度量维度(measures group)

最新推荐文章于 2025-07-12 15:56:01 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/anshangcun/archive/2007/10/30/943360.html
本文深入解析了数据方中度量维度的概念，指出其实际上是指所有度量的集合，并被视作一种特殊维度，且仅能有一个级别的层次结构。通过详细解读MSDN的定义，帮助读者理解度量维度的独特性质。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

        在数据方中的一些概念如维度(Dimension),度量(Measure),度量组(measure group),层次(hierarchy),级别(level)是很容易理解的,有个概念 度量维度(measures group)让人理解起来非常困难。
        MSDN的解释如下，"A measures dimension is the dimension that contains all of the measures in a cube. A measures dimension is a special type of dimension in which the members are typically aggregated (generally by sum or by count) based on the current member of each dimension attribute with which a specified measure exists"
        仔细研究以后发现，其实此处的度量维度就是指所有的度量，换句话说度量被当成了一种特殊的维度，这个维度如果有层次结构的话，他的层次结构也只能有一个级别,只所以混淆是因为它也是一种维度,不过是特殊的维度。

转载于:https://www.cnblogs.com/anshangcun/archive/2007/10/30/943360.html

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数据分析英文单词释义Byte,Cube，Dimension，Measures,Cuboid，环比
_
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关于维度和度量
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什么是维度？什么是指标？指标有哪几种分类？维度定义：维度是度量的环境，用来反映业务的一类属性。这类属性的集合构成一个维度，也可以称为实体对象。维度属于一个数据域，如地理维度（包括国家、地区、省、城市等）、时间维度（包括年、季、月、周、日等），商品的种类也是一个维度。特点：维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”。维度是用于分析事实所需要的多样环境。例如，在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。维度所包含的表示维度的列，称为维度属性。
维度、度量与多维数据
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事实表和维度表的区别
03-19
### 事实表与维度表的区别 在数据仓库的设计中，事实表和维度表是两个核心概念。以下是两者的主要区别： #### 定义差异 - **事实表** 是用来记录业务过程中的具体数值数据的表格，通常包含度量值（Metrics 或 Measures），这些值可以量化某个特定事件的结果[^4]。 - **维度表** 则是用来描述事实表中所涉及的对象及其属性的表格，它提供了上下文信息以便更好地理解事实表中的数据[^2]。 #### 结构特点 - **事实表** 的结构较为简单，主要由外键（指向对应的维度表）以及各种衡量指标组成。它的每一行代表一次具体的事务或者交易行为[^1]。 - **维度表** 更加复杂一些，因为除了主键之外还包含了丰富的描述字段来刻画实体特征。例如，“时间”这个维度可能不仅有日期本身还包括星期几、季度等附加信息[^3]。 #### 数据粒度 - 在星型模型下，**事实表** 中的数据是以最细颗粒级别存储；这意味着每一条记录都应该能够独立存在并反映真实世界发生的一次操作或状态变化情况。 - 而对于同一个主题领域来说，不同层次上的汇总需求可以通过关联相应的低级/高级别的**维度表** 来实现灵活查询分析功能。 #### 使用场景 - 当涉及到计算KPIs (Key Performance Indicators), 如销售额总金额、平均订单价值等情况时，则需要用到**事实表**, 因为其中保存着所有必要的测量单位以支持此类运算逻辑. - 如果希望获取更详细的背景资料比如客户性别分布比例或者是产品类别销售占比等问题解答的话就需要依赖于那些提供额外解释说明作用的**维度表**了. ```sql -- 查询示例：通过连接事实表和维度表进行分析 SELECT d.customer_name, SUM(f.sales_amount) AS total_sales FROM fact_table f JOIN dimension_customer d ON f.customer_id = d.customer_id GROUP BY d.customer_name; ``` ### 总结 综上所述，在构建高效可用的数据仓储解决方案过程中，合理划分好哪些属于基础性的定量统计类项目放入到**事实表**当中去处理，而把其余辅助性质较强的信息则安排至各自的专属位置即成为各自所属类型的**维度表**成员之一部分显得尤为重要。
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