维度-层次维度

本文深入解析维度模型设计,包括Dimension、Hierarchy、Level等元素的属性与应用,如foreignKey、primaryKey、uniqueMembers等,以及多层次体系的构建方法,强调了在多维度分析中的合理设置对优化SQL生成和提高查询效率的重要性。

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Dimension 元素有一个foreignKey 属性,它是事实表的列名;而Hierarchy 元素有一个primaryKey 属性。
如果一个层次有不止一个表,可以使用primaryKeyTable 属性来区分。
Level 的column 定义了它的键,必须是这个层次所在表的列名。如果键是一个表达式,可以使用KeyExpression 元素子元素。Level、Measure 和Property 的一些属性相应的嵌套元素:

Level 元素的uniqueMembers 属性用于优化SQL 生成。

如果知道一个层次列的取值在整个维表中即使跨越父层次的所有取值中都是唯一的,那就把uniqueMembers 设为true,否则设为false。

例如,时间维度分为年、月层次,在月层次上要把uniqueMembers 设为false,因为每年都有这些月。另一例子,如果有产品分类、产品层次,如果能够保证产品是唯一
的(别的分类不会有同名产品,或者说,一个产品不会有多个分类),那么可以把uniqueMembers 设为true。如果不确定,就设为false。在顶层,uniqueMembers 总会是true,因为它没有父层次。

 

4.3.2 成员“ALL”
默认情况下,每套层次都包含一个顶级层次叫做“(All)”,它只包含单个叫“(All {层次名})”的成员。这个成员是这套层次中所有其他成员的父成员,因此表示一个累计值。它也是这套层次的缺省成员,意思是,如果这套层次没有出现在轴上或分片上,那就采用它来进行计算。

allMemberName 和AlevelName 属性覆盖了“All”成员和“All”层次的缺省名称(即“(All{层次名})”和“(All)”)。
如果Hierarchy 元素有hasAll=”false”,“All”层次会被禁止。现在这一维度的缺省成员会变
成第一个级别的第一个成员。例如,在时间维度层次,会变成第一个年份。修改缺省成员会带来混淆,因此一般都应该使用hasAll=”true”。Hierarchy 元素同样有一个defaultMember 属性,用以覆盖层次的缺省成员。以下把时间维度的缺省成员设为1997 年的第一个季度:

<Dimension name="Time" type="TimeDimension" foreignKey="time_id">
<Hierarchy hasAll="false" primaryKey="time_id" defaultMember="[Time].[1997].[Q1]
"/>
...

4.3.3 多层次体系
一个维度可以由多个层次组成:

<Dimension name="Time" foreignKey="time_id">
<Hierarchy hasAll="false" primaryKey="time_id">
<Table name="time_by_day"/>
<Level name="Year" column="the_year" type="Numeric" uniqueMembers="true"/>
<Level name="Quarter" column="quarter" uniqueMembers="false"/>
<Level name="Month" column="month_of_year" type="Numeric"
uniqueMembers="false"/>
</Hierarchy>
<Hierarchy name="Time Weekly" hasAll="false" primaryKey="time_id">
<Table name="time_by_week"/>
<Level name="Year" column="the_year" type="Numeric" uniqueMembers="true"/>
<Level name="Week" column="week" uniqueMembers="false"/>
<Level name="Day" column="day_of_week" type="String"
uniqueMembers="false"/>
</Hierarchy>
</Dimension>

 

注意第一个层次没有名字。默认第一个层次的名字跟维度的一样,因此第一个层次就叫”Time”。
除了它们都连接事实表的同一列”time_id”以外,这些维度层次没有多少共同的地方,它们甚至没有使用同一个表。
把两个层次放到一个维度中的主要原因是,这对终端用户来说有更多意义。终端用户知道如果把”Time”层次放到一个轴上而把”Time Weekly”放到另一个轴上是没有意义的。如果两个层次是同一个维度,MDX 不会允许它们用于同一个查询中。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Bruce_H21/p/10518018.html

在数据分析中,**维度层次**(Dimensional Hierarchy)是指维度表中不同属性之间的组织结构和逻辑关系。维度层次通常用于描述一个维度内部的多级分类或细分方式,例如时间维度可以从年、季度、月到日逐层细化,或者地理位置维度可以从国家、省、市到区逐级细化。这种层次结构能够帮助分析人员从宏观到微观逐步深入地查看数据,支持更灵活和多粒度的数据分析需求。 维度层次在数据分析中的应用主要体现在以下几个方面: 1. **支持多粒度分析**:通过维度层次结构,可以实现不同粒度层级的数据聚合和展示。例如,在销售分析中,可以先查看年度总销售额,再进一步细化到季度、月度甚至每日的销售情况。这种逐层深入的分析方式被称为“钻取”(Drill-down)操作,是OLAP(联机分析处理)系统的重要功能之一[^1]。 2. **提升数据可解释性**:维度层次将复杂的维度信息结构化,使得数据更容易被理解和解释。例如,在产品维度中,产品可以按类别、子类别和具体产品名称进行分层,帮助分析人员快速定位到特定产品线的表现。 3. **优化查询性能**:在数据仓库设计中,合理的维度层次有助于构建聚合表或物化视图,从而加速查询响应时间。通过对高层次维度的数据进行预聚合,系统可以在执行高频查询时避免对底层数据进行重复计算。 4. **支持数据建模与报表设计**:维度层次是星型模型或雪花模型中的重要组成部分。在构建数据仓库时,维度层次的定义直接影响到事实表与维度表之间的关联方式,也影响到最终用户在报表工具中如何选择和分组数据。 例如,在时间维度中,可以定义如下层次结构: ```sql -- 时间维度层次示例 CREATE TABLE dim_date ( date_key INT PRIMARY KEY, full_date DATE, year INT, quarter INT, month INT, day INT, week_day INT ); ``` 在实际的OLAP分析中,用户可以通过该维度按年、季度、月等层级进行数据切片和切块(Slice and Dice)操作,从而获得更细致的洞察。 维度层次的设计需要结合业务需求,确保层次结构的逻辑清晰、层级完整,并且能够满足不同层次用户的分析需求。在某些情况下,维度层次还可以包含非严格层级结构,如时间与节假日的交叉维度,以支持更复杂的分析场景。
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