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数据仓库的多维数据模型图

数据仓库的多维数据模型图(Multidimensional Data Model)是一种常见的数据建模方法,它采用了多维模型的思想,将数据以维度、度量值和多维表等组织方式,构建成直观且易于理解的业务模型,方便商业决策分析。

多维数据模型图的结构可以通过下面的代码示例进行进一步说明:

SELECT 
    [Measures].[数量] ON COLUMNS,
    [时间].[年].[2019]:[时间].[年].[2020] ON ROWS
FROM [数据仓库]

在这个示例中,用户可以按照纬度(Dimensions)和量度(Measures)对数据进行分析和切片,其中纬度维是描述业务过程的主要元素,如时间、产品、客户、地理位置等等,量度是对这些业务元素的统计度量,如总销售额、平均利润等等。

而多维表(Cube)则是将维度和度量值整合在一起,形成一个二维或多维的表格,方便用户进行交互式的分析和探索。数据仓库建模从普通的关系型数据处理模式中抽象出了面向主题的模型,这样用户就可以在多维表上进行数据分析,也可以从多种角度对数据进行切片和过滤,大大加强分析的自由度。

总之,多维数据模型图是数据仓库建模的重要组成部分,通过将维度和度量值融合在一起,为用户提供了直观的业务分析视图,方便用户进行深入的商业分析。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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