維度-父子維度改寬表維度
1 父子維度
父子維度即自引用表結構,好處是可以建立不固定深度的樹形結構,非常的靈活。
2 寬表維度
類似日期維度,固定了各個層級,然後通過「層次結構」來建立各個層級間的關係。對於olap系統來說,統一的結構具有更強的可讀性,可分析性,所以在很多時候我們都會將父子維度轉換成寬表
3 例,以地區為例,可以分省-市-區-街道、省-市-縣-鎮-村等等,使用父子表可以很方便的解決這樣的資料結構
父子維度表結構如下:
create table area(
areaidint primary key identity(1,1),
areaname varchar(100),
parentareaid int
)
但是在多維分析中,如果使用父子維度的話,我們無法確定第**是區還是縣,第四級是街道還是鎮,這將給分析帶來很大的困擾
而如果採用寬表的話,我們將會固定各個層級,如省-市-區縣-街道鎮,有所取捨,目的是利於分析,如下
create table area(
areaid int primary key identity(1,1),
pvakey varchar(50), --省
pvname varchar(100),
ctakey varchar(50), --市
ctname varchar(100),
ctyakey varchar(50), --區縣
ctyname varchar(100),
townakey varchar(50), --街道鎮
townname varchar(100)
)
轉換成寬表後,我們可以建立各種層次結構以便於分析,兩種結構如下圖
變成寬表如下
5 2 2 SSAS 維度 父子維度
維度 父子維度的建立 1 父子維度 當維度表為自引用結構時,可以建立父子維度。自引用結構可以反映不限制層級深度的多叉樹結構。2 建立父子維度 維度 右鍵 新建維度 使用現有表 資料來源檢視 adventureworksdw 主表 dimemployee 鍵列 employeekey 名稱列 firs...
5 2 1 SSAS 維度 雪花維度
維度 雪花維度的建立 1 雪花維度 當事實表有多個維度但不是所有維度都直接與事實表進行關聯時,我們稱之為雪花維度。比如,產品維度直接關聯事實表,但是產品維度又關聯分類維度,此時我們稱之為雪花維度。2 建立雪花維度 維度 右鍵 新建維度 使用現有表 資料來源檢視 adventureworksdw 主表...
5 2 3 SSAS 維度 日期維度
維度 日期維度的建立 1 日期維度 日期維度存在於幾乎所有的cube中,它是最最普遍和最重要的維度之一。要建立日期維度,首先需要建立乙個日期維度表,並編寫填充資料的儲存過程。日期維度表dimdate如下 drop table dimdate create table dimdate datekey ...