多維度資料庫是按照多維資料模型的思想來建立的。而乙個多維資料模型是由多個維度和實事組成。維度是多維資料模型中非常重要的概念，要進行多維分析、編寫高效準確的mdx查詢，首先要對維及其維度的概念分層有比較深刻的理解。
維是描述事實的角度，也即觀察資料的角度。乙個多維資料模型通常都包含多個維度。比如：描述企業的銷售資訊這樣乙個事實，我們就可能要用到客戶維
度、時間維度、產品維度、倉庫維度等。在多維資料庫中，維度表的**通常都是關聯式資料庫中的基礎資料表，如上面提到的客戶維度就來自關聯式資料庫中的客戶
表，產品維度就來自關聯式資料庫中的產品表等等。而這些維度表除了與事實表相關聯的鍵屬性以外還有很多其它的資料表屬性。在基於關聯式資料庫的查詢中，我們可
關係就引出了本文的中心——維度層次。
還是上面那個企業銷售的例子，對於客戶維度，除了鍵屬性外，可能還會有客戶的名字屬性，所在國家，所在城市以及省，性別，教育情況，職業等資訊。通
過分析這些屬性的值，可以發現：城市是屬於某個省的，而省又是屬於某個國家的，所以在這些屬性的值中就表現了一種層次關係。分析這個層次結構如下圖：
圖一：客戶維度屬性層次分析圖
上圖中左邊是客戶維度表中國家屬性，城市屬性和省屬性所組成的層次表示，右邊就是這幾個屬性的值之間的關係。在ssas中，圖中左邊的部分表示乙個
層次，這個層次由四個級別組成，這四個級別分別是：國家，省，城市和客戶。在這個層次中國家是粒度最大的級別，客戶是粒度最小的級別。在進行多維資料分析
的時候，我們就可能會在這個層次的不同級別上進行綜合或分析，上捲或下鑽。
維度中的層次關係有的時候是隱含的，由資料的意義表示。所以維度層次有的時候可以自動生成，但更多的時候是人為定義的。對維進行概念分層使得我們可以在任意的抽象級別分析資料。
特別注意：父成員和子成員，說的就是類似國家和省。
多維度資料庫是按照多維資料模型的思想來建立的。而乙個多維資料模型是由多個維度和實事組成。維度是多維資料模型中非常重要的概念，要進行多維分析、編寫高效準確的mdx查詢，首先要對維及其維度的概念分層有比較深刻的理解。
維是描述事實的角度，也即觀察資料的角度。乙個多維資料模型通常都包含多個維度。比如：描述企業的銷售資訊這樣乙個事實，我們就可能要用到客戶維
度、時間維度、產品維度、倉庫維度等。在多維資料庫中，維度表的**通常都是關聯式資料庫中的基礎資料表，如上面提到的客戶維度就來自關聯式資料庫中的客戶
表，產品維度就來自關聯式資料庫中的產品表等等。而這些維度表除了與事實表相關聯的鍵屬性以外還有很多其它的資料表屬性。在基於關聯式資料庫的查詢中，我們可
關係就引出了本文的中心——維度層次。
還是上面那個企業銷售的例子，對於客戶維度，除了鍵屬性外，可能還會有客戶的名字屬性，所在國家，所在城市以及省，性別，教育情況，職業等資訊。通
過分析這些屬性的值，可以發現：城市是屬於某個省的，而省又是屬於某個國家的，所以在這些屬性的值中就表現了一種層次關係。分析這個層次結構如下圖：
圖一：客戶維度屬性層次分析圖
上圖中左邊是客戶維度表中國家屬性，城市屬性和省屬性所組成的層次表示，右邊就是這幾個屬性的值之間的關係。在ssas中，圖中左邊的部分表示乙個
層次，這個層次由四個級別組成，這四個級別分別是：國家，省，城市和客戶。在這個層次中國家是粒度最大的級別，客戶是粒度最小的級別。在進行多維資料分析
的時候，我們就可能會在這個層次的不同級別上進行綜合或分析，上捲或下鑽。
維度中的層次關係有的時候是隱含的，由資料的意義表示。所以維度層次有的時候可以自動生成，但更多的時候是人為定義的。對維進行概念分層使得我們可以在任意的抽象級別分析資料。
特別注意：父成員和子成員，說的就是類似國家和省。
工作筆記（2）
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