OLAP多维数据集-数据多维数据集

Question

我有一个关于注册OLAP多维数据集或数据立方体的快速问题。当我查看image时，我并不真正理解多维数据集上表示的数据的“位置”。我猜这是表面上的，对吧？否则，旋转立方体不会显示完全不同的值。

所以，我的问题是，哪些数据存储在“多维数据集”中？

它不应该像这样的东西：

f(x,y,z) -> value (1)

值在单元格中吗？但在这里我只看到

f(x,y) -> surfacevalue (2a)

f(x,z) -> surface value (2b)

f(y,z) -> surface value (2c)

那么，多维数据集中到底存储了什么呢？所有映射(1 - 2c)。

Answer 1

不幸的是，有很多容易混淆的术语与OLAP数据库相关。多维数据集是最糟糕的违规者之一，因为它适用于所有数据库，而与维度的数量无关。尽管您可能合理地假设一个立方体引用了一个三维对象，但这仍然是事实。

在这种情况下，立方体是一种比喻，不应该从字面上来考虑。使用它是因为很难说明/想象超过3维的对象。

一维数据集可以表示为：

        10.00   15.00   16.00
--------------------------------
Year    2014    2015    2017

在这里，我们可以看到一个针对年份的度量。

2维可以如下所示：

Region  1 |   5.00    2.00    4.00
        2 |   5.00    5.50    5.00
        3 |   0.00    7.50    5.00
----------|--------------------------
Year      |   2014    2015    2017

现在，我们可以看到针对年份和区域绘制的相同度量。

3维可以被认为是一个立方体。Wikipedia picture you linked to就是一个很好的例子。

现在我们到了更高的维度，在2d屏幕上很难/不可能生成示例。在实践中，4/5/6/etc维度报告通常以2d报告的形式呈现，并应用了一系列过滤器，限制了返回的记录和总数。

示例：

Department:   Marketing
Customer Age: 18 - 24

Region  1 |   1.15    1.50    0.00
        2 |   2.75    4.01    1.25
        3 |   0.00    0.00    1.14
----------|--------------------------
Year      |   2014    2015    2017

这显示了我们带有2个额外过滤器的度量。它现在是一份4d报告。

多维数据集的概念是试图表达数据有层，您可以通过这些层进行导航。

莫纳什大学的罗布·梅雷迪斯博士在他的一台podcasts上谈到了这个话题。我认为这大约是Semester 1, 2009 - Episode 3或Semester 1, 2009 - Episode 4的一半。