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SSAS表格模型-多个事实数据表

是指在SQL Server Analysis Services (SSAS)中使用表格模型来处理多个事实数据表的一种方法。表格模型是一种多维数据模型,用于分析和报告数据。它基于维度和度量,可以帮助用户从不同角度分析数据。

在SSAS表格模型中,可以使用多个事实数据表来存储不同的度量数据。事实数据表包含与业务过程相关的度量,例如销售额、库存量、订单数量等。通过将多个事实数据表连接到表格模型中,可以实现更复杂的数据分析和报告需求。

优势:

  1. 灵活性:使用多个事实数据表可以处理不同的度量数据,使分析更加灵活和全面。
  2. 扩展性:可以根据需要添加新的事实数据表,以适应业务的扩展和变化。
  3. 维护性:通过将度量数据分散到不同的事实数据表中,可以更好地组织和维护数据。

应用场景:

  1. 零售业:可以使用多个事实数据表来分析销售额、库存量、订单数量等指标,帮助零售商了解销售趋势、库存状况等。
  2. 金融业:可以使用多个事实数据表来分析财务指标、交易量、客户行为等,帮助金融机构进行风险评估、业绩分析等。
  3. 制造业:可以使用多个事实数据表来分析生产指标、质量指标、供应链数据等,帮助制造商进行生产优化、质量控制等。

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数据仓库中的维度表和事实表概述

事实表 每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据,如现金登记事务所产生的数据,事实数据表通常包含大量的行。事实数据表的主要特点是包含数字数据(事实),并且这些数字信息可以汇总,以提供有关单位作为历史的数据,每个事实数据表包含一个由多个部分组成的索引,该索引包含作为外键的相关性纬度表的主键,而维度表包含事实记录的特性。事实数据表不应该包含描述性的信息,也不应该包含除数字度量字段及使事实与纬度表中对应项的相关索引字段之外的任何数据。 包含在事实数据表中的“度量值”有两中:一种是可以累计的度量值,另一种是非累计的度量值。最有用的度量值是可累计的度量值,其累计起来的数字是非常有意义的。用户可以通过累计度量值获得汇总信息,例如。可以汇总具体时间段内一组商店的特定商品的销售情况。非累计的度量值也可以用于事实数据表,单汇总结果一般是没有意义的,例如,在一座大厦的不同位置测量温度时,如果将大厦中所有不同位置的温度累加是没有意义的,但是求平均值是有意义的。 一般来说,一个事实数据表都要和一个或多个纬度表相关联,用户在利用事实数据表创建多维数据集时,可以使用一个或多个维度表。 维度表 维度表可以看作是用户来分析数据的窗口,纬度表中包含事实数据表中事实记录的特性,有些特性提供描述性信息,有些特性指定如何汇总事实数据表数据,以便为分析者提供有用的信息,维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构。例如,包含产品信息的维度表通常包含将产品分为食品、饮料、非消费品等若干类的层次结构,这些产品中的每一类进一步多次细分,直到各产品达到最低级别。 在维度表中,每个表都包含独立于其他维度表的事实特性,例如,客户维度表包含有关客户的数据。维度表中的列字段可以将信息分为不同层次的结构级。 结论

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