news 2026/5/1 6:11:45

OLAP 核心技术 : 数据方体 ( 数据方体 | 数据方体格结构 | 数据单元 )

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张小明

前端开发工程师

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OLAP 核心技术 : 数据方体 ( 数据方体 | 数据方体格结构 | 数据单元 )

一、数据方体

"数据方体" 概念:多维数据模型 构成的 多维数据空间 称为 “数据方体”(Data Cube),又称 数据立方体,超级立方体,多维超方体

"数据方体" 组成:数据方体 由 多个 维 和 度量 组成;

"数据方体" 维数:二维,三维 的数据方体可以绘制出来,超过 3 维的数据方体无法绘制 , 但是实际上的数据方体可以是 4 维,5 维,甚至更多维;

"数据方体" 存储:数据方体可以 使用多维方式表示,也可以 使用任意方式存储,如传统的关系表;

数据从 二维表 转为 数据方体,也就是从 传统数据库(DB)转为 数据仓库(DW);

二、数据方体 格结构 ( 参考 )

数据方体中存在两种表:① 维表,② 事实表;

数据方体 的 格结构概念:格结构是特殊的图,格结构中满足半序关系;

数据方体:数据方体可以表示成一种格结构,数据方体的存储,计算,查询,都要涉及到格结构;

表的转换:由 4 维表,可以计算各种 3 维表,由 3 维表,可以计算各种 2 维表,由 2 维表可以计算 1 维表;

数据方体 格结构 示例 :

4 维表:以 4 维表为例,该表描述 商品 信息,表中有 4 个字段,如 时间、 产品、 位置、 供应商 ;

3 维表 : 去掉上述 4 维表 中的某一维,得到 3 维视图,如 将 供应商 维度删除,得到 时间、产品、位置 三维表;

2 维表:从上述 3 维表中再去掉一维,得到 2 维表,如 将 位置 维度删除,得到 时间、产品 二维表;

1 维表:4 维表去掉 3 维,只留下 一维,如只留下 时间维度表;

格结构 上的操作:(仅做参考,不严谨)

实体化视图选择:给定一个 4 维表,将其中的某些视图 3 维表计算出来,选择 哪些维度节点 将其计算出来,称为实体化视图选择;实体化是计算出来之后,将计算结果存储下来;

实体化视图计算:给定一个 4 维表,计算出 3 维表的过程,称为 实体化视图计算;

实体化视图更新:数据更新后,对应的实体化视图,也需要跟着更新;

数据方体计算:如果存储空间足够大,可以将所有的格结构都计算出来,这种计算称为 数据方体计算;

三、数据单元

数轴:数据方体 中 以 “维” 作为 数轴;

数据单元 概念:数据方体中,每个 “维” 上 都确定一个 “维成员” 时,就会唯一确定一个点,这个点成为 “数据单元”(Cell);

转自:https://developer.aliyun.com/article/861816

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