數(shù)據(jù)倉庫5-聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)2-文庫吧
2025-02-27 09:07 本頁面
【正文】 13 14 多維分析操作 多維查詢語言 聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù) 2 15 ? 關(guān)系數(shù)據(jù)模型的核心概念是 關(guān)系 ， 基本操作是： 選擇 、 投影 、 鏈接 。 ? 多維數(shù)據(jù)模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜 ， 操作的種類也相對(duì)較多 。 ? 常用的多維分析操作有： 切片 、 切塊 、 旋轉(zhuǎn) 、 下鉆、 上卷 多維分析操作 16 ? 聚集 是對(duì)細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合的過程 ， 是多維分析的基礎(chǔ) 。 ? 最常用的 5種聚集函數(shù)： ? 求和 ? 計(jì)數(shù) ? 求最大值 ? 求最小值 ? 求平均值 多維分析基礎(chǔ)：聚集 17 ? 舉例：零售商對(duì)產(chǎn)品的銷售分析時(shí) ， 設(shè)置了 時(shí)間維（ Time） 、 地區(qū)維 （ Store） 和 商品維 （ Product）， 度量 是銷售額 （ Sales） ， 其中該地區(qū)維是指商店所在地區(qū) 。 ? 假設(shè)數(shù)據(jù)倉庫中有一張銷售表 （ 如下圖 ） ， 只列出在時(shí)間 T 商品 P1在濟(jì)南地區(qū)的商店 （ S S S3）的銷售額 ， 分別為： （ T1， S1， P1： 100） ， （ T1，S2， P1： 78） ， （ T1， S3， P1： 97） 多維分析基礎(chǔ)：聚集 18 多維分析基礎(chǔ)：聚集 19 ? 如何獲得濟(jì)南地區(qū)在時(shí)間 T1對(duì)商品 P1的銷售額 ？ 即如何獲得數(shù)據(jù)單元 （ T1， “ 濟(jì)南 ” ， P1： X） ? 即： X=sum（ 100， 78， 97） 多維分析基礎(chǔ)：聚集 20 ? 分布型聚集函數(shù) ? 將數(shù)據(jù) 分成 n份 ， 對(duì)其中的每一份應(yīng)用該函數(shù) ， 可以得到 n個(gè)聚集值 ， 對(duì)這 n個(gè)聚集值進(jìn)行計(jì)算得到的結(jié)果如果和整個(gè)數(shù)據(jù) （ 不劃分 ） 應(yīng)用該函數(shù)得出的結(jié)果一致 ， 則稱該函數(shù)是分布型的 。 ? count、 sum、 min、 max 多維分析基礎(chǔ)：聚集函數(shù)分類 21 ? 代數(shù)型聚集函數(shù) ? 如果一個(gè)函數(shù)可以由若干個(gè)分布型函數(shù)進(jìn)行代數(shù)運(yùn)算得出 ， 則說該函數(shù)是代數(shù)型 。 ? Avg=sum/count 多維分析基礎(chǔ)：聚集函數(shù)分類 22 ? 整體型聚集函數(shù) ? 如果一個(gè)函數(shù)不能由其它函數(shù)進(jìn)行代數(shù)運(yùn)算得出 ，則稱其為整體 。 ? Median、 rank ? 在計(jì)算時(shí) ， 需要同時(shí)得到所有的數(shù)據(jù) ， 需要消耗較多的資源 ， 有較大的計(jì)算代價(jià) 。 多維分析基礎(chǔ)：聚集函數(shù)分類 23 ? 多維分析操作是指對(duì)數(shù)據(jù)立方體執(zhí)行 切片 、 切塊 、旋轉(zhuǎn) 、 下鉆 、 上卷 等各種分析操作 ， 剖析數(shù)據(jù) ， 使用戶能從多角度 、 多側(cè)面觀察數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù) ， 從
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