Panoramica di schemi e dati multidimensionali
Informazioni sugli schemi multidimensionali
L'oggetto metadati centrale in ADO MD è il cubo , costituito da un set strutturato di dimensioni, gerarchie, livelli e membri correlati.
Una dimensione è una categoria indipendente di dati del database multidimensionale, derivata dalle entità aziendali. Una dimensione contiene in genere elementi da utilizzare come criteri di query per le misure del database.
Una gerarchia è un percorso di aggregazione di una dimensione. Una dimensione può avere più livelli di granularità, con relazioni padre-figlio. Una gerarchia definisce il modo in cui questi livelli sono correlati.
Un livello di è una fase di aggregazione in una gerarchia. Per le dimensioni con più livelli di informazioni, ogni livello è un livello.
Un membro è un elemento di dati in una dimensione. In genere, si crea una didascalia o si descrive una misura usando i membri del database.
I cubi sono rappresentati da oggetti CubeDef in ADO MD. Le dimensioni, le gerarchie, i livelli e i membri sono rappresentati anche dai corrispondenti oggetti ADO MD: Dimension, Hierarchy, Levele Member.
Dimensioni
Le dimensioni di un cubo dipendono dalle entità aziendali e dai tipi di dati da modellare nel database. In genere, ogni dimensione è un punto di ingresso o un meccanismo indipendente per la selezione dei dati.
Ad esempio, un cubo contenente dati di vendita ha le cinque dimensioni seguenti: Salesperson, Geography, Time, Products e Measures. La dimensione Measures contiene valori di dati di vendita effettivi, mentre le altre dimensioni rappresentano modi per classificare e raggruppare i valori dei dati di vendita.
La dimensione Geography ha il set di membri seguente:
{All, North America, Europe, Canada, USA, UK, Germany, Canada-West,
Canada-East, USA-NW, USA-SW, USA-NE, USA-SE, England, Scotland,
Wales,Ireland, Germany-North, Germany-South, Ottawa, Toronto,
Vancouver, Calgary, Seattle, Boise, Los Angeles, Houston,
Shreveport, Miami, Boston, New York, London, Dover, Glasgow,
Edinburgh, Cardiff, Pembroke, Belfast, Derry, Berlin,
Hamburg, Munich, Stuttgart}
Gerarchie
Le gerarchie definiscono i modi in cui i livelli di una dimensione possono essere aggregati o raggruppati. Una dimensione può avere più di una gerarchia. Una gerarchia naturale esiste nella dimensione Geography:
Livelli
Nell'esempio della dimensione Geografia mostrato nella figura precedente, ogni casella rappresenta un livello nella gerarchia.
Ogni livello ha un set di membri, come indicato di seguito:
Il mondo
= {All}
Continenti
= {North America, Europe}
Paesi
= {Canada, USA, UK, Germany}
Aree geografiche
= {Canada-East, Canada-West, USA-NE, USA-NW, USA-SE, USA-SW, England, Ireland, Scotland, Wales, Germany-North, Germany-South}
Città
= {Ottawa, Toronto, Vancouver, Calgary, Seattle, Boise, Los Angeles, Houston, Shreveport, Miami, Boston, New York, London, Dover, Glasgow, Edinburgh, Cardiff, Pembroke, Belfast, Derry, Berlin, Hamburg, Munich, Stuttgart}
Membri
I membri a livello foglia di una gerarchia non hanno elementi figlio e i membri a livello radice non hanno elementi padre. Tutti gli altri membri hanno almeno un genitore e almeno un figlio. Ad esempio, un attraversamento parziale dell'albero della gerarchia nella dimensione Geography restituisce le relazioni padre-figlio seguenti:
{All} (parent of) {Europe, North America}
{North America} (parent of) {Canada, USA}
{USA} (parent of) {USA-NE, USA-NW, USA-SE, USA-SW}
{USA-NW} (parent of) {Boise, Seattle}
I membri possono essere consolidati lungo una o più gerarchie per ogni dimensione. Si consideri una dimensione Tempo in cui sono disponibili due modi per aggregare al livello Anno dal livello Giorni:
Questo esempio illustra anche un'altra caratteristica: alcuni membri del livello Settimana della gerarchia Year-Week non appaiono in alcun livello della gerarchia Year-Quarter. Pertanto, una gerarchia non deve includere tutti i membri di una dimensione.
Vedere anche
Modello a Oggetti ADO MD
ADO (Multidimensionale) (ADO MD)
Programmazione con ADO MD
Utilizzo di ADO con ADO MD
Lavorare con dati multidimensionali