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多維度架構和數據概觀

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瞭解多維度架構

ADO MD 中的中央元數據對像是 Cube，其中包含一組結構化的相關維度、階層、層級和成員。

維度 是一個獨立的數據類別，來自於您的多維度資料庫，衍生自您的商業實體。 維度通常包含用作資料庫度量查詢準則的項目。

階層 是維度匯總的路徑。 維度可能具有多個粒度層級，並且有父子關係。 階層會定義這些層級的關聯方式。

層級 是階層中的匯總步驟。 對於具有多層信息的維度，每個圖層都是一個層級。

成員 是維度中的數據項。 一般而言，您會使用成員建立標題或描述資料庫的量值。

Cube 是由 ADO MD 中 CubeDef 物件表示。 維度、階層、層級和成員也會以對應的 ADO MD 物件來表示：Dimension、Hierarchy、Level和 Member。

尺寸

立方體的尺寸取決於在資料庫中需要建模的商業實體和數據類型。 一般而言，每個維度都是選取數據的獨立進入點或機制。

例如，包含銷售數據的 Cube 具有下列五個維度：Salesperson、Geography、Time、Products 和 Measure。 量值維度包含實際的銷售數據值，而其他維度則代表分類和分組銷售數據值的方式。

Geography 維度具有下列一組成員：

{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}

層次結構

階層會定義維度層級可以「匯總」或分組的方式。 維度可以有多個階層。 Geography 維度中存在自然階層：

水準

在上圖所示的 Geography 維度範例中，每個方塊都代表階層中的層級。

每個層級都有一組成員，如下所示：

  • 世界 = {All}

  • 大陸 = {North America, Europe}

  • 國家/地區 = {Canada, USA, UK, Germany}

  • 區域 = {Canada-East, Canada-West, USA-NE, USA-NW, USA-SE, USA-SW, England, Ireland, Scotland, Wales, Germany-North, Germany-South}

  • 城市 = {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}

成員

階層分葉層級的成員沒有子系，而根層級的成員則沒有父系。 所有其他成員至少有一個父母和至少一個子女。 例如，在 Geography 維度中的階層樹結構進行部分遍歷會產生了以下父子關聯性：

  • {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}

成員可以沿著一個或多個維度的層級整合。 請考慮時間維度，其中有兩種方式可從「天」層級匯總至「年」層級：

本範例也會說明另一個特性：Year-Week 階層的 Week 階層的某些成員不會出現在任何 Year-Quarter 階層中。 因此，階層不需要包含維度的所有成員。

另請參閱

ADO MD 物件模型
ADO （多維度） （ADO MD）
使用 ADO MD 進行程式設計
搭配 ADO MD 使用 ADO
處理多維度數據