多维数据

本页面为您提供多项数据查询功能，并以区块形式展示每日及每月累计数据。

本指南介绍了使用 SQL 中的 CUBE 和 ROLLUP 运算符来汇总多维数据。这些运算符用于创建多级汇总，从详细级别到总体级别。该指南包括示例查询，说明如何按部门和员工类别汇总员工人数，并提供了对 CUBE 和 ROLLUP 之间差异的解释。

探讨了数据仓库实施的方法和技术，并详细介绍了OLAP系统的建立过程。

数据仓库支持多维数据库和不同类型的存储结构。其中，多维数据集是数据仓库数据的子集，以多维结构组织。定义多维数据集时，需要选择一个事实表和其感兴趣的数值列，再选择提供描述性信息的维度表。

切片和切块技术使用户能够更改数据维度并选择感兴趣的数据子集进行分析。 这种分析方法涉及多个维度和多个数据项类别，揭示： 典型的业务行为和规则 例外事件 异常活动

深入挖掘多维数据 在商业分析中，销售数据通常以多维形式呈现，例如销售额与产品、月份和地区的关联性。这种多维数据结构提供了对业务的全面洞察，可以通过数据挖掘技术进行深入分析。 维度示例： 产品 地理位置 时间 层级汇总路径： 行业 - 区域 - 国家 - 城市 - 办事处 年 - 季度 - 月 - 周 - 日 产品类别 - 产品 通过数据挖掘，我们可以探索这些多维数据的复杂关系，发现隐藏的模式和趋势，从而优化业务决策。

多维数据的结构清晰，维度组织逻辑清楚，适合做数据挖掘和商业智能。像产品-地区-月份这样的组合，用来销量趋势就挺直观的。维度还能分层级，比如国家-省份-城市，汇总也方便。 用多维数据建模的时候，可以考虑配合星型模型，在时间维度里搞点文章。比如按季度汇总，再细化到日。时间维度的设计其实蛮关键，多报表都绕不开。 如果你对数据仓库感兴趣，MySQL下搭建维度模型也不难。网上有不少教程，比如下面这些资源，挺值得一看： 多维度数据概览：多维基础概念整理得还不错 解码星形模式：时间维度的有不少细节，值得参考 Access 日期维度：老工具也能玩出花 维度模型加载流程解析：适合初学者 M

在数据库中，几何信息可以用多种标准化方式表示。例如，多边形可以用其顶点序列来表示，也可以通过三角剖分的方法表达。对于复杂的多边形，通常会赋予其唯一的标识符。

多维索引PPT介绍了网格索引结构（类散列结构）、kd树（类树结构）、四叉树（类树结构）以及R树（类树结构）的应用。

多维模型的事实度量在时间维属性上发挥重要作用。