OLAP多维数据集中维度的NullProcessing属性在哪里？_尝试在SQL OLAP多维数据集中查找不同的值 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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【数据库架构】什么是 OLAP？

但在数据仓库中，数据集存储在表中，每个表一次只能将数据组织到其中两个维度中。OLAP 从多个关系数据集中提取数据并将其重新组织成多维格式，从而实现非常快速的处理和非常有洞察力的分析。...OLAP 多维数据集支持四种基本类型的多维数据分析：向下钻取向下钻取操作通过以下两种方法之一将不太详细的数据转换为更详细的数据——在概念层次结构中向下移动或向多维数据集添加新维度。...切片和骰子（Slice and dice）切片操作通过从主 OLAP 多维数据集中选择单个维度来创建子多维数据集。...例如，您可以通过突出显示组织的第一个财政或日历季度（时间维度）的所有数据来执行切片。骰子操作通过在主 OLAP 多维数据集中选择多个维度来隔离子多维数据集。...但是，在某些情况下，还有两种其他类型的 OLAP 可能更可取： ROLAP ROLAP 或关系 OLAP 是一种多维数据分析，它直接对关系表上的数据进行操作，而无需先将数据重新组织到一个多维数据集中。

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数据仓库术语一览

在某些情况下，当所有的必要信息都存储于维度中时，单纯的事实出现就是对于数据仓库足够的信息。我们稍后讨论有关缺无事实的情况。 ? 维度：维度是用来反映业务的一类属性，这类属性的集合构成一个维度。...级别描述了数据的层次结构，从数据的最高（汇总程度最大）级别直到最低（最详细）级别（如大分类-中分类-小分类-细分类）。级别仅存在于维度内。级别基于维度表中的列或维度中的成员属性。...联机分析处理(OLAP Online Analytical Processing )：OLAP是一种多维分析技术，用来满足决策用户在大量的业务数据中，从多角度探索业务活动的规律性、市场的运作趋势的分析需求...按照数据的存储方式分OLAP又分为ROLAP、MOLAP和HOLAP。在客户信息数据仓库CCDW的数据环境下，OLAP提供上钻、下钻、切片、旋转等在线分析机制。...度量值：在多维数据集中，度量值是一组值，这些值基于多维数据集的事实数据表中的一列，而且通常为数字。此外，度量值是所分析的多维数据集的中心值。

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大数据OLAP系统（1）——概念篇

1.5 OLAP的核心概念和基本操作 1.5.1 核心概念维度(Dimension)：维度是描述与业务主题相关的一组属性，单个属性或属性集合可以构成一个维。如时间、地理位置、年龄和性别等都是维度。...1.6.1 Multidimensional OLAP （MOLAP） MOLAP是OLAP的经典形式。MOLAP将数据存储在优化的多维数组中，而不是关系数据库中。...维的属性值被映射成多维数组的下标值或下标的范围，而度量数据作为多维数组的值存储在数组的单元中。...另一方面，根据预计算的程度，更新可能需要很长时间。预计算也可能导致所谓的数据爆炸。 1.6.2 Relational OLAP（ROLAP） ROLAP将分析用的多维数据存储在关系数据库中。...它允许模型设计者决定将哪些数据存储在MDDB中，哪些存储在RDBMS中，例如，将大量详单数据存储在关系表中，而预先计算的聚合数据存储在多维数据集中。

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【DBMS 数据库管理系统】OLAP 核心技术 : 多维数据模型 ( 多维数据模型 | 维 | 维成员 | 维层 | 维层次 | 维属性 | 度量 )

文章目录一、OLAP 核心技术二、OLAP 多维数据模型三、OLAP 多维数据模型核心概念四、维五、维成员六、维层七、维层次八、维属性九、度量一、OLAP 核心技术 ---- OLAP...的数据结构 , 可以使用多维数组表示 ; 实例 : 维度 1 , 维度 2 , \cdots , 维度 n , 维度之间的交叉点 , 存放度量值 , 每个度量值由若干数据组成 ;...如二维数据 , 维度 1 是 x 轴 , 维度 2 数据是 y 轴 , 每个 x,y 都可以定位一个度量值 ; "多维数据模型" 本质 : 多维数据模型本质是多维空间 , “...传统关系数据模型是二维的 , 关系数据库有一套 “关系-代数理论” , 有非常深厚的数学基础 ; OLAP 多维数据模型 : 多维数据模型是随着 OLAP 产品的流行出现 , 缺乏理论基础 , 目前没有统一的多维数据模型...定义在维成员上 , 也可以定义在维层上 ; 如果将维属性定义为维层上 , 那么该层次上的每个维成员都具有该属性 ; "维属性" 定义示例 : 维成员是商店 , 为商店定义负责人属性

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OLAP | 基础知识梳理

维度维度是描述与业务主题相关的一组属性，单个属性或属性集合可以构成一个维。比如：学历、民族、性别等都是维度。...事实事实是不同维度在某一取值下的度量，例如上述人事教育部职系是技能的回族男性有1人就表示在部门、职系、民族、性别四个维度上企业人数的事实度量，并且在为人数事实中包含部门维度人事教育部这一个维度层次，如果将人数事实的所有维度考虑在内...OLAP的特点电子数据表与OLAP相比，不具备OLAP的多维性、层次、维度计算以及结构与视图分离等特点。快速终端用户对于系统的快速响应有很高的要求。...多维维是OLAP的核心概念，多维性是OLAP的关键属性，这与数据仓库的多维数据组织正好相互补充。...为了使用户能够从多个维度、多个数据粒度查看数据，了解数据蕴含的信息，系统需要提供对数据的多维分析功能，包括切片、旋转和钻取等多种操作 OLAP常见操作 OLAP的多维分析操作包括：钻取（Drill-down

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OLAP（On-Line Analysis Processing）在线分析处理引擎

（2）维度维度是描述与业务主题相关的一组属性，单个属性或属性集合可以构成一个维。如上面示例中的学历、民族、性别等都是维度。...（7）事实事实是不同维度在某一取值下的度量，例如上述人事教育部职系是技能的回族男性有1人就表示在部门、职系、民族、性别四个维度上企业人数的事实度量，并且在为人数事实中包含部门维度人事教育部这一个维度层次...维是OLAP的核心概念，多维性是OLAP的关键属性，这与数据仓库的多维数据组织正好相互补充。...为了使用户能够从多个维度、多个数据粒度查看数据，了解数据蕴含的信息，系统需要提供对数据的多维分析功能，包括切片、旋转和钻取等多种操作四、 OLAP的操作 OLAP比较常用的操作包括对多维数据的切片与切块...OLAP_20120615151346 按处理方式分类 Server OLAP:绝大多数的OLAP系统都属于此类，Server OLAP在服务端的数据库上建立多维数据立方体，由服务端提供多维分析

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【转】多维数据查询OLAP及MDX语言笔记整理

三、 OLAP的特点电子数据表与OLAP相比，不具备OLAP的多维性、层次、维度计算以及结构与视图分离等特点。多维。...维是OLAP的核心概念，多维性是OLAP的关键属性，这与数据仓库的多维数据组织正好相互补充。...为了使用户能够从多个维度、多个数据粒度查看数据，了解数据蕴含的信息，系统需要提供对数据的多维分析功能，包括切片、旋转和钻取等多种操作四、 OLAP的操作 OLAP比较常用的操作包括对多维数据的切片与切块...五、 OLAP的分类 OLAP分类按处理方式分类 Server OLAP:绝大多数的OLAP系统都属于此类，Server OLAP在服务端的数据库上建立多维数据立方体，由服务端提供多维分析，并把最终结果呈现给用户...实现多维模型中维度和关系数据库表中列的映射，在Schema Manager也有部分功能处理这些映射。

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适用于大数据环境的面向 OLAP 的数据库

这些查询通常需要跨多个维度（例如：时间、地理位置、产品类别和客户群）聚合和汇总数据。OLAP 系统利用多维数据结构来有效地处理这些查询。...联机分析处理简介 OLAP 代表在线分析处理，是一种使组织能够执行复杂分析并生成数据报告的技术。OLAP 系统以多维结构（通常称为“立方体”）组织数据。这种结构允许跨多个维度查询的高效处理。...OLAP 用于分析处理的优势 OLAP 系统在分析处理方面具有多种优势：快速查询性能： OLAP 多维数据集通过预先聚合不同粒度级别的数据来优化查询性能。...即使在处理大型数据集时，也可以更快地检索和分析数据。多维分析： OLAP 多维数据集支持跨多个维度的复杂分析。用户可以深入、汇总、切片和切块数据，以全面了解潜在趋势和模式。...维度建模：维度建模涉及以有利于高效多维分析的方式构建数据仓库中的数据。这包括定义维度、层次结构和度量。 OLAP 查询工具： OLAP 查询工具提供与 OLAP 系统交互的用户界面。

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商业智能BI中的OLAP是什么

它的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求，它的技术核心是维这个概念，“维”一般包含着层次关系。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。...OLAP的基本概念 ①维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。...OLAP的基本功能 ①下钻（Drill down）：维度是有层次的，下钻表示进入维度的下一层，将汇总数据拆分到下一层所在细节数据信息，如下图从第二季度下探到看4、5、6月的明细数据。...用户可以在OLAP平台上进行数据分析，也可以连接到其他外部分析工具上，如时间序列分析工具、数据挖掘工具等。 ③多维性：多维性是OLAP的关键属性。...作为商业智能BI系统的关键技术，OLAP可以在使用多维数据模型的数据仓库或数据集市上进行，充分发挥OLAP的联机分析的功能和特性。

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【转】多维数据查询OLAP及MDX语言笔记整理

三、 OLAP的特点电子数据表与OLAP相比，不具备OLAP的多维性、层次、维度计算以及结构与视图分离等特点。多维。...维是OLAP的核心概念，多维性是OLAP的关键属性，这与数据仓库的多维数据组织正好相互补充。...为了使用户能够从多个维度、多个数据粒度查看数据，了解数据蕴含的信息，系统需要提供对数据的多维分析功能，包括切片、旋转和钻取等多种操作四、 OLAP的操作 OLAP比较常用的操作包括对多维数据的切片与切块...五、 OLAP的分类 OLAP分类按处理方式分类 Server OLAP:绝大多数的OLAP系统都属于此类，Server OLAP在服务端的数据库上建立多维数据立方体，由服务端提供多维分析，并把最终结果呈现给用户...实现多维模型中维度和关系数据库表中列的映射，在Schema Manager也有部分功能处理这些映射。

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BI数据仓库数据分析基础入门：一些常见概念解释

一般用来解释事实表中关键字纬度的具体内容，为那些度量数值添加了业务意义。比如用户属性表。 5、图解事实表与维度表基于事实表和维表就可以构建出多种多维模型，包括星形模型、雪花模型和星座模型。...，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的数据管理系统（Database Management System，简称DBMS）无关。...所以一般把能够分类的属性单独列出来，成为维度表，在事实表中维护事实与维度的引用关系。...细分的方法更多的是基于同一维度的纵深展开，也就是OLAP中的钻取（Drill-down），比如从月汇总的数据细分来看每天的数据，就是在时间维度上的细分，或者从省份的数据细分查看省份中各城市的数据，是基于地域维的下钻...交叉分析不再局限于一个维度，就像数据立方体与OLAP文章中的立方体，是基于不同维度的交叉，时间维、地域维和产品维交叉在一起分析每个小立方的数据表现，可以通过OLAP的切片（Slice）和切块（Dice）

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数据仓库基础介绍

的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的数据管理系统（Database Management System，简称DBMS）无关。...所以一般把能够分类的属性单独列出来，成为维度表，在事实表中维护事实与维度的引用关系。...交叉分析以多维模型和数据立方为基础，也可以认为是一种特殊的细分方式，但跟细分的概念有点差异，如果有兴趣可以先阅读下之前的文章——数据立方体与OLAP。...细分的方法更多的是基于同一维度的纵深展开，也就是OLAP中的钻取（Drill-down），比如从月汇总的数据细分来看每天的数据，就是在时间维度上的细分，或者从省份的数据细分查看省份中各城市的数据，是基于地域维的下钻...交叉分析不再局限于一个维度，就像数据立方体与OLAP文章中的立方体，是基于不同维度的交叉，时间维、地域维和产品维交叉在一起分析每个小立方的数据表现，可以通过OLAP的切片（Slice）和切块（Dice）

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MySQL系列之数据库应用类型学习笔记

OLAP(Online analysis process，联机分析处理) OLAP数据库分为一个或多个多维数据集，每个多维数据集都由多维数据集管理员组织和设计，以适应用户检索和分析数据的方式，...OLAP的主要特点是直接仿照用户的多角度思考模式，预先为用户组建多维的数据模型。这里的维指的就是用户的分析角度。...举个例子，例如对销售数据的分析，时间周期是一个维度，产品类型、分销渠道、地理分布、客户群类等也分别是不同的维度。...OLAP的基本概念：维（Dimension）：是用户观察数据的特定角度，是问题的一类属性，属性集合构成一个维维的层次（Level）：用户观察的某个角度，或者说某个维，都可能存在各个细节的描述方面（比如时间维度包括日期...、月份、季度、年等）度量（Measure）：多维数组的取值维的成员（Member）：即维的一个取值，是数据项在某个维中位置的描述 OLAP的基本多维分析操作有钻取（Drill-up和Drill-down

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大数据开发：OLAP分析引擎Apache Kylin入门

②OLAP OLAP（Online Analytical Process），联机分析处理，以多维度的方式分析数据，一般带有主观的查询需求，多应用在数据仓库。...在数据仓库中，可以在数学上求和的事实属性称为度量。例如，可以对度量进行总计、平均、以百分比形式使用等。度量是维度模型的核心。通常，在单个查询中检索数千个或数百万个事实行，其中对结果集执行数学方程。...在一个SQL查询中，Group By的属性通常就是维度，而其所计算的值则是度量。...④Cube、Cuboid和Cube Segment Cube，即数据立方体，它可以对原始数据建立多维度索引，大大加快数据的查询效率。...关于大数据开发，OLAP分析引擎Apache Kylin入门，以上就为大家做了简单的介绍了。在OLAP分析引擎领域，Apache Kylin值得一学，有时间可以多多去深入一下。

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深度|从数据仓库到数据湖——浅谈数据架构演进

参见下图，原始数据往往有多条聚合路径，时间维度是一个最基本的内置聚合路径，行政级别划分也是一种常见的聚合路径，产品属性也是常见的聚合路径。 ?...像上图这样对数据进行多个维度的抽象并借助于数据库的select，group by等基本操作形成的OLAP多维数据操作（roll up，drill down，slice and dice，pivot）被称为多维数据模型...OLAP也被称为在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。 04 数据立方体数据立方体只是多维模型的一个形象的说法。...在星型模型中，只有一个事实表，并且每一个维度有一个单独的表。事实表中的每一个元组都是一个外键指向维度表的主键。每一个维度表的列是组成这个维度的所有属性。如下图所示。 ?...如果说数据是我对世界的观察记录的话，大数据是我们对世界在时间和/或空间维度的重复观察。这就是大数据的时空特点，也是数据仓库多维模型的构建原理。

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OushuDB入门（七）——OLAP篇

在计算领域，OLAP是一种快速应答多维分析查询的方法，也是商业智能的一个组成部分，与之相关的概念还包括数据仓库、报表系统、数据挖掘等。...数据仓库用于数据的存储和组织，OLAP集中于数据的分析，数据挖掘则致力于知识的自动发现，报表系统则侧重于数据的展现。...OLAP系统的核心是OLAP立方体，或称为多维立方体或超立方体。它由被称为度量的数值事实组成，这些度量被维度划分归类。...虽然可以通过适当建立聚合表缓解性能问题，但对所有维度表及其属性的组合创建聚合表是不切实际的。...在OLAP的发展历史中，常见的解决方案是用多维数据库代替关系数据库设计，将数据根据维度进行最大限度的聚合运算，运算中会考虑到各种维度组合情况，运算结果将生成一个数据立方体，并保存在磁盘上，用这种预运算方式提高

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数据建模1,2,3

在OLTP场景中，常用的是使用实体关系模型（ER）来存储，从而在事务处理中解决数据的冗余和一致性问题。在OLAP场景中，有多种建模方式有：ER模型、星型模型和多维模型。...多维模型多维模型，是维度模型的另一种实现。当数据被加载到OLAP多维数据库时，对这些数据的存储的索引，采用了为维度数据涉及的格式和技术。性能聚集或预计算汇总表通常由多维数据库引擎建立并管理。...部署方式 - 星型模型或多维模型选择一种维度模型的落地方式。既可以选择星型模型，部署在关系数据库上，通过事实表及通过主外键关联的维度表；也可以选择多维模型，落地于多维数据库中。...维度的设计过程就是确定维度属性的过程，如何生成维度属性，以及所生成的维度属性的优劣，决定了维度使用的方便性，成为数据仓库易用性的关键。...正如Kimball所说的，数据仓库的能力直接与维度属性的质量和深度成正比。在整个设计过程中，应当遵循下面一些原则：维度属性尽量丰富，为数据使用打下基础。给出详实的、富有意义的文字描述。

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什么是雪花模型

https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/87092371 1.什么是雪花模型 Snowflake schema 雪花模型是多维数据库中的表的逻辑排列方式...雪花模型由连接到多个维度的集中式事实表组成。“Snowflaking”是一种在星型模型中规范化维度表的方法。当它沿着所有维度表完全标准化时，结果结构类似于雪花，其中事实表位于中间。...雪花背后的原理是通过删除低基数属性和形成单独的表来对维度表进行规范化。雪花模型类似于星型模型。但是，在雪花模型中，维度被规范化为多个相关表，而星型模型的维度被非规范化，每个维度由单个表表示。...星型和雪花式模型最常见于维度数据仓库和数据集市，其中数据检索的速度比数据处理的效率更重要。因此，这些模型中的表很多未被标准化，并且经常被不符合第三范式的设计标准。...实际上，星型模型被认为是雪花模型的特例。在某些情况下，雪花模型比星型模型具有一些优势，包括：一些OLAP多维数据库建模工具针对雪花模型进行了优化。

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多维数据库概述之一---多维数据库的选择

多维数据库的相关定义维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。...利用了多维数据集的稀缺性，仅处理非 NULL 数据，以提高查询效率。更加适合于频繁使用的多维数据集中的分区和对快速查询响应的需要。能够极大地提高查询效率，因此可以更细的粒度进行分析。...SQL Server 2008 Analysis Services 利用新的、改进的多维数据集、维度和属性设计器，进一步提高了开发人员的工作效率。...是一个多维数据库服务器，可以创建“块存储”或“聚合存储”数据库，前者用于需要进行读/写访问的小型、高密度的数据集，后者用于具有很多维度和只读访问的稀疏、销售分析类型的应用程序。...Hyperion Essbase是多维数据库服务器，支持从广泛的数据源提取数据，但与 Oracle OLAP 将数据存储在关系数据库引擎外不同，它通常将数据存储在自己的专用服务器上，从而具有较快的查询响应以及计算分析能力

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数据建模方法及步骤图_comsol建模步骤教程

在OLTP场景中，常用的是使用实体关系模型（ER）来存储，从而在事务处理中解决数据的冗余和一致性问题。在OLAP场景中，有多种建模方式有：ER模型、星型模型和多维模型。...多维模型多维模型，是维度模型的另一种实现。当数据被加载到OLAP多维数据库时，对这些数据的存储的索引，采用了为维度数据涉及的格式和技术。性能聚集或预计算汇总表通常由多维数据库引擎建立并管理。...在事实表内，所有事实只允许与声明的粒度保持一致。部署方式 – 星型模型或多维模型选择一种维度模型的落地方式。...既可以选择星型模型，部署在关系数据库上，通过事实表及通过主外键关联的维度表；也可以选择多维模型，落地于多维数据库中。 2.3 建模规范以维度建模为理论基础，定义一系列术语来描述建模对象。...正如Kimball所说的，数据仓库的能力直接与维度属性的质量和深度成正比。在整个设计过程中，应当遵循下面一些原则：维度属性尽量丰富，为数据使用打下基础。

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