博客之前的两篇文章：数据仓库的多维模型和数据立方体与OLAP中分别对多维模型和OLAP的一些基本概念进行了介绍，这篇文章是基于那两篇文章的深入扩展，主要介绍的是多维OLAP中两个重要构成元素——维和立方的结构和组成。可能内容会偏向于模型构建方面，对那方面不太感兴趣的同学可以直接跳过。

维（Dimension）

　　维是用于从不同角度描述事物特征的，一般维都会有多层（Level），每个Level都会包含一些共有的或特有的属性（Attribute），可以用下图来展示下维的结构和组成：

　　以时间维为例，时间维一般会包含年、季、月、日这几个Level，每个Level一般都会有ID、NAME、DESCRIPTION这几个公共属性，这几个公共属性不仅适用于时间维，也同样表现在其它各种不同类型的维。其中ID一般被视为代理主键（Agent），它只被用于作为唯一性标志，并且是多维模型中关联关系的代理者，在业务层面并不具有任何意义；NAME一般是业务主键（Business），在业务层面限制唯一性，一般作为数据装载（Load）时的关联键；而DESCRIPTION则记录了详细描述信息，在多维展示和分析时我们都会选择使用DESCRIPTION来表述具体含义。这3个属性一般是所有Level都会共用的，而比如用于描述星期几的属性weekid可能只会用于“日期”这层，因为年月都不具备这一信息。所以图中我将Attributes放到了一个层面上，就如同是不同的Level从底层的多个Attributes中选取自身所需的属性，Attributes层是包含着各个Level的共有和特有属性的集合。

Hierarchy

　　因为不知道怎么翻译好，所以还是用英文吧。Hierarchy（等级、层级的意思），中文的OLAP相关文档中普遍翻译为“层次”，而上面的Level被普遍翻译为“级别”，我经常会被这样的翻译搞混淆，所以我上面也一直用Level，至少对我来说这样看起来反而清晰点 。

　　因为上面这个结构的维是无法直接应用于OLAP的，我前面的文章有介绍，其实OLAP需要基于有层级的自上而下的钻取，或者自下而上地聚合。所以每一个维必须有Hierarchy，至少有一个默认的，当然可以有多个，见下图：

　　有了Hierarchy，维里面的Level就有了自上而下的树形结构关系，也就是上层的每一个成员（Member）都会包含下层的0个或多个成员，也就是树的分支节点。这里需要注意的是每个Hierarchy树的根节点一般都设置成所有成员的汇总（Total），当该维未被OLAP中使用时，默认显示的就是该维上的汇总节点，也就是该维所有数据的聚合（或者说该维未被用于细分）。Hierarchy中的每一层都会包含若干个成员（Member），还是以时间维，假设我们建的是2006-2015这样一个时间跨度的时间维，那么最高层节点仅有一个Total的成员，包含了所有这10年的时间，而年的那层Level中包含2006、2007…2015这10个成员，每一年又包含了4个季度成员，每个季度包含3个月份成员……这样似乎顺理成章多了，我们就可以基于Hierarchy做一些OLAP操作了。

　　每个Hierarchy都包含了一个树形结构，但维中也可以包含多个Hierarchy，正如上图所示，维中的Hierarchy相互独立地构建了自己的树形结构。还是以时间维为例，时间维可以根据日历（Calendar）时间组建日历的Hierarchy，也可以根据财务（Fiscal）时间组建财务的Hierarchy，而其中财务季度的划分可能并不与日历一致，基于这种多样的Hierarchy，我们在组建多维模型时可以按需选择合适的，比如给财务部的数据分析模型选用财务Hierarchy，而其他部门的分析人员显然希望看到日历样式的Hierarchy，这样就完美地满足了不同的需求。多种的Hierarchy划分同样适用于产品维，根据产品类型、产品规格等划分 Hierarchy，对于按多种条件的产品筛选和检索是十分有效的，实例可以参见淘宝搜索商品界面和太平洋电脑中产品报价界面分类筛选模块，这里不再截图了。

立方（Cube）

　　这里所说的立方其实就是多维模型中间的事实表（Fact Table），它会引用所有相关维的维主键作为自身的联合主键，加上度量（Measure）和计算度量（Calculated Measure）就组成了立方的结构：

　　度量是用于描述事件的数字尺度，比如网站的浏览量（Pageviews）、访问量（Visits），再如电子商务的订单量、销售额等。度量是实际储存于物理表中的，而计算度量则没有，计算度量是通过度量计算得到的，比如同比（如去年同期的月利润）、环比（如上个月的利润）、利率（如环比利润增长率）、份额（如该月中某类产品利润所占比例）、累计（如从年初到当前的累加利润）、移动平均（如最近7天的平均利润额）等，这些计算度量在Oracle中都可以借助分析函数直接计算得到，相信大部分的OLAP组件都会提供类似在时间序列上的分析功能。而这些计算度量往往对于分析而言更具意义，立方中借助与各个维的关联关系从不同的角度和层面来展现这些度量。

　　The end，因为最近在看相关方面的资料，这篇文章就作为读书笔记，如果有哪里表述不准确的，还望指正。

　　前面的一篇文章——数据仓库的多维数据模型中已经简单介绍过多维模型的定义和结构，以及事实表（Fact Table）和维表（Dimension Table）的概念。多维数据模型作为一种新的逻辑模型赋予了数据新的组织和存储形式，而真正体现其在分析上的优势还需要基于模型的有效的操作和处理，也就是OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）。

数据立方体

　　关于数据立方体（Data Cube），这里必须注意的是数据立方体只是多维模型的一个形象的说法。立方体其本身只有三维，但多维模型不仅限于三维模型，可以组合更多的维度，但一方面是出于更方便地解释和描述，同时也是给思维成像和想象的空间；另一方面是为了与传统关系型数据库的二维表区别开来，于是就有了数据立方体的叫法。所以本文中也是引用立方体，也就是把多维模型以三维的方式为代表进行展现和描述，其实上Google图片搜索“OLAP”会有一大堆的数据立方体图片，这里我自己画了一个：

OLAP

　　OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）是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。可以比较下其与传统的OLTP（On-line Transaction Processing，联机事务处理）的区别来看一下它的特点：

OLAP与OLTP

数据处理类型	OLTP	OLAP
面向对象	业务开发人员	分析决策人员
功能实现	日常事务处理	面向分析决策
数据模型	关系模型	多维模型
数据量	几条或几十条记录	百万千万条记录
操作类型	查询、插入、更新、删除	查询为主

OLAP的类型

　　首先要声明的是这里介绍的有关多维数据模型和OLAP的内容基本都是基于ROLAP，因为其他几种类型极少接触，而且相关的资料也不多。

MOLAP(Multidimensional)

　　即基于多维数组的存储模型，也是最原始的OLAP，但需要对数据进行预处理才能形成多维结构。

ROLAP(Relational)

　　比较常见的OLAP类型，这里介绍和讨论的也基本都是ROLAP类型，可以从多维数据模型的那篇文章的图中看到，其实ROLAP是完全基于关系模型进行存放的，只是它根据分析的需要对模型的结构和组织形式进行的优化，更利于OLAP。

HOLAP(Hybrid)

　　介于MOLAP和ROLAP的类型，我的理解是细节的数据以ROLAP的形式存放，更加方便灵活，而高度聚合的数据以MOLAP的形式展现，更适合于高效的分析处理。

　　另外还有WOLAP(Web-based OLAP)、DOLAP(Desktop OLAP)、RTOLAP(Real-Time OLAP)，具体可以参开维基百科上的解释——OLAP。

OLAP的基本操作

　　我们已经知道OLAP的操作是以查询——也就是数据库的SELECT操作为主，但是查询可以很复杂，比如基于关系数据库的查询可以多表关联，可以使用COUNT、SUM、AVG等聚合函数。OLAP正是基于多维模型定义了一些常见的面向分析的操作类型是这些操作显得更加直观。

　　OLAP的多维分析操作包括：钻取（Drill-down）、上卷（Roll-up）、切片（Slice）、切块（Dice）以及旋转（Pivot），下面还是以上面的数据立方体为例来逐一解释下：

 

　　钻取（Drill-down）：在维的不同层次间的变化，从上层降到下一层，或者说是将汇总数据拆分到更细节的数据，比如通过对2010年第二季度的总销售数据进行钻取来查看2010年第二季度4、5、6每个月的消费数据，如上图；当然也可以钻取浙江省来查看杭州市、宁波市、温州市……这些城市的销售数据。

　　上卷（Roll-up）：钻取的逆操作，即从细粒度数据向高层的聚合，如将江苏省、上海市和浙江省的销售数据进行汇总来查看江浙沪地区的销售数据，如上图。

　　切片（Slice）：选择维中特定的值进行分析，比如只选择电子产品的销售数据，或者2010年第二季度的数据。

　　切块（Dice）：选择维中特定区间的数据或者某批特定值进行分析，比如选择2010年第一季度到2010年第二季度的销售数据，或者是电子产品和日用品的销售数据。

　　旋转（Pivot）：即维的位置的互换，就像是二维表的行列转换，如图中通过旋转实现产品维和地域维的互换。

OLAP的优势

　　首先必须说的是，OLAP的优势是基于数据仓库面向主题、集成的、保留历史及不可变更的数据存储，以及多维模型多视角多层次的数据组织形式，如果脱离的这两点，OLAP将不复存在，也就没有优势可言。

数据展现方式

　　基于多维模型的数据组织让数据的展示更加直观，它就像是我们平常看待各种事物的方式，可以从多个角度多个层面去发现事物的不同特性，而OLAP正是将这种寻常的思维模型应用到了数据分析上。

查询效率

　　多维模型的建立是基于对OLAP操作的优化基础上的，比如基于各个维的索引、对于一些常用查询所建的视图等，这些优化使得对百万千万甚至上亿数量级的运算变得得心应手。

分析的灵活性

　　我们知道多维数据模型可以从不同的角度和层面来观察数据，同时可以用上面介绍的各类OLAP操作对数据进行聚合、细分和选取，这样提高了分析的灵活性，可以从不同角度不同层面对数据进行细分和汇总，满足不同分析的需求。

　　是不是觉得其实OLAP并没有想象中的那么复杂，一旦多维数据模型建成后，在上面做OLAP其实是一件很cool的事情。

　　可能很多人理解的数据仓库就是基于多维数据模型构建，用于OLAP的数据平台，通过上一篇文章——数据仓库的基本架构，我们已经看到数据仓库的应用可能远不止这些。但不得不承认多维数据模型是数据仓库的一大特点，也是数据仓库应用和实现的一个重要的方面，通过在数据的组织和存储上的优化，使其更适用于分析型的数据查询和获取。

多维数据模型的定义和作用

　　多维数据模型是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实和维的数据库模型，其基本的应用是为了实现OLAP（Online Analytical Processing）。

　　当然，通过多维数据模型的数据展示、查询和获取就是其作用的展现，但其真的作用的实现在于，通过数据仓库可以根据不同的数据需求建立起各类多维模型，并组成数据集市开放给不同的用户群体使用，也就是根据需求定制的各类数据商品摆放在数据集市中供不同的数据消费者进行采购。

多维数据模型实例

　　在看实例前，这里需要先了解两个概念：事实表和维表。事实表是用来记录具体事件的，包含了每个事件的具体要素，以及具体发生的事情；维表则是对事实表中事件的要素的描述信息。比如一个事件会包含时间、地点、人物、事件，事实表记录了整个事件的信息，但对时间、地点和人物等要素只记录了一些关键标记，比如事件的主角叫“Michael”，那么Michael到底“长什么样”，就需要到相应的维表里面去查询“Michael”的具体描述信息了。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。这里不再展开了，解释概念真的很麻烦，而且基于我的理解的描述不一定所有人都能明白，还是直接上实例吧：

　　这是一个最简单的星形模型的实例。事实表里面主要包含两方面的信息：维和度量，维的具体描述信息记录在维表，事实表中的维属性只是一个关联到维表的键，并不记录具体信息；度量一般都会记录事件的相应数值，比如这里的产品的销售数量、销售额等。维表中的信息一般是可以分层的，比如时间维的年月日、地域维的省市县等，这类分层的信息就是为了满足事实表中的度量可以在不同的粒度上完成聚合，比如2010年商品的销售额，来自上海市的销售额等。

　　还有一点需要注意的是，维表的信息更新频率不高或者保持相对的稳定，例如一个已经建立的十年的时间维在短期是不需要更新的，地域维也是；但是事实表中的数据会不断地更新或增加，因为事件一直在不断地发生，用户在不断地购买商品、接受服务。

多维数据模型的优缺点

　　这里所说的多维模型是指基于关系数据库的多维数据模型，其与传统的关系模型相比有着自身的优缺点。

优点：

　　多维数据模型最大的优点就是其基于分析优化的数据组织和存储模式。举个简单的例子，电子商务网站的操作数据库中记录的可能是某个时间点，某个用户购买了某个商品，并寄送到某个具体的地址的这种记录的集合，于是我们无法马上获取2010年的7月份到底有多少用户购买了商品，或者2010年的7月份有多少的浙江省用户购买了商品？但是在基于多维模型的基础上，此类查询就变得简单了，只要在时间维上将数据聚合到2010年的7月份，同时在地域维上将数据聚合到浙江省的粒度就可以实现，这个就是OLAP的概念，之后会有相关的文章进行介绍。

缺点：

　　多维模型的缺点就是与关系模型相比其灵活性不够，一旦模型构建就很难进行更改。比如一个订单的事实，其中用户可能购买了多种商品，包括了时间、用户维和商品数量、总价等度量，对于关系模型而言如果我们进而需要区分订单中包含了哪些商品，我们只需要另外再建一张表记录订单号和商品的对应关系即可，但在多维模型里面一旦事实表构建起来后，我们无法将事实表中的一条订单记录再进行拆分，于是无法建立以一个新的维度——产品维，只能另外再建个以产品为主题的事实表。

　　所以，在建立多维模型之前，我们一般会根据需求首先详细的设计模型，应该包含哪些维和度量，应该让数据保持在哪个粒度上才能满足用户的分析需求。

　　这里对数据仓库的多维模型进行了简单的介绍，你是不是想到了其实你在分析数据的时候很多的数据就是复合多维模型的结构的，或者你已经用自己的方法构建出了多维模型或者实现的数据的多维化展示，欢迎与我分享。

　　文章当时发的时候好像有点问题，后面有段没更新进去，评论也被关了，居然发布了近两周才发现，现在补上了，对所有看过这篇文章的朋友说声抱歉！