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多维分析的本质计算是什么？能做什么又不能做什么？


多维分析主要面向业务用户提供数据查询分析服务 ， 由于业务人员不懂 SQL ， 也无法完成多表关联（有意义的查询经常是基于多表的） ， 所以在多维分析建模阶段需要将多表转换成单表 ， 也就是 CUBE 。 这样用户就可以很方便地通过基于一个结果集（CUBE）进行拖拽查询 ， 从不同的角度（维度）观察数据（测度） 。
在多维分析中主要的计算就是按照某一个或一些维度汇总测度 ， 如按地区汇总销售额 ， 按年和产品汇总销量等 。 从运算角度来看 ， 多维分析的本质计算就是：
基于一个表的分组汇总
如果用 SQL 来表达 ， 多维分析的本质就是：
SELECT D,…, SUM(M), … FROM C WHERE D’=d’ AND … GROUP BY D,…
即对数据立方体按某些维度分组汇总某些测度 。 其中 C 是数据立方体 ， D,…是选出维度 ， M,…是聚合测度 ， 聚合函数也可以不是 SUM 。 D’是切片维度 ， 切块时条件为 D IN (d,…) ， WHERE 中还可以增加针对某些测度的条件 ， 一般也就是选出某个区间内的值 。
针对一个结果集（CUBE） ， 多维分析可以进行切片 / 切块、旋转、钻取 / 上卷等操作 。
1. 切片切片是指针对 CUBE ， 选择维中固定值进行分析 ， 比如固定时间维度分析地区和产品的销量情况 。
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2. 旋转旋转也称行列变换 ， 是指维度从行到列或者从列到行 ， 旋转是为了满足用户观察数据的不同习惯 。
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3. 钻取钻取是从粗粒度到细粒度观察数据的过程 ， 比如我们发现某个汇总值出现异常 ， 就可以通过钻取查看明细数据 ， 找到异常原因 。 钻取可以从汇总到明细 ， 从上级到下级…
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从多维分析的本质及其操作来看 ， 多维分析只能完成简单的分组汇总、过滤计算 ， 这在实际业务中还远远不够 。 常见的固定报表业务 ， 一些报表很难通过简单的分组聚合来实现 ， 经常要编写上千行的 SQL 或存储过程 ， 而且固定报表的表格样式可能很复杂 ， 这些都是多维分析无法实现的 。
这种报表数据处理逻辑复杂 ， 每个格子可能对应不同的数据来源 ， 计算逻辑也不一样 ， 在样式方面则会出现表头混乱 ， 大格套小格 ， 动态区域和静态区域混合的情况 。
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这里列举了复杂报表的特点： 传说中的中国复杂报表都长什么样？有什么特点？ 这些类型的报表都无法通过多维分析拖拽出来 。
事实上 ， 固定报表和自助报表（多维分析）面向的需求场景很不一样 ， 而在 BI 系统中往往会包含三部分内容 ， 固定报表、多维分析和可视化 ， 其中可视化可以由前两部分实现 ， 但固定报表和多维分析往往是不可或缺的 ， 二者相互配合 ， 优势互补 。 认清了多维分析的能量圈 ， 才能在 BI 系统建设中有的放矢 ， 避免踩坑 。
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【多维分析的本质计算是什么？能做什么又不能做什么？】


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