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Designer 指南

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多维元数据的重要元素

多维元数据的重要元素

下表介绍了多维元数据的重要元素：

术语	定义
汇总	预先存储的数据摘要，或满足特定业务规则的详细数据的分组。示例规则：总和、最小值、计数或它们的组合。
级别	某一维度的某一特定属性。示例：大小、类型和颜色。
多维数据集	某一特定维度分析问题的一组相关的事实度量、汇总和维度。示例：区域产品销售额。
维度	描述某项业务的某一特定方面的一组级别属性，用于分析使用该维度的一个或多个多维数据集的事实度量。示例：地域、时间、客户和产品。
钻取	钻取这一术语用于在多维数据集中进行导航。执行此导航的目的通常是为了访问摘要级别的信息，或者提供层次结构中维度的更详细的属性。
事实	事实是多维数据集中定量数据随时间变化的度量；例如，销售量、销售额（以美元为单位）或总利润。
层次结构	层次结构概念是指通过多维数据集中某一特定维度中的数据表示的粒度级别。例如，省/自治区/直辖市、县、区和市分别代表地域维度的层次结构中的不同粒度。
度量	用于表示事实或汇总中的定量数据的手段。示例度量包括每年的总销售额或销售量。
规范化	一种用于减少不同层次结构内相关维度表中的冗余以及消除其中异常的进程。
冗余	该术语是指为了提高查询处理速度而在相关表之间存在的重复数据。
星型架构	一种规范化多维模型，在该模型中，每个不相交维度都以单个表来表示。
雪花型架构	一种规范化多维模型，在该模型中，至少有一个维度以两个或多个在层次结构上相关的表来表示。

创建多维数据集和维度概览

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