数据立方CUBE：信息仓库与多维分析入门

"数据立方CUBE是数据仓库中用于多维数据分析的重要组成部分，它从数据仓库中抽取子集，提供快速查询和分析能力。数据立方通常由一系列维度表和事实表构成，支持在线分析处理(OLAP)。维度表包含描述性属性，如时间、产品和客户等，而事实表则存储度量值，如数量、收入和折扣等。扩展的星型结构是SAPBW中实现数据立方的一种方式，它优化了数据的组织和查询效率。" 在数据仓库领域，数据立方CUBE是一个关键概念，它是对原始业务数据经过聚合和优化后的结果，专为快速分析和决策支持设计。创建数据立方的主要目的是为了满足OLAP（在线分析处理）的需求，使得用户能够从多个角度（维度）对数据进行深入探索和理解。 1. **维度设计**：维度是数据立方的骨架，它们定义了我们如何查看和分析数据。例如，信息立方体中可能会有时间维度（如时期、季度、年份）、产品维度（如产品类别、型号）、客户维度（如地区、客户等级）等。维度表通常包含主键、维度号码和相关的描述性特性，这些特性可以用来构建分析时的过滤条件和分组。 2. **事实表**：事实表是数据立方的核心，它包含了要分析的度量值，如销售额、利润、成本等。事实表与维度表关联，通过维度的主键（外键）来定位具体的数据记录。每个事实表记录都是由所有维度表的主键唯一标识的，这样确保了数据的完整性和一致性。 3. **扩展的星型结构**：在SAPBW系统中，数据立方采用扩展的星型结构，这种结构以事实表为中心，周围环绕着多个维度表，形成类似星星的模式。这种结构简化了数据的查询路径，提高了查询效率，并且易于理解和维护。 4. **时间、产品和客户维度**：在示例中，时间维度包含财政年度和期间信息，产品维度包括产品编号和产品组，客户维度涉及地区信息。这些维度提供了分析的上下文，允许用户按时间、产品或客户进行聚合和比较。 5. **度量值**：在事实表中，度量值如数量、收入、折扣和销售费用等是分析的重点。这些数值反映了业务的性能指标，通过对这些度量的计算和对比，用户可以深入洞察业务趋势和问题。 数据立方CUBE是一个高效的数据组织和分析工具，它将复杂的原始数据转化为易于理解和操作的形式，使得业务分析师和决策者能够快速获取洞察，从而做出更明智的决策。对于初学者而言，掌握数据立方的概念和设计原则是进入数据仓库和OLAP领域的基础。