Analysis Services学习关键点解析

"本文主要介绍了在Analysis Services中的关键概念和操作，包括数据立方体、维度、挖掘结构、集计算、角色、安全性等方面的知识，旨在帮助读者理解和掌握这一数据分析工具的基本用法。" 在Analysis Services中，学习的核心内容涵盖以下几个方面： 1) 数据立方体（Cubes）：数据立方体是多维数据集的容器，它聚合了来自多个数据源的数据，以提供快速查询和分析。立方体由维度和度量组成，是用户进行OLAP（在线分析处理）的主要交互对象。 2) 维度（Dimensions）：维度定义了用户分析数据的角度，如时间（年、季度、月份）、地理位置（国家、地区、城市）等。它们包含层次结构，允许用户通过不同级别深入探索数据。 3) 挖掘结构（Mining Structures）：用于数据挖掘，提供对原始数据的结构化表示，支持预测和模式发现。它们可以与模型关联，帮助预测未来趋势或发现隐藏的关系。 4) 集计算（Set Operations）：在MDX（多维表达式）语言中，集计算允许用户组合、过滤和操作多维数据集合，例如并集（UNION）、交集（INTERSECT）和差集（EXCEPT）。 5) 角色（Roles）：用于实现安全性，定义用户访问数据立方体的不同权限。角色可以控制成员的读取、写入和处理权限，确保数据安全。 6) 安全性（Security）：设置维度和度量级别的权限，控制用户对特定数据的访问，可以基于角色、用户或组进行定制。 7) 属性层次结构（Attribute Hierarchies）：定义在维度中的属性如何组织成层次结构，便于导航和筛选数据。 8) KPIs（Key Performance Indicators）：KPIs用于衡量业务性能的关键指标，它们基于特定的计算和阈值，可以帮助用户快速理解数据状态。 其他概念还包括： - 维度使用（Dimension Usage）：定义了维度如何与立方体中的度量关联。 - 动作（Actions）：允许用户在立方体上执行操作，如打开报表、启动应用程序等。 - 分区（Partitions）：将大型立方体划分为较小的部分，提高查询性能。 - 视角（Perspectives）：为不同用户组创建自定义视图，简化复杂的立方体结构。 - 浏览器（Browser）：用于查看和探索数据立方体的工具。 - 变量（Variables）和范围（Scope）：在脚本中定义和管理变量的作用域。 - 分隔符（Delimiter）：用于分隔数据字段的字符。 - 忽略（Ignoring）：在处理数据时忽略某些规则或条件。 了解和熟练运用这些概念是掌握Analysis Services的基础，能够帮助用户构建高效、安全且用户友好的分析解决方案。通过掌握这些知识，你可以更好地设计、管理和优化数据仓库，以支持业务决策和洞察。