数据库的维度

❶ 什么是数据库维度

从多个角度（时间、地域、机构等方面）研究一个对象的信息，其中，被研究对象为实体，研究角度就成为维度。

❷ 维度数据库采用什么来描述数据或关系

纬度数据库所描述的关系模式就是关系的描写关系模式，首先描绘与关系对应的两个维度的表结构，这些关系中都包含着一些属性，这些属性都来自于固定的领域，以及与域之间的映象关系。

关系是n个域的笛卡儿积的子集，组成关系的元组必须是笛卡儿积中使n目谓词为真的元组，所有有可能的关系必须满足非常完整并且基础的约束条件，而关系模式也要把这个约束条件描述出来。

在这其中关系模式和关系的区别就在于关系模式，主要就是描述一些数据结构的语句意思，而关系是一个数据的集合，是关系的值，是关系模式的一个关系实例。

数据库维度的基本概念：

1、多维数据集。多维数据集是联机分析处理(OLAP)中的主要对象，是一项可对数据仓库中的数据进行快速访问的技术。多维数据集是一个数据集合，通常从数据仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。

2、xx(dimension)是多维数据集的结构性特性。它们是事实数据表中用来描述数据的分类的有组织层次结构(级别)。这些分类和级别描述了一些相似的成员集合，用户将基于这些成员集合进行分析。

3、度量值。在多维数据集中，度量值是一组值，这些值基于多维数据集的事实数据表中的一列，而且通常为数字。此外，度量值是所分析的多维数据集的中心值。

即，度量值是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数字数据。您所选择的度量值取决于最终用户所请求的信息类型。一些常见的度量值有sales、cost、expenditures和proctioncount等。

4、元数据。不同OLAP组件中的数据和应用程序的结构模型。元数据描述OLTP数据库中的表、数据仓库和数据集市中的多维数据集这类对象，还记录哪些应用程序引用不同的记录块。

5、级别。级别是维度层次结构的一个元素。级别描述了数据的层次结构，从数据的最高(汇总程度最大)级别直到最低(最详细)级别。

6、数据挖掘。数据挖掘使您得以定义包含分组和预测规则的模型，以便应用于关系数据库或多维OLAP数据集中的数据。之后，这些预测模型便可用于自动执行复杂的数据分析，以找出帮助识别新机会并选择有获胜把握的机会的趋势。

7、多维OLAP(MOLAP)。MOLAP存储模式使得分区的聚合和其源数据的复本以多维结构存储在分析服务器计算机上。根据分区聚合的百分比和设计，MOLAP存储模式为达到最快查询响应时间提供了潜在可能性。总而言之，MOLAP更加适合于频繁使用的多维数据集中的分区和对快速查询响应的需要。

8、关系OLAP(ROLAP)。ROLAP存储模式使得分区的聚合存储在关系数据库的表(在分区数据源中指定)中。但是，可为分区数据使用ROLAP存储模式，而不在关系数据库中创建聚合。

9、数据钻取。最终用户从常规多维数据集、虚拟多维数据集或连接多维数据集中选择单个单元，并从该单元的源数据中检索结果集以获得更详细的信息，这个操作过程就是数据钻取。

10、数据挖掘模型。数据挖掘使您得以定义包含分组和预测规则的模型，以便应用于关系数据库或多维OLAP数据集中的数据。之后，这些预测模型便可用于自动执行复杂的数据分析，以找出帮助识别新机会并选择有获胜把握的机会的趋势。

❸ 什么是数据库维度 怎么理解怎么用做什么用的 能否通俗易懂的说明。谢谢。

举个简单例子：

就拿excel表格来说，作为单一的工作表，就包含二维（行和列），而一个excel文件，通常包含多个工作表，打开excel文件时，在下方显示的“sheet1、sheet2”这些工作表页列，就是第三维。

excel是最简单的数据库应用，一个xlsx文件只有三维，但你可以用若干个xlsx文件来组成一个项目，这些文件序列，你可以视为第四维。

然后，你还可以把一组组xlsx文件放在一个个目录中，那么这些目录序列，你可以视为第五维。

再往上，你还可以设置更上一级目录，那就是第六维……

反正在excel中，任何一个单元格，都可以调用存储在本地电脑（甚至是网络电脑）任何地方的、任何一个excel文件中的、任何一个工作表的、任何一个单元格内容，所以说，虽然是一大堆的文件，你也可以当做是一个数据库来处理，只是不那么方便。

……

在数据库中，单一的数据库就能包含很多很多维，你也可以把这些维，当做树状目录的结构来理解，也可以当做一堆堆的xlsx文件集合来理解。

磁盘的存储结构（不管是fat还是ntfs，还是linux或os或别的什么磁盘格式），都是一种大型的、多维的数据库，分区是一个维度，目录是一个维度，每一档下级目录又是一个维度。文件是一个维度，文件中的章节行段也是维度……

数学中的维度概念，和通常意义上的空间维度，是两回事。

空间维度可以用数学来解释，但数学维度，三维以上你就无法用空间来显示。

但在数据库中，三维只是基本操作。

……

用excel来举例，已经是我能找到的最容易理解的方案。

我真正理解数据库维度时，是从数组开始的，当时使用一个很简陋的编程软件，他不提供数据库建立和访问，数组的维度也有限，还需要自己建立多维存储文件，并且只支持文本格式。

文本格式中，使用【】标记数组维度，【】中间的标识符可以自定义，通过各种不同的标识符来延伸维度……做着做着，我忽然间就领悟到什么叫数据库、什么叫维度，如果不考虑执行效率的话，用一个文本文件，就能模拟出一个硬盘来……