數據模型（DataModel）是數據特征的抽象和管理的教學形式框架. 用于在系統中提供信息表示和操作方式的表單框架. 今天，讓我們與編輯器一起看看: 多維數據模型的優點和缺點是什么？

我不需要多說. 每個人都應該知道，無論他們做什么，我們都需要執行相關的數據分析. 在本教程中，編輯器將向您簡要介紹: 多維數據模型的優點和缺點. 有興趣的朋友可以和編輯一起學習.

每個人都需要注意這一點，也就是說，這里提到的多維模型是指基于關系的多維數據模型. 與傳統的關系模型相比，它有自己的優點和缺點.

一個，缺點

多維模型的主要缺點是，與關系模型相比多維，它不夠靈活. 一旦建立了模型，就很難進行相關更改. 例如: 訂單的事實，用戶可以在其中購買各種商品，當然，這還包括諸如時間，用戶規模和商品數量，總價等度量. 對于關系模型，如果需要為了進一步區分訂單中包括哪些產品，我們只需要構建另一個數據表來記錄訂單號和產品之間的對應關系.

但是編輯者想在這里說的是，事實表是在多維模型中建立的，我們無法在事實表中拆分訂單記錄，因此無法創建新的Dimension-產品維度，因此我們只能建立另一個以產品為主題的事實表.

第二，優勢

所以問題來了？多維數據模型的優點是什么？實際上，它的最大優勢是其分析優化的數據組織和存儲模式.

現在，編輯器將給出一個說明性示例進行說明. 電子商務網站的運營可以記錄某個時間點，某個用戶已經購買了某個產品，并將其發送到特定的地址. 在這種記錄中，我們無法立即得出2010年7月有多少用戶購買了商品，或者浙江省有2010年7月有多少用戶購買了商品？根據模型，這種查詢相對簡單. 它只需要匯總到2010年7月的時間維度中的數據，并且同時將地理維度中的數據聚合到浙江省的粒度即可. 可以直接實現. 這就是OLAP的概念. 以下編輯器將介紹相關教程. 請注意?

因此，我個人認為，在構建多維模型之前，我們通常會根據需要詳細設計模型，應包括哪些維度和度量，以及應保持數據的真實性完全滿足分析需求用戶.

在本教程中，小編簡要介紹了數據倉庫的多維模型. 您是否認為事實上，當您分析數據時，很多數據就是復合多維模型的結構，或者每個人都已經使用了自己的方法來構建實現的數據的多維模型或多維顯示. 歡迎與編輯分享.

編輯的結論:

編輯器在這里要說的是，多維可以簡單地理解為: 將數據存儲在n維數組中，而不是以關系之類的記錄形式存儲. 因此多維，它具有大量的稀疏矩陣，人們可以通過多維視圖觀察數據.

本文來自本站，轉載請注明本文網址：
http://www.pc-fly.com/a/jisuanjixue/article-248976-1.html