可能很多人理解的數(shù)據(jù)倉庫就是基于多維數(shù)據(jù)模型構(gòu)建，用于OLAP的數(shù)據(jù)平臺，通過上一篇文章——數(shù)據(jù)倉庫的基本架構(gòu)，我們已經(jīng)看到數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用可能遠不止這些。但不得不承認多維數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)倉庫的一大特點，也是數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用和實現(xiàn)的一個重要的方面，通過在數(shù)據(jù)的組織和存儲上的優(yōu)化，使其更適用于分析型的數(shù)據(jù)查詢和獲取。

　　多維數(shù)據(jù)模型的定義和作用

　　多維數(shù)據(jù)模型是為了滿足用戶從多角度多層次進行數(shù)據(jù)查詢和分析的需要而建立起來的基于事實和維的數(shù)據(jù)庫模型，其基本的應(yīng)用是為了實現(xiàn)OLAP（Online Analytical Processing）。

　　當然，通過多維數(shù)據(jù)模型的數(shù)據(jù)展示、查詢和獲取就是其作用的展現(xiàn)，但其真的作用的實現(xiàn)在于，通過數(shù)據(jù)倉庫可以根據(jù)不同的數(shù)據(jù)需求建立起各類多維模型，并組成數(shù)據(jù)集市開放給不同的用戶群體使用，也就是根據(jù)需求定制的各類數(shù)據(jù)商品擺放在數(shù)據(jù)集市中供不同的數(shù)據(jù)消費者進行采購。

　　多維數(shù)據(jù)模型實例

　　在看實例前，這里需要先了解兩個概念：事實表和維表。事實表是用來記錄具體事件的，包含了每個事件的具體要素，以及具體發(fā)生的事情；維表則是對事實表中事件的要素的描述信息。比如一個事件會包含時間、地點、人物、事件，事實表記錄了整個事件的信息，但對時間、地點和人物等要素只記錄了一些關(guān)鍵標記，比如事件的主角叫“Michael”，那么Michael到底“長什么樣”，就需要到相應(yīng)的維表里面去查詢“Michael”的具體描述信息了。基于事實表和維表就可以構(gòu)建出多種多維模型，包括星形模型、雪花模型和星座模型。這里不再展開了，解釋概念真的很麻煩，而且基于我的理解的描述不一定所有人都能明白，還是直接上實例吧：

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　　這是一個最簡單的星形模型的實例。事實表里面主要包含兩方面的信息：維和度量，維的具體描述信息記錄在維表，事實表中的維屬性只是一個關(guān)聯(lián)到維表的鍵，并不記錄具體信息；度量一般都會記錄事件的相應(yīng)數(shù)值，比如這里的產(chǎn)品的銷售數(shù)量、銷售額等。維表中的信息一般是可以分層的，比如時間維的年月日、地域維的省市縣等，這類分層的信息就是為了滿足事實表中的度量可以在不同的粒度上完成聚合，比如2010年商品的銷售額，來自上海市的銷售額等。