维度建模造句

• 这一点也是维度建模的优势。
• 农作物生产管理信息数据仓库维度建模初探
• mdx的维度建模概念层次结构、级别、成员和度量值
• 不需要经过特别的抽象处理，即可以完成维度建模。
• 在Kimball的维度建模领域里，是强烈推荐使用代理关键字的。
• 相反，维度建模针对零散的业务进程创建个别的模型。
• 维度建模（dimensional modeling）是数据仓库建设中的一种数据建模方法。
• 下列各小节简明扼要地说明了您需要了解的基本维度建模概念和术语。
• 对称性的数据模型对所有的查询都是相同的，这也是维度建模的一个优点。
• 他创立的维度建模方法论（或Kimball方法论）已经成为决策支持领域的金科玉律。
• 摘要维度建模技术作为数据仓库的主导技术，在数据仓库的应用中起着关键作用。
• 维度建模的数据仓库中，有一个概念叫Slowly Changing Dimensions，中文一般翻译成“缓慢变化维”，经常被简写为SCD。
• 维度建模将信息组织到结构中，这些结构通常对应于分析者希望对数据仓库数据使用的查询方法。
• 本文重点探讨了维度建模技术的设计原则，并将其应用于学生成绩分析系统的数据仓库建模过程。
• 尽管mdx使得使用这些对象变得更容易，但要有效地使用mdx ，仍然需要对维度建模概念和术语有一个基本的了解。
• 从报告或维度建模角度看，主数据指基于其组织或配置指标的维度或层次，而不是实际情况或其自身测量结果。
• 同时，维度建模法的另外一个优点是，维度建模非常直观，紧紧围绕着业务模型，可以直观的反映出业务模型中的业务问题。
• 但是，维度建模法的缺点也是非常明显的，由于在构建星型模式之前需要进行大量的数据预处理，因此会导致大量的数据处理工作。
• 这种将数据表示为“度量值”和“维度”的方法称为“维度建模” ，由于对于最终用户而言，它非常易于理解，所以在行业中被视为一种成功的模型。
• 为了充分地利用mdx语言中包含的大多数功能，您需要熟悉主要的基本维度建模和联机分析处理( olap )概念。有关充分利用mdx所需了解的主要概念的详细信息，请参阅