BI-CUBE
- BI-Cube概念
- 图解
- 基本概念
- sql中的cube用法
- 帆软实现cube用法
- powerBI实现cube用法
BI-Cube概念
Cube是指全称是多维立方体，就是在不同位置存放数据的立方体，主要是用于支持联机分析应用（OLAP）。
Cube的使用就是在处理数据时，把所需要的数据进行打包，尤其针对要处理的数据很大的时候，比如FineBI的FineCube，可以避免建模，数据处理起来会很快。
图解
在网上找到的一张比较直白的图如下所示
上面的的图中，数据有三维：1.产品2.地域3.时间。
从以上图中也可以看出cube的好处就是可以多维度进行数据分析。
cube的好处就是按照设计好的维度，把事实表的数据直接聚合得到结果，然后存放在cube中，需要的时候按照维度去取cube中的数据即可。
如果数据量不大可以不打cube，如果数据量大，进行数据展示经常需要group by，就适合打cube。
不打cube的好处是，可以直接用TSQL查询数据表信息，不需要设计cube，而且查询cube需要使用MDX语言，如果对cube不熟悉，这些都需要花时间去了解。
基本概念
Cube是联机分析的关键。他们是一种多维结构，包含原始事实数据、聚合数据，这些数据聚合允许用户快速进行复杂的查询，Mdx语言就应用它更是如鱼得水。
Cube包含两个基本概念：维度和度量
维度（Dimension）:维度提供了分类描述，表示一类分析角度，用户通过维度分析度量数据。比如上图中的三个维度：时间、产品、地域
度量（Measures）:度量表示用来聚合分析的数字信息，度量的集合组合成了一个特殊的维度。如数量、销售额等。
级别（Level）:一个维度上可以包含的层次结构，表示特定的分类。如上图中地域维度可以包含的级别层次级：国家、省、市；时间维度包含的级别层次包含：年、季度、月、日等。
成员，是最重要的概念之一，一个成员是维度（包括度量）上的项目值。如上图时间维度上”年“级别的成员就包含：2000,2001,2002,2003…月成员包含：1、2、3等。
计算成员，是一种运行通过特殊表示式动态计算的成员。也就形成了度量（Measures）的结果。计算成员不影响现有的Cube数据，它基于cube数据，通过各种数学表达式和各种函数定义，可以创建复杂的表达式。任何动态分析功能，都可以通过计算成员实现，比如实现占比，同期比等等。
sql中的cube用法
帆软实现cube用法
powerBI实现cube用法
