Microsoft SQL Server SSAS的本地多维数据集(即Local Cube,也叫脱机多维数据集)和本地挖掘模型(Local Mining Models)允许在客户端机器上脱机执行离线分析(多维分析与数据挖掘),从而对有离线分析要求(能够在断开网络连接的情况下脱离SSAS服务器进行数据分析)的软件开发提供了一种备选手段. 本地多维数据集联机/脱机示意 1.创建本地多维数据集 创建本地多维数据集有多种方式,按默认约定生成的本地文件扩展名为*.cub. 1)  从SQL Server服

开篇介绍 对于维度成员和事实数据直接的关系看到更多的可能还是一对一,一对多的关系.比方在事实维度(或退化维度)中一个订单和明细号组合而成的ID,对应的就是事实表中的一条数据,这就是一对一的关系.比方说在产品维度中,一个产品维度成员可能对应着多个事实数据成员,这就是一对多的关系.说简单点,就是事实表的外键引用了维度表的主键,形成了这种关系. 下面的这个例子就是一种多对多的情况,通常情况下,如果维度和度量值组中间是多对多的关系,那么在它们之间就需要创建一个中间事实表. 这个中间事实表的主键在数据仓库

这篇文章是基于上一篇 SSAS 系列 - 多维数据集维度用法之一 引用维度 Referenced Dimension 继续讲解多维数据集维度用法中的事实维度. 事实维度,顾名思义就是把事实表 Fact*** 中的某一个或多个属性抽取出来形成一个维度,而不像以前直接通过维度表 Dim*** 来创建一个维度. 先来了解一下为什么不通过维度表来创建维度,而非要从一个事实表中抽取某个属性形成一个单独的维度,这是我们的疑问. 下面是从 FactResellerSales 表中抽取的一些记录,主要包括订单编

在Python中,由于不像C++/Java这样的语言可以方便的用a[i][j]=0的方式,建立二维数组并赋初值,所以需要一个相对巧妙的方法. 可以用列表解析的方式,eg: >>> mat=[[0 for i in range(5)] for j in range(5)] >>> mat [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]] 这样就建立了一

在 CUBE 设计过程中有一个非常重要的点就是定义维度与度量值组关系,维度的创建一般在前,而度量值组一般来源于一个事实表.当维度和度量值组在 CUBE 中定义完成之后,下一个最重要的动作就是定义两者之间的关系.在前面几篇文章中也已经看到了如何将度量值组和维度通过哪些维度属性进行关联的操作,但是那些关联通常都是 Regular 类型的,属于直接的普通的关联. 但是实际上除了 Regular 之外,还有 Fact, Referenced, Many to Many 和 Data Mining(数据挖

在 SSAS 系列 - 实现第一个 Cube 以及角色扮演维度,度量值格式化和计算成员的创建 中主要是通过已存在的维度和事实数据创建了一个多维数据集,并同时解释了 Role-Playing Dimension 角色扮演维度,计算成员,计算成员格式化等内容.在这篇文章中主要是分析和理解在多维数据集设计过程中的聚合函数,对应不同类别的度量值根据需求的不同在聚合函数的选择上也会有所不同. 继续使用在上一篇 SSAS 文章中创建的示例,在 BIWORK_FirstCube 中能看到有两组度量值维度组和各

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7c073a8d0100qp1w.html http://blog.163.com/wujiaxing009@126/blog/static/7198839920117252550574/ http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/7664479 http://blog.csdn.net/huazhigang/article/details/11745551 http://blo

1.简介 前几篇博客已经介绍了saiku.mondrian.MDX和模式文件他们之间的关系,那么如何将它们串联起来,供产品人员使用哪?下面咱们一步一步的实现 2.建立数据表 建表语句参考:http://www.cnblogs.com/liqiu/p/5202708.html 模式图如下: 这是一个典型的事实表+维度表的星型数据结构! 3.建立模式文件 这里就不说具体细节啦,直接给出xml文件内容,感兴趣的同学可以直接载入进去即可 <Schema name="SaleSchema"

今天用到在网上没有找到合适的思路,于是自己动手写了一个,作为记录. dpa = [] dpb = [] dpc = [] for i in range(21): dpa.append(0) for i in range(21): dpb.append(dpa) for i in range(21): dpc.append(dpb)

首先打开vs建立一个Analysis Services项目,然后点击数据源文件右键[新建数据源],根据数据源向导建立自己的数据源,如图1: 点击[确定],选择刚才的数据连接,点击[下一步]进入模拟信息窗体,这一步记得我的电脑只能选择“使用服务账户这一项”,不然后期处理多维数据集时会连接不上数据库,当然这个看个人电脑情况,因为我同事选择的是“使用特定windows用户名和密码”这一项依然处理成功了.这一步视个人电脑而定.图2: 然后[下一步]完成数据源向导.接下来建立数据源视图为建立多维数据集提供

VS:SSAS设计多维设计模型: 数据源视图.dsv: 数据源视图表,名称命名规范:vw_表名(事实表_F_/维表_D_),

本文主要是转载的,但有些地方,原作者没有说的够详细,我加以补充发到这里. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 在许多不需要实时而具有海量或需要足够灵活的分析模型中,ssas比传统的sql有很大的优势,比如性能和用户可定制性.性能上的优势体现在mdx语句对比大数据量sql聚合函数上:而

WebService调用SSAS教程 一.创建SSAS项目 使用SQL Server Business Intelligence Development Studio新建Analysis Services(SSAS) 项目,根据具体业务需要建立多维数据集.将建好的Analysis Services 项目部署到本地的Sql Server分析服务中. 二.将SSAS发布到IIS 2.1 新建站点 开始->右键单击我的电脑 ->点管理->打开IIS,新建网站,指定硬盘上的一个目录,如D:\ol

随着IT建设的不断深入和发展,IT运维成为了企业运营的必需品.许多企业的IT预算相比于去年虽然有了很大的提高,但总体来说还是非常紧张.上周,我参加了一个CIO沙龙研讨会,现场调查问到目前CIO在IT运维中最关注的问题是什么时,大多数CIO表示最关心的是运维成本过高.这要求CIO除了穷尽一切降低成本的常规办法外,还需要有针对性的创新方法来迎接挑战. 此次调查显示在过去的5年中,由于IT系统越来越复杂,使到运维成本也随之水涨船高,其中人力成本更是花费惊人.具体为软硬件和网络设备的维护成本占 30%,

在网上文档发现一篇文章 微软BI 之SSAS 系列 - 多维数据集维度用法之一 引用维度 Referenced Dimension 有涉及到SSAS模型的关系设置 但是本人的基于表格模型的 没有关系可以设置??? 微软官方网站定义: https://docs.microsoft.com/zh-cn/previous-versions/sql/sql-server-2012/gg492102(v=sql.110)

题目链接:http://poj.org/problem?id=1661 题目大意: 如图包括多个长度和高度各不相同的平台.地面是最低的平台,高度为零,长度无限. Jimmy老鼠在时刻0从高于所有平台的某处(高H处)开始下落,它的下落速度始终为1米/秒.当Jimmy落到某个平台上时,游戏者选择让它向左还是向右跑,它跑动的速度也是1米/秒.当Jimmy跑到平台的边缘时,开始继续下落.Jimmy每次下落的高度不能超过MAX米,不然就会摔死,游戏也会结束. 设计一个程序,计算Jimmy到底地面时可能的最

一.前言 众所周知,二维GIS技术发展了近四十年,伴随着计算机软硬件以及关系型数据库的飞速发展,二维GIS技术已日臻完善.在对地理信息的分析功能上有着无可比拟的优势.一些宏观的地理信息,一维的地理信息,如河流.公路等,以及二维的地理信息,如植被.湖泊.人口数量等,在对这些地理信息的分析和处理上,比较适合采用二维GIS系统.二维GIS始于20世纪60年代的机助制图,今天它已经深入社会的各行各业,如土地管理.电力.电信.水利.消防.交通.规划等,但二维GIS有其自身难以克服的缺陷,它本质上是基于抽象

不齐整维:没有子节点的维度 越级维:层级维度出现断裂,则称为越级维 下图我们就可以清晰的看出: 首先,我们将表导入到资料库做好与事实表的关联后并建立相应维 以下是按照一般维度创建维后的结果 创建完成之后,我们在前端建立分析引用查看 我们打开查看后发现,在[A类]下的[A04类]下为空,并且我们点击空值后就报错 此时,我们去资料库,将[越级维]属性选中 刷新元数据后继续查看 还真的越级了,那么不平衡维也是同样的道理 我们没选中[不平衡维]属性的时候是这样的 选中以后就不一样了 这就是[越级维]与[

随着银行新一代信息化运维系统建设的推进,应用系统更新换代速度明显提升.数字化转型的发展对银行业务需求的敏捷性提出了越来越高的要求,促进敏捷开发和资源敏捷部署成为大势所趋. 背景 江苏某农村商业银行成立于2001年11月27日,是全国首家由农村信用社改制组建的农商行.该行充分发挥“中国农村金融先行者”的典型示范作用,不断深化金融创新,扎实推进经营转型,创下了全国农商行发展历史上的多个“第一”.截至目前,已拥有省内外102家分支机构,其中,已设立苏州.无锡和南通3家异地分行,14家异地支行,发起设立

Monitor HDU 6514 二维差分入门学习 题意 小腾有\(n*m\)的田地,但是有小偷来偷东西,在一片矩形区域上,有一部分区域是监控可以覆盖到的,这部分区域由一个或多个包含于该矩形区域的小矩形构成:现在给你另一个包含在该矩形区域的小矩形A,问你这个小矩形能否被监控完全覆盖. 解题思路 这个题可以模拟做,就是开一个二维数组,把能监控的区域标记为1,否者就是0,然后在给的小矩形内看看这里面1的个数已不是等于小矩形的面积,是的话就是YES,否者就是NO.但是这个方法会超时.我就无能为力了,这