我只是在寻找从关系数据构建 OLAP 多维数据集的最佳解释和理由。这就是关于性能和查询优化的全部内容吗？
如果您可以提供链接或指出构建多维数据集的最佳解释和原因，那就太好了，因为我们可以从关系数据库中做所有我们可以从多维数据集做的事情，并且多维数据集更快地显示结果。还有其他解释吗还是原因？
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应该使用多维数据集进行分析处理的原因有很多。
- 速度。Olap wharehouses 是只读基础设施，提供的查询速度比 oltp 对应物快 10 倍。见维基
- 多数据集成。在一个多维数据集上，您可以轻松地使用多个数据源，并通过许多自动化任务（尤其是当您使用 SSIS 时）将它们集成到单个分析系统中。见elt进程
- 最小代码。也就是说，您不需要编写查询。即使您可以编写 MDX（SSAS 中的多维数据集语言），BI Studio 也会为您完成大部分艰苦的工作。在我正在进行的一个项目中，起初我们使用 SSRS 为客户提供报告。这些查询很长而且很难进行，并且需要几天时间才能实施。他们的 SSAS 等效报告花了我们半个小时来制作，只写了几个简单的查询来转换一些数据。
- 多维数据集提供报告和向上向下钻取，无需编写额外的查询。最终用户可以自动遍历维度，因为聚合已经存储在仓库中。这很有帮助，因为多维数据集的用户只需遍历其维度即可生成自己的报告，而无需编写查询。
- 是商业智能的一部分。当您制作一个立方体时，它可以用于许多新技术并有助于实施 BI 解决方案。
我希望这有帮助。
于 2012-10-01T10:13:03.813 回答
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如果您想要顶级视图，请使用 OLAP。假设您有数百万行详细说明产品销售，并且您想知道每月的销售总额。
如果您想要底层细节，请使用 OLTP（例如 SQL）。假设您有数百万行详细说明产品销售情况，并希望检查一家商店在某一天的销售情况以发现潜在的欺诈行为。
OLAP 适用于大数字。你不会用它来检查字符串值，真的......
于 2012-10-18T14:11:05.100 回答