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Dimensions(维度)
用户对数据进行切片或切块的视角,譬如 时间 产品 等

Hierarchy(层级)
功能相近的描述性数据排列成的组合
一个或多个Hierarchy(层级)组成一个Dimension(维度)
譬如 产品线|产品类别  年|月|日

Levels(级别)
构成Hierarchy(层级)的基本要素 , 譬如 产品线、天

Measures(度量)
可以从不同维度成员衡量的值 ,譬如 销售收入、销售目标

Cubes(立方体)
Dimensions(维度)和Measures(度量)的集合,
可以使用OLAP工具分析的功能相近的数据 ,譬如 销售Cube。

Members(成员)
组成Level(级别)的值 ,譬如 iPhoneX、2017,十一月

Attributes(属性)
成员的额外描述值,譬如 颜色



一个分层的维度,总是和一组功能类似的数据相关,这些数据组织在不同的层级上。
年月日是和时间相关的数据,可以组织在不同的层级上。譬如 年|月|日三层结构

drill-down(下钻) 从高层级数据到低层级数据的导航 
drill-up(上钻) 从低层级数据到高层级数据的导航 


地理维度 世界|国家|城市


Sales Cube
包含了Sales Revenue 和 Sales Target 两个度量,
三个维度
Time(Year|Month|Day)
Product(Product Line|Product Type|Product)
Region(Region)
一个维度,不一定需要包含多个层级,这取决于业务分析需求

Sales Cube构建完成之后,可以从不同维度(Time/Products/Region),
在不同粒度上(drill-up/drill-down),查看和分析Sales Revenue 和 Sales Target。

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