2.2检查多维数据集和纬度属性

在多维数据集设计器中,可以查看和编辑多维数据集的各种属性。设计器包含下列选项卡,这些选项卡可显示多维数据集的不同视图。

多维数据集结构

使用此选项卡,可以修改多维数据集的体系结构。

维度用法

使用此选项卡,可以定义维度和度量值组之间的关系,以及每个维度在每个度量值组中的粒度。如果使用多个事实数据表,可能需要标识度量值是否不适用于一个或多个维度。每个单元格表示相交的度量值组和维度之间的潜在关系。

计算

使用此选项卡,可以查看为多维数据集定义的计算,为整个多维数据集或子多维数据集定义新计算,为现有计算重新排序,以及使用断点分步调试计算。使用计算(如利润计算)可以根据现有值定义新成员和度量值,还可以定义命名集。

KPI

使用此选项卡,可以创建、编辑和修改多维数据集中的关键性能指标 (KPI)。通过使用 KPI,开发人员可以快速确定有关某个值的有用信息,如定义的值是超过目标还是未达到目标,或者定义的值的走势是在变好还是变差。

操作

使用此选项卡,可以创建或修改针对选定的多维数据集的钻取、报告和其他操作。操作可以向客户端应用程序提供最终用户可以访问的序上下文相关信息、命令和报告。

分区

使用此选项卡,可以创建和管理多维数据集的分区。通过分区,可以使用不同的属性(如聚合定义)将多维数据集的各部分存在不同的位置。

透视

使用此选项卡,可以创建和管理多维数据集中的透视。透视是多维数据集的一个定义的子集,用于降低多维数据集对于业务用户的主观复杂性。

翻译

使用此选项卡,可以创建和管理多维数据集对象的翻译名称(如月份名或产品名称)。

浏览器

使用此选项卡,可以查看多维数据集中的数据。

在多维数据集设计器中检查多维数据集和维度的属性

  1. 在多维数据集设计器中,在“多维数据集结构”选项卡的“度量值”窗格中,展开“Internet 销售”度量值组。

    此时将显示为“Internet 销售”度量值组定义的度量值。可以将这些度量值拖到所需的顺序中,以此更改这些度量值的顺序。度量值的顺序将影响某些客户端应用程序对这些度量值进行排序的方式。度量值组被命名为 Internet Sales,这是因为基础事实数据表在数据源视图中的友好名称为 InternetSales。注意,大写字母“S”前自动添加了一个空格,以增加该名称的用户友好特性。度量值组及其包含的每个度量值都有属性,在“属性”窗口中可以编辑这些属性。在第 3 课中,将了解如何修改这些度量值的属性。

    下图显示了多维数据集设计器的“度量值”窗格中的度量值组和度量值。

  2. 在多维数据集设计器中,在“多维数据集结构”选项卡的“维度”窗格中,检查 Analysis Services Tutorial 多维数据集中的多维数据集维度。

    注意,尽管在数据库级别只创建了三个维度(如解决方案资源管理器所示),但在 Analysis Services Tutorial 多维数据集中却有五个多维数据集维度。该多维数据集包含的维度比数据库多,其原因是,根据事实数据表中与时间相关的不同事实数据,“时间”数据库维度被用作三个与时间相关的单独多维数据集维度的基础。这些与时间相关的维度也称为“角色扮演维度”。使用三个与时间相关的多维数据集维度,用户可以按照下列三个与每个产品销售相关的单独事实数据在多维数据集中组织维度:产品订单日期、履行订单的到期日期和订单发货日期。通过将一个数据库维度重复用于多个多维数据集维度,Analysis Services 简化了维度管理,降低了磁盘空间使用量,并减少了总体处理时间。

  3. “多维数据集结构”选项卡的“维度”窗格中,展开“客户”,再单击“编辑‘客户’”

    此时,在维度设计器中将显示 Customer 维度。(注意,数据源视图设计器和多维数据集设计器仍处于打开状态。)维度设计器包含下列三个选项卡:“维度结构”“翻译”“浏览器”。注意,“维度结构”选项卡包含下列三个窗格:“属性”“层次结构和级别”“数据源视图”“属性”窗格显示多维数据集向导设计的属性,“层次结构和级别”窗格显示多维数据集向导定义的用户层次结构。“数据源视图”窗格显示数据源视图中的表,在此将把列用作此维度中的属性。

    在维度设计器的“维度结构”选项卡上,可以添加、删除和编辑层次结构、级别和属性。在第 3 课中,将了解如何执行这些任务。有关详细信息,请参阅: 定义和配置维度属性, 定义和配置用户定义层次结构, 定义和配置属性关系

    下图显示了维度设计器的“维度结构”选项卡。

  4. 在设计环境中单击选项卡,或在解决方案资源管理器中右键单击多维数据集节点中的 Analysis Services Tutorial 多维数据集,然后单击“视图设计器”,可以切换到多维数据集设计器。

  5. 在多维数据集设计器中,单击“维度用法”选项卡。

    在此 Analysis Services Tutorial 多维数据集视图中,可以看到“Internet 销售”度量值组所用的多维数据集维度。如果多维数据集包含多个度量值组,则多维数据集维度可能只用于其中有些度量值组,而不用于其他度量值组。此外,可以定义每个维度及使用该维度的每个度量值组之间的关系类型。在第 4 课和第 5 课中,将进一步了解维度用法以及维度与度量值组关系。

    下图显示了多维数据集设计器的“维度用法”选项卡。

  6. 在“Internet 销售”度量值组和“客户”维度的相交处,单击“客户”旁边的“客户”字段,再单击省略号按钮(...)。

    此时将出现“定义关系”对话框。在此对话框中,可以定义特定度量值组中的自定义维度属性。默认情况下,维度在各个度量值组中的行为均相同。但是,在不同的度量值组中它们可能会有不同的行为。注意,“客户”维度与“Internet 销售”度量值的关系是常规关系,即,DimCustomer 维度表直接与 FactInternetSales 度量值组表联接。另注意,此维度的粒度位于最低级别(即“客户”级别),但可以定义不同的粒度级别。在第 5 课中,将了解如何定义自定义粒度级别。

    下图显示了“定义关系”对话框。

  7. 单击“高级”

    此时将显示“度量值组绑定”对话框,可在该对话框中更改每个属性的绑定以及定义空值处理设置。属性绑定可以指定属性绑定到的基础维度表中的列。默认情况下,此设置继承自维度;很少在度量值组级别更改此设置。通过空值处理设置,可以定义 Analysis Services 在处理期间在度量值组级别处理空值的方式;这些设置将覆盖维度级别的任何设置。在第 4 课中,将了解如何在维度级别定义空值处理设置。有关详细信息,请参阅: 定义未知成员和空值处理属性

    下图显示了“度量值组绑定”对话框。

  8. 单击“取消”,再次单击“取消”,返回多维数据集设计器。

    在本任务中,我们不会检查“计算”“KPI”“操作”“透视”“翻译”选项卡,因为在教程项目中尚未定义相关对象。在第 6、7、8 和 9 课中,将深入了解这些选项卡。

  9. 单击“分区”选项卡。

    多维数据集向导可以使用不带聚合的多维联机分析处理 (MOLAP) 存储模式,为多维数据集定义单个分区。通过 MOLAP,所有叶级别数据和所有聚合均存储在多维数据集中,以便最大限度地提高性能。聚合是预先计算好的数据汇总,聚合可以在问题提出之前准备好答案,从而可以缩短查询响应时间。通常在 Analysis Services 项目最后部署到生产服务器之前定义聚合,在开发期间不定义聚合。注意,在“分区”选项卡上可以定义其他分区、存储设置和写回设置。本教程不包含定义聚合和分区的内容。有关详细信息,请参阅分区 (Analysis Services)定义和配置分区聚合和聚合设计 (SSAS)设计分区存储和聚合

    下图显示了多维数据集设计器中的“分区”选项卡。

  10. 单击“浏览器”选项卡。

    注意,由于浏览多维数据集尚未部署到 Analysis Services 实例中,因此无法对其进行浏览。此时,Analysis Services Tutorial 项目中的多维数据集只是一个可以部署到任何 Analysis Services 实例的多维数据集定义。部署和处理多维数据集时,将在 Analysis Services 实例中创建定义的对象,然后用基础数据源的数据填充这些对象。

    下图显示了多维数据集设计器中的“浏览器”选项卡。

  11. 在解决方案资源管理器中,右键单击“多维数据集”节点中的 Analysis Services Tutorial,然后单击“查看代码”

    此时在 Analysis Services Tutorial.cube [XML] 选项卡上将显示 Analysis Services Tutorial 多维数据集的 XML 代码。这是在部署期间在 Analysis Services 实例中创建多维数据集所用的实际代码。有关详细信息,请参阅: 如何查看 Analysis Services 项目的 XML 代码

    下图显示了该多维数据集的 XML 代码。

  12. 关闭 XML 代码选项卡。

您已检查了初始的 Analysis Services Tutorial 多维数据集,现在可以将其部署到 Analysis Services 实例中了。虽然许多多维数据集和维度元数据在不部署项目的情况下就可以编辑,但在多维数据集和维度设计器中查看实际数据可以在开发过程提供帮助。例如,必须部署并处理多维数据集,才能查看对维度成员进行排序的顺序。

posted @ 2008-05-29 11:39  寒天飞雪  阅读(670)  评论(0编辑  收藏  举报