Связи измерений

Использование измерений определяет связи между измерением куба и группами мер в кубе. Измерение куба — это экземпляр измерения базы данных, который используется в определенном кубе. Куб может и часто имеет измерения куба, которые не связаны напрямую с группой мер, но которые могут быть косвенно связаны с группой мер через другое измерение или группу мер. При добавлении измерения базы данных или группы мер в куб Microsoft SQL Server Analysis Services пытается определить использование измерений путем изучения связей между таблицами измерений и таблицами фактов в представлении источника данных куба, а также путем изучения связей между атрибутами в измерениях. Службы Analysis Services автоматически задает параметры использования измерений для связей, которые он может обнаружить.

Связь между измерением и группой мер состоит из таблиц измерений и фактов, участвующих в связи, и атрибута детализации, указывающего степень детализации измерения в конкретной группе мер.

Регулярные связи измерений

Регулярное отношение измерения между измерением куба и группой мер существует, если ключевой столбец измерения для измерения присоединяется непосредственно к таблице фактов. Эта прямая связь основана на связи первичного ключа-внешнего ключа в базовой реляционной базе данных, но также может быть основана на логических отношениях, определенных в представлении источника данных. Регулярное отношение измерения представляет связь между таблицами измерений и таблицей фактов в традиционной схеме звезд. Дополнительные сведения о регулярных отношениях см. в разделе "Определение регулярных отношений" и "Свойства регулярных связей".

Ссылки на связи измерений

Связь ссылочного измерения между измерением куба и группой мер существует, когда ключевой столбец измерения для измерения присоединяется косвенно к таблице фактов с помощью ключа в другой таблице измерений, как показано на следующем рисунке.

Связь ссылочного измерения представляет связь между таблицами измерений и таблицей фактов в структуре схемы snowflake. При подключении таблиц измерений в схеме snowflake можно определить одно измерение с помощью столбцов из нескольких таблиц или определить отдельные измерения на основе отдельных таблиц измерений, а затем определить связь между ними с помощью параметра связи ссылочного измерения. На следующем рисунке показана одна таблица фактов с именем InternetSales и две таблицы измерений с именем Customer и Geography в схеме снежинки.

Вы можете создать измерение с таблицей Customer в качестве основной таблицы измерения и таблицы Geography , включенной в качестве связанной таблицы. Затем между измерением и группой мер InternetSales определяется обычная связь.

Кроме того, можно создать два измерения, связанные с группой мер InternetSales: измерение на основе таблицы Customer и измерение на основе таблицы Geography . Затем можно связать измерение Geography с группой мер InternetSales, используя связь эталонного измерения с помощью измерения Customer. В этом случае, когда факты в группе мер InternetSales измеряются измерением Geography, факты измеряются клиентом и географией. Если куб содержал вторую группу мер с именем "Продажи торговых посредников", вы не сможете оценить факты в группе мер продаж торговых посредников по географическому региону, так как связь между продажами торговых посредников и географией не существует.

Нет ограничения на количество ссылочных измерений, которые могут быть связаны друг с другом, как показано на следующем рисунке.

Дополнительные сведения о ссылочных отношениях см. в разделе "Определение ссылочных отношений" и "Свойства ссылок".

Связи измерения фактов

Измерения фактов, часто называемые дегенерированными измерениями, являются стандартными измерениями, созданными из столбцов атрибутов в таблицах фактов, а не из столбцов атрибутов в таблицах измерений. Полезные объемные данные иногда хранятся в таблице фактов для уменьшения дублирования. Например, на следующей схеме показана таблица фактов FactResellerSales из примера базы данных DW Adventure Works 2012.

Таблица содержит сведения о атрибутах не только для каждой строки заказа, выданного торговым посредником, но и о самом заказе. Атрибуты, обведенные на предыдущей схеме, определяют сведения в таблице FactResellerSales , которую можно использовать в качестве атрибутов в измерении. В этом случае два дополнительных фрагмента информации, номер отслеживания перевозчика и номер заказа на покупку, выданный торговым посредником, представлены столбцами атрибутов CarrierTrackingNumber и CustomerPONumber. Эта информация интересна, например, пользователи, безусловно, заинтересованы в просмотре агрегированных сведений, таких как общая стоимость продукта, для всех заказов, отправляемых по одному номеру отслеживания. Но без данных измерения для этих двух атрибутов нельзя упорядочить или агрегировать.

В теории можно создать таблицу измерений, которая использует те же ключевые сведения, что и таблица FactResellerSales, и переместить другие два столбца атрибута, CarrierTrackingNumber и CustomerPONumber, в эту таблицу измерений. Однако вы будете дублировать значительную часть данных и добавлять ненужную сложность в хранилище данных, чтобы представлять только два атрибута в виде отдельного измерения.

Дополнительные сведения о связях фактов см. в разделе "Определение связей фактов" и "Свойства связи фактов".

Связи "Многие ко многим измерениям"

В большинстве измерений каждый факт присоединяется к одному и только одному элементу измерения, а один элемент измерения может быть связан с несколькими фактами. В терминологии реляционной базы данных это называется связью "один ко многим". Однако часто полезно объединить один факт с несколькими элементами измерения. Например, у клиента банка может быть несколько учетных записей (проверка, сохранение, кредитная карта и инвестиционные счета), а также счет может иметь совместные или несколько владельцев. Затем измерение клиента, созданное из таких связей, будет иметь несколько членов, связанных с одной транзакцией учетной записи.

"

Службы SQL Server Analysis Services позволяют определить связь "многие ко многим" между измерением и таблицей фактов.

Дополнительные сведения о связях "многие ко многим" см. в разделе "Определение отношений "многие ко многим" и "многие ко многим".

См. также

Измерения (Analysis Services — многомерные данные)