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Ein Würfel in einer mehrdimensionalen Datenquelle hat die folgenden Komponenten:
Eine Kennziffer, die dem Namen entspricht, der den Daten selbst zugewiesen wurde.
Eine oder mehrere Dimensionen. Dimension ist der Name, der den Teilen des Würfels zugewiesen wird, die die Daten kategorisieren, wie z.B. Product, Geography und Time. Dimensionen umfassen Dimensionselemente, Dimensionshierarchien und Attribute.
Der Würfel enthält einen Kennziffernwert für jede mögliche Kombination der verschiedenen Dimensionen. Deshalb können Anwendungen wie Discoverer Plus OLAP den Wert für Umsätze bei einem bestimmten Produkt in einer bestimmten Stadt in einem bestimmten Jahr sehr schnell finden.
In OLAP-Metadaten stellen Kennziffern Daten dar, die in Kreuztabellen und Diagrammen überprüft und analysiert werden können, Beispiele umfassen Sales, Cost und Profit.
Kennziffern verfügen über Dimensionen, die die Daten in der Kennziffer kategorisieren. Eine Kennziffer Sales könnte z.B. Product, Time und Geography als Dimensionen enthalten. Wenn eine Kennziffer über eine bestimmte Dimension verfügt, sagt man, dass die Kennziffer mit dieser Dimension dimensioniert ist. So ist z.B. Sales mit Product dimensioniert. Die Gruppe der Dimensionen für eine Kennziffer stellt die Dimensionalität dieser Kennziffer dar. Die Dimensionalität von Sales ist z.B. Product, Time und Geography.
Jedes Element in einer Dimension ist ein Dimensionselement. So sind z.B. Januar 2001, Februar 2001, März 2001, Quartal 1 2001, und das Jahr 2001 wahrscheinlich Elemente der Time-Dimension.
Eine Dimensionshierarchie beschreibt eine hierarchische Beziehung zwischen zwei oder mehr Dimensionselementen.
Einzelne Dimensionselemente können auf hierarchische Weise miteinanander verbunden sein. So gehört z.B. ein bestimmter Tag zu einem bestimmten Monat, der wiederum zu einem bestimmten Jahr gehört. Um derartige Beziehungen darzustellen, sind Dimensionselemente in Dimenionshierarchien organisiert.
Eine Dimensionshierarchie ist eine logische Struktur, die geordnete Ebenen zur Organisation und Aggregation von Daten benutzt. Die Zeitdimension könnte z.B. eine Hierarchie zur Aggregation von Daten aus der Monatsebene zur Quartalsebene zur Jahresebene enthalten.
Eine Dimension kann mehrere Hierarchien aufweisen. Die Zeitdimension könnte z.B. neben der Dimensionshierarchie Month-Quarter-Year auch die Dimensionshierarchie Day-Month-Year aufweisen. Wenn mehrere Dimensionshierarchien für dieselbe Dimension vorhanden sind, muss eine Dimensionshierarchie als Standardhierarchie angegeben werden.
Ein Dimensionsattribut beschreibt eine Eigenschaft, die von mehreren Dimensionselementen gemeinsam benutzt wird. Mit Dimensionsattributen können Sie Daten basierend auf ähnlichen Eigenschaften auswählen. So könnte z.B. eine Dimension Product ein Attribut Color aufweisen, mit dem Sie nach allen roten Produkten suchen können.