概念层次结构在 OLAP 中有何用途?
在多维模型中，数据被组织成多个维度，每个维度包含由概念层次结构表示的多个抽象级别。这种组织方式允许用户灵活地从不同角度查看记录。
多个 OLAP 数据立方体操作进一步具体化了这些多个视图，从而支持对现有数据进行交互式查询和分析。因此，OLAP 支持便捷的交互式数据分析环境。
用于从数据仓库检索数据的五个基本 OLAP 命令如下 −
ROLL UP 命令 − ROLL UP 使用户能够将信息汇总到层次结构中的更高级别。所示的汇总操作通过将位置层次结构从城市级别提升到国家/地区级别来聚合记录。换句话说，生成的多维数据集不是按城市分组数据，而是按国家/地区分组数据。
通过降维执行汇总时，会从给定多维数据集中删除一个或多个维度。例如，考虑一个仅包含位置和时间两个维度的销售数据多维数据集。可以通过删除时间维度来实现汇总，从而按位置而不是按位置和时间汇总总销售额。
下钻 − 下钻是汇总的逆操作。它从不太详细的信息到更详细的信息进行操作。下钻可以通过逐步降低维度的概念层次结构或呈现更多维度来完成。下钻是通过将时间层次结构从季度级别下降到更详细的月份级别来实现的。生成的数据多维数据集分析每月的总销售额，而不是按季度汇总。
切片和切块 −切片操作在给定立方体的一个维度上执行选择，从而生成一个子立方体。切分操作通过在两个或多个维度上执行选择来表示子立方体。
数据透视表 − 数据透视表也称为旋转。它是一种可视化操作，通过旋转视图中的数据轴来支持数据的替代表现。
其他 OLAP 操作 − 一些 OLAP 系统提供更多的钻取操作。例如，交叉钻取实现包含(即跨越)多个事实表的查询。穿透钻取操作使用关系型 SQL 服务从数据立方体的底层向下钻取到其后端关系表。
一些 OLAP 操作可能涉及对列表中的前 N 个或后 N 个项目进行排名，以及计算移动平均值、增长值和利息、内部回报值、折旧、货币转换和统计服务。
