Vue d'ensemble de l'architecture logique (Analysis Services - données multidimensionnelles)

Les valeurs dans les cellules de cube représentent les deux mesures, Packages et Last. La mesure Packages représente le nombre de lots importés et la fonction Sum est utilisée pour agréger les faits. La mesure Last représente la date de réception et la fonction Max est utilisée pour agréger les faits.

La dimension Route représente le mode de transport par lequel les importations arrivent à destination. Les membres de cette dimension sont notamment ground, nonground, air, sea, road ou rail. La dimension Source représente les lieux de production des biens importés, par exemple Africa ou Asia. La dimension Time représente les trimestres et les semestres d'une année.

Les utilisateurs professionnels d'un cube peuvent déterminer les valeurs des mesures pour chaque membre de toutes les dimensions, quel que soit le niveau du membre dans la dimension, parce que Analysis Services agrège les valeurs à des niveaux supérieurs s'il y a lieu. Par exemple, les valeurs de mesure dans l'illustration précédente peuvent être agrégées en fonction d'une hiérarchie de calendrier standard en utilisant la hiérarchie Calendar Time de la dimension Time, comme l'illustre le diagramme suivant.

Outre l'agrégation au sein d'une même dimension, les mesures peuvent faire l'objet d'une agrégation combinant un nombre de membres appartenant à différentes dimensions. Cela permet aux utilisateurs professionnels d'évaluer les mesures dans plusieurs dimensions en même temps. Par exemple, si un utilisateur professionnel souhaite analyser les importations trimestrielles arrivées par voie aérienne en provenance des hémisphères Est (Eastern Hemisphere) et Ouest (Western Hemisphere), il peut exécuter une requête sur le cube pour extraire le dataset suivant.

Après la création d'un cube, il est possible de définir de nouvelles agrégations ou de modifier les agrégations existantes pour définir des options qui déterminent si les agrégations sont précalculées durant le traitement ou calculées lors de l'exécution des requêtes. Rubrique connexe :Agrégations et conceptions d'agrégation.

Les mesures, les attributs et les hiérarchies dans l'exemple de cube sont dérivés des colonnes suivantes des tables de faits et de dimension du cube.

Les données d'une cellule de cube proviennent généralement de plusieurs lignes de la table de faits. Par exemple, la cellule du cube à l'intersection du membre air, du membre Africa et du membre 1st quarter contient une valeur issue de l'agrégation des lignes suivantes de la table de faits ImportsFactTable.

Dans le tableau précédent, le fait que chaque ligne possède les mêmes valeurs pour les colonnes RouteKey, SourceKey et TimeKey indique que ces lignes participent à la composition de la même cellule de cube.

L'exemple présenté ici concerne un cube très simple, qui n'a qu'un seul groupe de mesures et auquel toutes les tables de dimension sont jointes à la table de faits dans un schéma en étoile. Dans un autre schéma commun, appelé schéma en flocons, une ou plusieurs tables de dimension sont jointes à une autre table de dimension au lieu d'être jointes directement à la table de faits. Rubrique connexe :Dimensions (Analysis Services - Données multidimensionnelles).

L'exemple présenté ici ne contient qu'une seule table de faits. Quand un cube a plusieurs tables de faits, les mesures de chaque table de faits sont organisées en groupes de mesures et un groupe de mesures est lié à un jeu de dimensions spécifique par des relations de dimension définies. Ces relations sont définies en spécifiant les tables participantes dans la vue de source de données et la granularité de la relation. Rubrique connexe :Relations de dimension.