多维数据库

数据仓库技术演进的必要性 随着数据仓库规模的不断扩大和使用方式的转变，传统的数据库管理系统（DBMS）技术可能无法满足新的需求。因此，我们需要重新审视DBMS技术，并考虑采用新的技术方案。 推动DBMS技术革新的因素： 早期构建数据仓库时采用的DBMS技术可能已经过时。 数据仓库规模的急剧增长，需要更强大的技术支撑。 数据仓库的使用方式更加多样化，需要更灵活的技术支持。 选择新的DBMS技术需要考虑的因素： 新技术是否能够满足可预见的需求？ 如何将旧系统迁移到新系统？ 如何调整数据转换流程？ 其中，数据转换流程的调整是最复杂和关键的环节。 多维DBMS与数据仓库的结合 多维数据库管理系

本页面为您提供多项数据查询功能，并以区块形式展示每日及每月累计数据。

随着Oracle OLAP 10g的引入，商业智能领域迎来了一种独特的关系–多维数据库解决方案。

数据仓库支持多维数据库和不同类型的存储结构。其中，多维数据集是数据仓库数据的子集，以多维结构组织。定义多维数据集时，需要选择一个事实表和其感兴趣的数值列，再选择提供描述性信息的维度表。

探讨了数据仓库实施的方法和技术，并详细介绍了OLAP系统的建立过程。

深入挖掘多维数据 在商业分析中，销售数据通常以多维形式呈现，例如销售额与产品、月份和地区的关联性。这种多维数据结构提供了对业务的全面洞察，可以通过数据挖掘技术进行深入分析。 维度示例： 产品 地理位置 时间 层级汇总路径： 行业 - 区域 - 国家 - 城市 - 办事处 年 - 季度 - 月 - 周 - 日 产品类别 - 产品 通过数据挖掘，我们可以探索这些多维数据的复杂关系，发现隐藏的模式和趋势，从而优化业务决策。

本指南介绍了使用 SQL 中的 CUBE 和 ROLLUP 运算符来汇总多维数据。这些运算符用于创建多级汇总，从详细级别到总体级别。该指南包括示例查询，说明如何按部门和员工类别汇总员工人数，并提供了对 CUBE 和 ROLLUP 之间差异的解释。

切片和切块技术使用户能够更改数据维度并选择感兴趣的数据子集进行分析。 这种分析方法涉及多个维度和多个数据项类别，揭示： 典型的业务行为和规则 例外事件 异常活动

《列车时刻表数据库设计与应用》在信息技术领域，数据库管理是至关重要的组成部分，尤其在交通信息化进程中，列车时刻表数据库的设计与应用更是扮演着关键角色。将围绕标题“列车时刻表数据库（内含多个查询）”进行深入探讨，涉及Access数据库的应用，以及多种查询功能的实现。Access数据库是一种广泛使用的轻量级数据库管理系统，适用于小型到中型的数据存储和管理。在这个列车时刻表数据库中，我们能看到其强大的查询功能，包括中转查询、车站查询、车次查询、城市查询、站站查询和城城查询等。这些功能的实现，主要基于数据库的结构设计和SQL语言的运用。 数据库的结构设计是基础。通常，一个完整的列车时刻表数据库会包含以

MATLAB中的数据类型中，向量被视为一维数组，矩阵被视为二维数组，超过2维的数组被称为多维数组（N-D Arrays）。学习如何定义和使用多维数组在MATLAB中非常重要。