Data Cube

数据仓库的另一个值得一提的是物化汇总。如前所述，数据仓库查询通常涉及一个聚合函数，如 SQL 中的 COUNT，SUM，AVG，MIN 或 MAX。如果相同的聚合被许多不同的查询使用，那么每次都可以通过原始数据来处理。为什么不缓存一些查询使用最频繁的计数或总和？创建这种缓存的一种方式是物化视图。在关系数据模型中，它通常被定义为一个标准（虚拟）视图：一个类似于表的对象，其内容是一些查询的结果。不同的是，物化视图是查询结果的实际副本，写入磁盘，而虚拟视图只是写入查询的捷径。从虚拟视图读取时，SQL 引擎会将其展开到视图的底层查询中，然后处理展开的查询。

当底层数据发生变化时，物化视图需要更新，因为它是数据的非规范化副本。数据库可以自动完成，但是这样的更新使得写入成本更高，这就是在 OLTP 数据库中不经常使用物化视图的原因。在读取繁重的数据仓库中，它们可能更有意义（不管它们是否实际上改善了读取性能取决于个别情况）。

物化视图的常见特例称为数据立方体或 OLAP 立方。它是按不同维度分组的聚合网格。Data Cube 的直观理解，即是对于数据不同维度组合而成的某个指标。

想象一下，现在每个事实都只有两个维度表的外键——在图中，这些是日期和产品。您现在可以绘制一个二维表格，一个轴线上的日期和另一个轴上的产品。每个单元包含具有该日期 - 产品组合的所有事实的属性（例如，net_price）的聚集（例如，SUM）。然后，您可以沿着每行或每列应用相同的汇总，并获得一个维度减少的汇总（按产品的销售额，无论日期，还是按日期销售，无论产品如何）。

一般来说，事实往往有两个以上的维度，譬如：日期，产品，商店，促销和客户。要想象一个五维超立方体是什么样子是很困难的，但是原理是一样的：每个单元格都包含特定日期（产品-商店-促销-客户）组合的销售。这些值可以在每个维度上重复概括。

物化数据立方体的优点是某些查询变得非常快，因为它们已经被有效地预先计算了。例如，如果您想知道每个商店的总销售额，则只需查看合适维度的总计，无需扫描数百万行。

缺点是数据立方体不具有查询原始数据的灵活性。例如，没有办法计算哪个销售比例来自成本超过 100 美元的项目，因为价格不是其中的一个维度。因此，大多数数据仓库试图保留尽可能多的原始数据，并将聚合数据（如数据立方体）仅用作某些查询的性能提升。

指标

某个指标包含三个部分：时间修饰、维度（Dimension）以及原子词/度量（Measure）。