深度分享：OLAP CUBE、空间再多时间、MDX（下）

右边的篇名把生活空间换等待时间的方法给大家介绍了一下，接着我们再继续来就让OLAP CUBE具体是如何来构建的。

CUBE

比如等待时间、区域内、产品和盈利这三个维生活空间和加权的重新组合。它会必先跑步一遍SELECT SUM（盈余）FROM 此表 GROUP BY 等待时间，接着就是SELECT SUM（盈余）FROM 此表 GROUP BY 等待时间、区域内，接着就是SELECT SUM（盈余）FROM 此表 GROUP BY 等待时间、区域内、产品，然后就可以是SELECT MAX（盈余）FROM 此表 GROUP BY 等待时间、区域内、产品，就是把各种聚合formula_、各种加权、各种维生活空间、各种维生活空间属性的查看SQL全部都是继续执行一遍，把结果存储起来管理制度起来，就变成了一个特为四面体就是CUBE。

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这个CUBE本身的描绘出是通过一个或者各别XML文件来组成的，把上面所有或许比如说的SQL在XML文件上面组织起来。真正解决问题这个CUBE的时候，本来跑步的是这些SQL表达式，在的关系型号统计资料库之前比如统计数据仓库之前把统计数据取显现出来进行存储。所以CUBE的生活空间有时比统计数据仓库还要大，各种统计数据的重新组合都显然了。

当然，实际合作开发之前并才会是所有的维生活空间、所有的属性、所有的加权都有重新组合分析的必要，因此还可以天内花钱一些配置，把哪些认为或许重新组合分析的维生活空间、加权关联上就可以了。

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在CUBE上面就可以很灵活的花钱各种透视分析，统计数据都是秒显现出的。但是有一些非直接通过维生活空间和加权重新组合就可以显现出来的统计数据结果就需通过查看的方式为把统计数据给查看显现出来，这个时候就要比如说MDX表达式。

MDX

在的关系型号统计资料库上的统计数据系统设计我们通过SQL表达式去搞定，在特为分析统计资料库CUBE上的统计数据系统设计就要运用于MDX的表达式去搞定。

从代码量上比，MDX比SQL要少很多。比如分析去年在TOP 10消费品的客户今年亦然的客户有哪些，MDX或许两句话就搞定了，但是SQL就需写一堆。

不过从人性化上来说，MDX语言更复杂，三个月底不写都是就可以回想差不多了，因为CUBE它是一个特为生活空间，不像的关系型号统计资料库是一个二维的、行列交叠一眼就能看坚信。研修CUBE还是需有一定的创造力生活空间，跟的关系型号统计资料库取数的逻辑思索方式为无论如何不一样。

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CUBE在一些海量统计数据，特别是大维生活空间此表，比如百万层级的维生活空间、千万级的维生活空间这种桥段下分析压倒性还是较为显着的。

但是以前也有很多MPP统计资料库、列式统计资料库，再继续相结合对统计数据仓库建模的最佳化，也可以解决一部分桥段下的分析性能问题。以前OLAP的变速箱也已经很多了，比如ClickHouse、Impala、Doris、Kylin 等等。

OLAP CUBE 的统计数据相关联一般是来自准则的统计数据仓库，最好是基于Kimball 维生活空间建模的统计数据仓库，本身就是标准规范的维生活空间和事实，CUBE解决问题起来就更的最简单方便。但是在ETL调拨的时候，周期就会拉的较为长，因为要必先解决问题统计数据仓库的统计数据，再继续才能解决问题OLAP CUBE上面的统计数据。

OLAP 上面还有一些定义比如MOLAP、HOLAP、ROLAP，这些查查资料都是就看坚信，大概认知了就可以了。

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