發行項
04/02/2012

維度簡介 (Analysis Services - 多維度資料)

所有的 Microsoft SQL Server Analysis Services 維度都是根據資料來源檢視中資料表或檢視內之資料行的屬性群組。維度的存在與 Cube 無關，也可以用於多個 Cube 中、在單一 Cube 中使用多次，也可以在 Analysis Services 執行個體之間連結。存在與 Cube 無關的維度稱為資料庫維度，而 Cube 中的資料庫維度執行個體則稱為 Cube 維度。

根據星狀結構描述設計的維度

維度的結構主要是由基礎維度資料表或資料表的結構來驅動。最簡單的結構稱為星狀結構描述，其中的每個維度都會根據單一維度資料表，而該資料表又會透過「主索引鍵 - 外部索引鍵」關聯性直接連結至事實資料表。

下圖說明 Adventure Works DW 範例資料庫的子區段，其中 FactResellerSales 事實資料表是與 DimReseller 和 DimPromotion 這兩份維度資料表相關。FactResellerSales 事實資料表中的 ResellerKey 資料行，會定義與 DimReseller 維度資料表之 ResellerKey 主索引鍵資料行的外部索引鍵關聯性。同樣地，FactResellerSales 事實資料表中的 PromotionKey 資料行，會定義與 DimPromotion 維度資料表之 PromotionKey 主索引鍵資料行的外部索引鍵關聯性。

事實維度關聯性的邏輯結構描述

根據雪花結構描述設計的維度

一般而言，會需要較複雜的結構，因為定義維度時需要有來自多個資料表的資訊。在這個結構 (稱為雪花結構描述) 中，每一個維度會以多個互相連結之資料表中資料行內的屬性為基礎，而最後會依「主索引鍵 - 外部索引鍵」關聯性連結至事實資料表。例如，下圖說明在 Adventure Works DW 範例專案中，完整描述產品維度所需的資料表：

AdventureWorksAS 產品維度的資料表

若要完整地描述產品，產品的類別目錄與子類別目錄必須包含在產品維度中。然而，該資訊並非直接存放於 DimProduct 維度的主資料表中。從 DimProduct 到 DimProductSubcategory 的外部索引鍵關聯性 (因而具有 DimProductCategory 資料表的外部索引鍵關聯性) 可包含產品維度中之產品類別目錄和子類別目錄的資訊。

雪花結構描述與參考關聯性的比較

有時您可以選擇使用雪花結構描述，從多份資料表中定義維度中的屬性，或選擇定義兩個不同的維度，然後定義它們之間的參考維度關聯性。下列圖表說明如此的狀況。

範例參考維度的邏輯結構描述

在上圖中，FactResellerSales 事實資料表與 DimGeography 維度資料表沒有外部索引鍵關聯性。然而，FactResellerSales 事實資料表與 DimReseller 維度資料表具有外部索引鍵關聯性，因而與 DimGeography 維度資料表也具有外部索引鍵關聯性。若要定義包含每個轉售商之地理位置資訊的轉售商維度，就需要從 DimGeography 和 DimReseller 維度資料表中擷取這些屬性。然而，在 Analysis Services 中，您可以建立兩個個別的維度，然後在這兩個維度之間定義參考維度關聯性，以在量值群組中連結它們，因而獲得相同的結果。如需有關參考維度關聯性的詳細資訊，請參閱＜維度關聯性＞。

在這個狀況下使用參考維度關聯性的其中一個好處是您可以建立單一地理位置維度，然後根據地理位置維度建立多個 Cube 維度，而完全不需要任何額外的儲存空間。例如，您可以將一個地理位置 Cube 維度連結至轉售商維度，而將另一個地理位置 Cube 維度連結至客戶維度。**相關主題：**＜維度關聯性＞、＜定義參考的關聯性及參考的關聯性屬性＞。