多维数据集怎么在SQLServer里存储和用，实际操作经验分享

（引用来源：个人项目经验与早期商业智能项目实践）

首先得说，现在直接使用SQL Server Analysis Services（SSAS）来建传统多维数据集（也叫OLAP立方体）的场景比以前少了很多，现在更流行用Power BI、Tableau这类工具直接连数据库做分析，或者用SSAS的表格模型，但不是说多维模型就没用了，很多老系统还在跑，而且对于一些非常复杂的计算逻辑和层级关系,多维模型依然有它的优势。

怎么存？其实就是设计和创建多维模型的过程。

多维数据集不是一个直接存在数据库里的大表，它更像一个“虚拟”的结构，底层的数据还是老老实实地存在SQL Server的关系型数据库的那些表里，我们管这些表叫“数据源”，我们会用SQL Server自带的一个叫SQL Server Data Tools（SSDT）的工具来建立一个Analysis Services项目。

在这个项目里,我们要做几件关键的事：

1. 定义数据源视图： 这就是告诉多维模型，你的“粮食”从哪里来，就是连接到那个存有原始数据的SQL Server数据库，然后把需要用到的表拉进来，一个简单的销售分析，你肯定需要销售订单表、产品表、客户表、日期表这些。
2. 建立维度： 维度就是你分析数据的角度，你想从时间角度看销售情况，那“时间”就是一个维度；想从产品角度看，“产品”就是一个维度，在工具里，你通常会指定哪张表是维度表（日期表”），然后定义里面的层级，比如时间维度，可以有“年-季度-月-日”这样的层级，产品维度可以有“产品类别-产品子类-产品名称”这样的层级，这个过程有点像给数据搭积木,把不同的观察角度准备好。
3. 建立度量值组： 度量值就是你关心的具体数值，销售金额”、“销售数量”、“成本”等等，这些数值通常来自事实表（销售订单表”），你会指定哪些列是度量值，并且决定它们怎么计算，最常见的就是求和（Sum），也可以是计数（Count）、平均值（Average）等。

当这些都定义好之后，你点击部署，SSDT就会把整个模型的结构发送到SQL Server Analysis Services服务器上，这时候，多维数据集才算真正创建好了，但它里面其实没有重复存储所有数据，它存储的是元数据（也就是结构定义），当用户查询时,它会根据元数据去底层的数据库里高效地把数据计算和聚合出来。

怎么用？主要是查询和展示。

多维数据集建好了，用户怎么用它呢？普通用户肯定不会直接去写代码查,有几种常见的用法：

1. 用Excel连接： 这是最常用、最经典的方式，在Excel里，选择“数据”->“从其他源”->“从Analysis Services”，然后输入服务器地址，选择我们建好的那个多维数据集，连接成功后，Excel会弹出一个数据透视表字段列表，你会惊喜地发现，里面的结构非常清晰：维度（比如时间、产品）被放在一起，度量值（比如销售金额）被放在一起，用户只需要用鼠标拖拽，就能轻松地生成各种报表，把“年份”拖到行区域，把“产品类别”拖到列区域，把“销售金额”拖到值区域，一个按年和产品类别统计的交叉报表立刻就出来了,这种体验比直接写SQL语句要友好太多了。
2. 编写MDX查询： MDX是多维查询语言，类似于关系数据库的SQL，如果开发人员需要开发一些定制化的报表应用，就需要用MDX来查询多维数据集，MDX写起来思路和SQL不太一样，它更侧重于在维度成员之间导航，查询“2023年笔记本电脑的销售额，并与2022年同期做对比”，这样的查询用MDX写会比用SQL写更直观一些，但这需要专门学习,算是有点门槛。
3. 集成到报表工具： 像SQL Server Reporting Services（SSRS）这样的报表工具，也可以直接连接多维数据集作为数据源,从而制作格式固定的像素级精准报表。

一些实际掉过的“坑”和经验

• 日期维度是必须的： 几乎没有一个多维模型能离开一个独立的、完整的日期维度表，你不能直接用订单表中的日期字段，自己建一张日期表，把年、季度、月、周、星期几、是否是节假日等属性都放进去,这会让你在时间分析上拥有极大的灵活性。
• 前期数据清洗很重要： 老话说“垃圾进，垃圾出”，在构建多维模型之前，一定要花大力气保证源数据的质量，产品名称不一致（“苹果手机”和“Apple iPhone”会被识别成两个产品），或者有NULL空值，这些都会导致分析结果错乱，很多时候，我们需要写大量的SQL脚本做数据清洗和转换,这部分工作可能比建模型本身还耗时。
• 处理性能问题： 当数据量非常大时，多维数据集第一次查询可能会慢，因为它要计算聚合，SSAS可以设置预先计算好的聚合（Aggregation），这相当于空间换时间，提前把一些汇总结果算好存起来，但聚合设计是个技术活，加多了会影响模型处理速度，加少了查询又慢,需要平衡。
• 处理（Processing）是例行公事： 底层数据库的数据更新后，多维模型是不会自动更新的，你必须手动或通过作业调度去“处理”它，处理过程就是让模型重新去数据库里拉取最新数据并计算聚合，要安排好处理时间，通常在业务低峰期（比如半夜）进行。

用SQL Server建多维数据集，是一个典型的“先苦后甜”的过程，前期设计和数据准备很繁琐，需要耐心，但一旦模型搭建完成，给业务人员带来的数据分析效率的提升是巨大的，它让复杂的分析变得像拖拽积木一样简单，虽然现在新技术层出不穷，但理解多维模型的思维，对于做好任何数据分析和商业智能项目,都仍然非常有帮助。

（引用来源：基于SQL Server 2008R2至2016版本的多個企業級BI項目實施與運維經驗）