首先，要搞清楚什么是“數(shù)據(jù)模型”？

現(xiàn)實世界中的事物要讓計算機進行管理，必須通過“數(shù)據(jù)模型”對其進行抽象、模擬，然后再存放在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)里面。

數(shù)據(jù)模型有不同的建模方法，最常見的就是“范式建?！?。業(yè)務數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫通常都會采用這種建模方法。

但是，面向數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)集市一般會采用“多維建模”。

這也是源于日常數(shù)據(jù)分析的場景。

例如，一個企業(yè)在考慮產(chǎn)品的銷售情況時，通常從時間、地區(qū)和產(chǎn)品的不同角度來深入觀察產(chǎn)品的訂單數(shù)、銷售金額、同環(huán)比增長。

從這個例子中，可以抽象出兩部分的內(nèi)容：維度和度量。

維度有時間、地區(qū)、產(chǎn)品，是觀察數(shù)據(jù)的一種角度。

度量有訂單數(shù)、銷售金額、同環(huán)比增長，是數(shù)據(jù)聚合運算的結果。

這種以維度和度量來組織數(shù)據(jù)的方法，叫做“多維模型”，包括維度表和事實表。

維度表儲存維度的描述，信息比較固定，且數(shù)據(jù)量小。

事實表儲存維度和度量，度量通常是數(shù)值類型，且記錄數(shù)會不斷增加。

數(shù)據(jù)集市是用來做數(shù)據(jù)分析的，采用“多維建?！钡姆椒ǎ俸线m不過了。

一、數(shù)據(jù)模型的多維建模

雖然數(shù)據(jù)集市已經(jīng)做好多維建模，但是需要專門的數(shù)據(jù)人員來設計，對于整個BI系統(tǒng)的開發(fā)來說，敏捷性和靈活性都不夠。

如果BI產(chǎn)品把“多維建?！钡哪芰σ舱线M來，BI技術人員可以按照需求隨時進行可視化建模，效率將得到極大提升。同時，通過產(chǎn)品構建的多維模型，可以和上層應用做更好的協(xié)同，產(chǎn)品功能將得到全面增強。

這就是Smartbi V10實現(xiàn)多維建模的初衷。

Smartbi V10的多維建模支持星型模型、雪花模型、星座模型等多種模型：

例如，一家零售企業(yè)要看全國商店的盈利明細，還有各城市“每平盈利”排行榜以及分布。

在Smartbi V10數(shù)據(jù)模型中，把相關的事實表（銷售、商店）、維度表（產(chǎn)品類別、產(chǎn)品信息）用鼠標拖進來，并根據(jù)表之間的關系（多對一、一對多、內(nèi)連接、外連接）做好關聯(lián)：

在“度量”區(qū)域通過簡單操作生成各種指標：

然后在“自助儀表盤”里面基于這個數(shù)據(jù)模型，即可快速生成以下儀表盤：

二、數(shù)據(jù)模型的多種查詢類型

數(shù)據(jù)模型需要解決一個關鍵的問題：源數(shù)據(jù)怎么?。?/p>

數(shù)據(jù)的來源多種多樣，在Smartbi V10之前版本中也存在多種數(shù)據(jù)集，包括SQL、存儲過程、即席查詢、Excel文件和JavaScript腳本等。而在Smartbi V10中，只有“數(shù)據(jù)模型”一個入口，可以查詢各種類型的數(shù)據(jù)，并且支持跨庫數(shù)據(jù)整合：

查詢的多樣化，可以讓數(shù)據(jù)模型的構建更加靈活。

例如，要統(tǒng)計銀行各營業(yè)部，近5天購買金融產(chǎn)品金額超過1萬的客戶數(shù)，這里涉及到二次匯總的問題。在Smartbi V10數(shù)據(jù)模型里面，用“即席查詢”把滿足條件的客戶先查詢出來：

然后對查詢出來的結果（事實表）創(chuàng)建“客戶數(shù)”的度量即可：

多種查詢類型也可以聯(lián)合使用。例如，一名業(yè)務員需要分析銷售數(shù)據(jù)，但是有關數(shù)據(jù)都放在不同的地方，部分數(shù)據(jù)是放在個人電腦的Excel上：

這個時候怎么辦呢？下面做了演示：

三、強大的計算能力

Smartbi V10數(shù)據(jù)模型具有強大的計算能力，體現(xiàn)在兩個方面：ETL數(shù)據(jù)處理和多維計算。

在建模過程中，融合ETL的強大數(shù)據(jù)處理能力對源數(shù)據(jù)進行預處理，包括篩選、去重、拆分列等。數(shù)據(jù)模型里面的表、SQL、存儲過程、即席查詢等都可以直接轉(zhuǎn)ETL高級查詢，從而實現(xiàn)復雜數(shù)據(jù)場景的處理，并且解決大表關聯(lián)的問題，避免系統(tǒng)崩潰。

例如，訂單表里“訂單編號”字段存在重復的值，我們可以在查詢訂單表的ETL流程中，利用“去除重復值”的功能節(jié)點進行去重，也可以拆分字段：

Smartbi V10數(shù)據(jù)模型同時具有多維復雜計算能力，支持自定義成員和自定義命名集。

自定義成員指基于原有維度成員的基礎上創(chuàng)建新的維度成員，成員可以是單個對象，也可以是成員的集合。

例如要新建一個“一線城市”的維度，在“新建計算成員”頁面下把對應的城市拖進來即可：

然后在上層應用就可以直接使用“一線城市”這個維度了：

自定義命名集可以包含固定的維成員集，也可以包含能解析為集合的表達式。

例如要新建一個“銷量排名前3的城市”，在“新建命名集”頁面下，選擇系統(tǒng)提供的MDX函數(shù)和對應的維度和度量，后續(xù)在應用里面就可以直接使用了：

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四、靈活的數(shù)據(jù)加載

Smartbi V10數(shù)據(jù)模型提供“直連”和“抽取”兩種數(shù)據(jù)加載模式。

當企業(yè)出于數(shù)據(jù)安全考慮，不允許數(shù)據(jù)加載到其他系統(tǒng)；或者數(shù)據(jù)頻繁變化，又要求看到最新的數(shù)據(jù)；或者數(shù)據(jù)量大且客戶本身的存儲性能很高時，適合用直連模式。

導入文件、腳本查詢、ETL高級查詢、存儲過程查詢必須用抽取模式。如果原始數(shù)據(jù)性能慢，希望提升查詢速度；或者數(shù)據(jù)變化頻率不高的情況下，也適合用抽取模式。

此外，Smartbi V10數(shù)據(jù)模型也支持“按次抽取”。例如需要實時數(shù)據(jù)，但又無法使用直連方式（如模型含存儲過程）；或者模型中的一部分數(shù)據(jù)和用戶有關（如權限），同時又不能使用直連方式。這些情況下，Smartbi后臺的緩存庫按session 、查詢的參數(shù)組合進行抽取存儲，當環(huán)境發(fā)生變化時就重新抽取。

正如一部汽車的動力取決于引擎，Smartbi V10通過打造全新的數(shù)據(jù)模型，封裝更多的操作并進行優(yōu)化，從“引擎”上提高效率，為上層應用（自助儀表盤、電子表格等）輸出更澎湃的“動力”，全面提升產(chǎn)品的功能性和便捷性。


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