多维数据模型的优缺点是啥？

数据模型（DataModel）是数据特征的抽象和管理的教学形式框架. 用于在系统中提供信息表示和操作方式的表单框架. 今天，让我们与编辑器一起看看: 多维数据模型的优点和缺点是什么？

我不需要多说. 每个人都应该知道，无论他们做什么，我们都需要执行相关的数据分析. 在本教程中，编辑器将向您简要介绍: 多维数据模型的优点和缺点. 有兴趣的朋友可以和编辑一起学习.

每个人都需要注意这一点，也就是说，这里提到的多维模型是指基于关系的多维数据模型. 与传统的关系模型相比，它有自己的优点和缺点.

一个，缺点

多维模型的主要缺点是，与关系模型相比多维，它不够灵活. 一旦建立了模型，就很难进行相关更改. 例如: 订单的事实，用户可以在其中购买各种商品，当然，这还包括诸如时间，用户规模和商品数量，总价等度量. 对于关系模型，如果需要为了进一步区分订单中包括哪些产品，我们只需要构建另一个数据表来记录订单号和产品之间的对应关系.

但是编辑者想在这里说的是，事实表是在多维模型中建立的，我们无法在事实表中拆分订单记录，因此无法创建新的Dimension-产品维度，因此我们只能建立另一个以产品为主题的事实表.

第二，优势

所以问题来了？多维数据模型的优点是什么？实际上，它的最大优势是其分析优化的数据组织和存储模式.

现在，编辑器将给出一个说明性示例进行说明. 电子商务网站的运营可以记录某个时间点，某个用户已经购买了某个产品，并将其发送到特定的地址. 在这种记录中，我们无法立即得出2010年7月有多少用户购买了商品，或者浙江省有2010年7月有多少用户购买了商品？根据模型，这种查询相对简单. 它只需要汇总到2010年7月的时间维度中的数据，并且同时将地理维度中的数据聚合到浙江省的粒度即可. 可以直接实现. 这就是OLAP的概念. 以下编辑器将介绍相关教程. 请注意?

因此，我个人认为，在构建多维模型之前，我们通常会根据需要详细设计模型，应包括哪些维度和度量，以及应保持数据的真实性完全满足分析需求用户.

在本教程中，小编简要介绍了数据仓库的多维模型. 您是否认为事实上，当您分析数据时，很多数据就是复合多维模型的结构，或者每个人都已经使用了自己的方法来构建实现的数据的多维模型或多维显示. 欢迎与编辑分享.

编辑的结论:

编辑器在这里要说的是，多维可以简单地理解为: 将数据存储在n维数组中，而不是以关系之类的记录形式存储. 因此多维，它具有大量的稀疏矩阵，人们可以通过多维视图观察数据.

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