數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本操作

(1)基本聚集函數(shù)：由于聚集函數(shù)的計(jì)算很費(fèi)時(shí)間，在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中常常把這些計(jì)算結(jié)果當(dāng)作實(shí)視圖保存起來，一次計(jì)算可供多次使用。SQL提供五種聚集函數(shù)：SUM,COUNT,AVG,MAX,MIN.

(2)立方體操作：事實(shí)表是個(gè)多維表，每個(gè)元組可用多維空間的一個(gè)點(diǎn)或單元表示，數(shù)據(jù)立方體可以推廣到任意維，設(shè)維數(shù)為k，則k維超立方體可表示2個(gè)實(shí)視圖。在此立方體的基礎(chǔ)上，可進(jìn)行切片，切塊操作，即以某一個(gè)維度為標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)立方體進(jìn)行切割的操作。

(3)上卷和下探操作：在計(jì)算聚集函數(shù)時(shí)，分組的粒度有粗細(xì)之分。由細(xì)粒度分組的聚集函數(shù)可以推算出與其相關(guān)的粗粒度分組的聚集函數(shù)反之則不可行。上卷操作就是由細(xì)粒度分組的聚集函數(shù)推算出粗粒度分組的過程。下探操作是上卷操作的逆操作，即通過細(xì)化維的粒度，查詢較詳細(xì)的數(shù)據(jù)。下探操作與上卷操作不同，在上卷時(shí)，可以由細(xì)粒度的實(shí)視圖推導(dǎo)出粗粒度的實(shí)視圖，即不但可以向上查詢，而且可以向上生成，由于從粗粒度實(shí)視圖推導(dǎo)不出細(xì)粒度視圖，不能通過下探操作由粗到細(xì)地生成實(shí)視圖。如果這些細(xì)粒度的實(shí)視圖已經(jīng)生成，可以通過下探操作向下查詢。