首先，要搞清楚什么是“數據模型”？

現實世界中的事物要讓計算機進行管理，必須通過“數據模型”對其進行抽象、模擬，然后再存放在數據庫系統里面。

數據模型有不同的建模方法，最常見的就是“范式建?！?。業務數據庫、數據倉庫通常都會采用這種建模方法。

但是，面向數據分析的數據集市一般會采用“多維建?！?。

這也是源于日常數據分析的場景。

例如，一個企業在考慮產品的銷售情況時，通常從時間、地區和產品的不同角度來深入觀察產品的訂單數、銷售金額、同環比增長。

從這個例子中，可以抽象出兩部分的內容：維度和度量。

維度有時間、地區、產品，是觀察數據的一種角度。

度量有訂單數、銷售金額、同環比增長，是數據聚合運算的結果。

這種以維度和度量來組織數據的方法，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，且數據量小。

事實表儲存維度和度量，度量通常是數值類型，且記錄數會不斷增加。

數據集市是用來做數據分析的，采用“多維建?！钡姆椒?，再合適不過了。

一、數據模型的多維建模

雖然數據集市已經做好多維建模，但是需要專門的數據人員來設計，對于整個BI系統的開發來說，敏捷性和靈活性都不夠。

如果BI產品把“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，通過產品構建的多維模型，可以和上層應用做更好的協同，產品功能將得到全面增強。

這就是Smartbi V10實現多維建模的初衷。

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數據模型中，把相關的事實表（銷售、商店）、維度表（產品類別、產品信息）用鼠標拖進來，并根據表之間的關系（多對一、一對多、內連接、外連接）做好關聯：

在“度量”區域通過簡單操作生成各種指標：

然后在“自助儀表盤”里面基于這個數據模型，即可快速生成以下儀表盤：

二、數據模型的多種查詢類型

數據模型需要解決一個關鍵的問題：源數據怎么?。?/p>

數據的來源多種多樣，在Smartbi V10之前版本中也存在多種數據集，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“數據模型”一個入口，可以查詢各種類型的數據，并且支持跨庫數據整合：

查詢的多樣化，可以讓數據模型的構建更加靈活。

例如，要統計銀行各營業部，近5天購買金融產品金額超過1萬的客戶數，這里涉及到二次匯總的問題。在Smartbi V10數據模型里面，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）創建“客戶數”的度量即可：

多種查詢類型也可以聯合使用。例如，一名業務員需要分析銷售數據，但是有關數據都放在不同的地方，部分數據是放在個人電腦的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數據模型具有強大的計算能力，體現在兩個方面：ETL數據處理和多維計算。

在建模過程中，融合ETL的強大數據處理能力對源數據進行預處理，包括篩選、去重、拆分列等。數據模型里面的表、SQL、存儲過程、即席查詢等都可以直接轉ETL高級查詢，從而實現復雜數據場景的處理，并且解決大表關聯的問題，避免系統崩潰。

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”的功能節點進行去重，也可以拆分字段：

Smartbi V10數據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，選擇系統提供的MDX函數和對應的維度和度量，后續在應用里面就可以直接使用了：

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四、靈活的數據加載

Smartbi V10數據模型提供“直連”和“抽取”兩種數據加載模式。

當企業出于數據安全考慮，不允許數據加載到其他系統；或者數據頻繁變化，又要求看到最新的數據；或者數據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。如果原始數據性能慢，希望提升查詢速度；或者數據變化頻率不高的情況下，也適合用抽取模式。

此外，Smartbi V10數據模型也支持“按次抽取”。例如需要實時數據，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據和用戶有關（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 、查詢的參數組合進行抽取存儲，當環境發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通過打造全新的數據模型，封裝更多的操作并進行優化，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”，全面提升產品的功能性和便捷性。


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