当涉及到事实表的每条记录时... SQL SERVER,商业智能,BI,DBA - 微软BI开拓者

微软BI开拓者多维分析专区 多维建模当涉及到事实表的每条记录时...

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当涉及到事实表的每条记录时...

一笑不倾城 echo 个人空间组别:版主性别: 来自:北京积分:88 帖子:238 注册: 2007-08-31	2007-09-24 16:51 \| 树型\| 收藏\| 小中大 21 回复: 当涉及到事实表的每条记录时... 对值求和，=N得过滤出来

谭东

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2007-09-24 16:58 | 只看楼主

树型| 收藏| 小中大 22

回复: 当涉及到事实表的每条记录时...

引用:

原帖由 一笑不倾城 于 2007-9-24 16:51:00 发表
对值求和，=N得过滤出来

你得按照时间来啊

我把逻辑用sql语句写给你看:

with tmp as
(
select
rank()over(partition by passport, product order by [time]) as get_rank, [rank]
from sales
)
update tmp
set [rank] = [get_rank]

一笑不倾城 echo 个人空间组别:版主性别: 来自:北京积分:88 帖子:238 注册: 2007-08-31	2007-09-24 17:02 \| 树型\| 收藏\| 小中大 23 回复: 当涉及到事实表的每条记录时... 我说的这个值是度量值比如叫Pscounts，针对每一个passport 记录为1。它自然也是根据维度来求和的阿。实际上就是个计数。

jinligang 金立钢个人空间组别:管理员性别: 生日:1978-2-24 来自: 积分:14 帖子:46 注册: 2007-05-23	2007-09-24 17:41 \| 树型\| 收藏\| 小中大 24 回复: 当涉及到事实表的每条记录时... 做一个事实维度，以ID为key，然后将passport设为量度，聚合为计数。

suntt 地主宝宝个人空间组别:版主性别: 来自: 积分:100 帖子:245 注册: 2007-05-23	2007-09-25 10:04 \| 树型\| 收藏\| 小中大 25 回复: 当涉及到事实表的每条记录时... 我还是同意金老师的做法，性能应该不会有很大问题的

一笑不倾城 echo 个人空间组别:版主性别: 来自:北京积分:88 帖子:238 注册: 2007-08-31	2007-09-25 10:36 \| 树型\| 收藏\| 小中大 26 回复: 当涉及到事实表的每条记录时... 引用: 原帖由 jinligang 于 2007-9-24 17:41:00 发表做一个事实维度，以ID为key，然后将passport设为量度，聚合为计数。不明白。

谭东

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帖子:298
注册: 2007-04-09

2007-09-26 17:53 | 只看楼主

树型| 收藏| 小中大 27

回复: 当涉及到事实表的每条记录时...

引用:

原帖由 一笑不倾城 于 2007-9-25 10:36:00 发表

引用:

原帖由 jinligang 于 2007-9-24 17:41:00 发表
做一个事实维度，以ID为key，然后将passport设为量度，聚合为计数。

不明白。

就是度量与维度之间是事实关系啊

运算量也够大的.

由于时间紧,就先用SQL语句实现了,使用了PIVOT关键字,
顺便发现PIVOT里的聚合函数不能使用distinct关键字,如:pivot(count(distinct passport) for ...)
还是不尽人意.

jarjarlee 喳喳个人空间组别:普通会员性别: 生日:1980-1-1 来自:北京积分:73 帖子:33 注册: 2007-12-20	2008-01-09 20:11 \| 树型\| 收藏\| 小中大 28 回复：当涉及到事实表的每条记录时... 老金说的没错~ 唯一问题~为什么不用SQL呢？对于OLAP没有优势的查询？

aspnetx Scott Inmon 个人空间组别:新手上路性别: 生日:1983-1-9 来自:长春积分:7 帖子:21 注册: 2007-06-16	2008-01-28 22:58 \| 树型\| 收藏\| 小中大 29 回复：当涉及到事实表的每条记录时... 把事实表本身也作为一个维表处理呢?呵呵,感觉我好像是来添乱的.

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2008-03-07 10:24 |

树型| 收藏| 小中大 30

回复: 当涉及到事实表的每条记录时...duliangzhi

现在客户需要"某天与某产品相关的且passport介于N1和N2的交易记录共有多少",
其中N1和N2由客户随意指定.

将ID作为一个度量值，聚合用（count），
然后用：

filter( descdants([产品维度].currentmember,,leaves),([产品维度].currentmember, passport)>N1 and ([产品维度].currentmember, passport)<N2 )

进行过滤，再与度量值id计数进行聚合。

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