Esse artigo foi originalmente escrito em: http://social.technet.microsoft.com/wiki/contents/articles/dimension.aspx 

Visão Geral

Uma dimensão é um componente-chave de um banco de dados do SQL Server Analysis Services (SSAS). O Modelo Dimensional Unificado (pt-BR) é o modelo de dados de um banco de dados do Analysis Services, dimensões descrevem os dados, pesquisas de usuários, filtros e dados agregados por manipulação de dimensões.


Compreendendo Dimensões

Uma dimensão descreve uma transação do negócio. Uma transação do negócio pode ser descrita por várias dimensões. Por exemplo, podemos descrever uma transação de vendas de varejo pelas seguintes dimensões:

  • Tempo (quando ocorreu a venda)
  • Produto (o que foi vendido)
  • Cliente (quem comprou)
  • Revedendor (uem vendeu)
  • Geografia (onde ocorreu a venda)

Dimensões contêm Membros, que são instâncias específicas da dimensão. Por exemplo, um cliente específico é um membro da dimensão cliente e um produto específico é um membro da dimensão produto. Todos os membros de uma dimensão partilham características comuns; Esses são os atributos da dimensão. Atributos de uma dimensão de cliente podem ser nome, idade, sexo e renda do cliente. Atributos têm um conjunto finito de valores possíveis; os valores possíveis são Membros do atributo. Um atributo de "Gênero", por exemplo, tem os membros "Masculinos" e "Feminino".

Os usuários utilizam atributos para consultar os dados em um banco de dados do Analysis Services. Escolhem os membros de atributo que eles querem, e o Analysis Services retorna apenas os dados relacionados aos membros de dimensão que têm os valores de atributo escolhido. Por exemplo, se um usuário escolheu o ano de 2010 do atributo de ano da dimensão de tempo, Analysis Services retornará somente dados sobre vendas desde o ano de 2010. Isto é como executar uma consulta com um filtro em um banco de dados relacional, com uma diferença fundamental: em um banco de dados relacional, quando uma consulta filtra dados, o banco de dados retorna cada linha que satisfaçam os critérios do filtro, mas em um banco de dados OLAP, as linhas que satisfaçam os critérios do filtro são agrupadas em uma linha de agregação. Esta distinção é o agregado valor de soluções OLAP.


Usuários olhando os resultados agregados de uma consulta OLAP geralmente querem compreender o que valores compõem a agregação, portanto, uma tarefa comum no Analysis Services é  "drill down" em um valor: olhar para os componentes que compõem um valor agregado.Em uma dimensão de tempo, por exemplo, um usuário pode começar olhando para dados agregados por ano, mas então eles aprofundar-se em trimestre e, em seguida, o mês, para ver os dados agregados a esses níveis. Dimensões contêm hierarquias que ajudam os usuários a perfuração para baixo através de atributos da dimensão.

Os usuários utilizam hierarquias para navegar nos dados da dimensão. Uma dimensão pode conter muitas hierarquias. Cada hierarquia contém um ou mais níveis construídos de atributos da dimensão. Considere uma dimensão chamada "Produto", cujos membros são produtos de que uma empresa vende. As empresas muitas vezes categorizam seus produtos, para a dimensão produto contém atributos relacionados a categorização, como a categoria e subcategoria e um atributo de produto que identifica produtos individuais. Os usuários muitas vezes querem olhar dados agregados por categoria e, em seguida, detalhar subcategoria e, em seguida, cada produto. Um desenvolvedor de banco de dados OLAP cria uma hierarquia de atributos categoria, subcategoria e produto, com categoria de nível superior, subcategoria como o nível intermediário e produto como o nível mais baixo; Essa hierarquia ajuda os usuários a detalhar os dados da dimensão.

A imagem abaixo mostra os componentes de uma dimensão. A dimensão é chamada Product e contém vários atributos. Ele também contém uma hierarquia chamada Product Categories, que tem dois níveis: Categoria e subcategoria. Os desenvolvedores OLAP criam níveis de uma hierarquia de atributos, então o nível contém membros do atributo; na imagem, o nível de categoria é construído a partir o atributo Category e contém membros do atributo Categoria: Accessories, Bike, Cloting e Components.


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