dw資料庫

Ⅰ 3.1 多維資料庫essbase的存儲原理，和oracle關系庫的區別

Essbase主要是作為Planning後端資料庫使用。Planning的技術難點在於Essbase，所以搞Planning深入下去就是在搞Essbase；
反過來說，熟悉了Essbase，上手Planning就很簡單，無非是在Essbase基礎上加了Form、Process Management等功能，再學學Driver-based Planning、Rolling Forcasting等知識，就算是Planning專家了。

Ⅱ php多維數組存入資料庫。。。。

懸賞高嗎？

HTML 代碼開始
<form action="biao.php" method="post">
<select id="content" name="title" >
<option value="qq">QQ</option>
<option value="sina">新浪</option>
<option value="ifeng">鳳凰</option>
</select>
<input type="checkbox" name="list[]" value="a" />國內
<input type="checkbox" name="list[]" value="b" />國際
<input type="checkbox" name="list[]" value="c" />軍事
<input type="checkbox" name="list[]" value="d" />社會
<input type="checkbox" name="list[]" value="e" />歷史
<input type="submit" value="Submit" />
</form>
HTML 代碼結束

PHP代碼開始 把PHP代碼放入 biao.php
<?php
$title = $_POST['selse'];
$listz = implode($_POST['list'],',');
$conn=mysql_connect("localhost","root","root");
mysql_select_db("test",$conn);
$sql="INSERT INTO biao(title,list)VALUES('$title','$listz')";
if(!mysql_query($sql,$conn)){
echo "添加數據失敗：".mysql_error();
} else {
echo "添加數據成功！";
}
?>
PHP代碼結束

Ⅲ 請問一下什麼叫做多維資料庫。2為資料庫，三維資料庫

多維資料庫（Multi
Dimensional
Database,MDD）可以簡單地理解為：將數據存放在一個n維數組中，而不是像關系資料庫那樣以記錄的形式存放。因此它存在大量稀疏矩陣，人們可以通過多維視圖來觀察數據。多維資料庫增加了一個時間維，與關系資料庫相比，它的優勢在於可以提高數據處理速度，加快反應時間，提高查詢效率。

Ⅳ 多維資料庫的介紹

多維資料庫（Multi Dimensional Database,MDD）可以簡單地理解為：將數據存放在一個n維數組中，而不是像關系資料庫那樣以記錄的形式存放。因此它存在大量稀疏矩陣，人們可以通過多維視圖來觀察數據。

Ⅳ IBM DB2 多維資料庫有哪些版本，最新版本是多少

9.1開始就有這個功能了，最新我記得是9.7

Ⅵ 多維資料庫是什麼

多維資料庫（Multi Dimensional Database,MDD）可以簡單地理解為：將數據存放在一個n維數組中，而不是像關系資料庫那樣以記錄的形式存放。因此它存在大量稀疏矩陣，人們可以通過多維視圖來觀察數據。多維資料庫增加了一個時間維，與關系資料庫相比，它的優勢在於可以提高數據處理速度，加快反應時間，提高查詢效率。

Ⅶ 基於關系資料庫的多維數據模型和數據倉庫的多維數據模型兩者到底有什麼區別

數據倉庫是比資料庫更大的一個概念，數據倉庫的多維數據模型也可以是基於關系資料庫的，其他形式的我還不知道。要說區別，應該是數據倉庫的數據更全更廣吧。

Ⅷ 維度資料庫採用什麼來描述數據或關系

緯度資料庫所描述的關系模式就是關系的描寫關系模式，首先描繪與關系對應的兩個維度的表結構，這些關系中都包含著一些屬性，這些屬性都來自於固定的領域，以及與域之間的映象關系。

關系是n個域的笛卡兒積的子集，組成關系的元組必須是笛卡兒積中使n目謂詞為真的元組，所有有可能的關系必須滿足非常完整並且基礎的約束條件，而關系模式也要把這個約束條件描述出來。

在這其中關系模式和關系的區別就在於關系模式，主要就是描述一些數據結構的語句意思，而關系是一個數據的集合，是關系的值，是關系模式的一個關系實例。

資料庫維度的基本概念：

1、多維數據集。多維數據集是聯機分析處理(OLAP)中的主要對象，是一項可對數據倉庫中的數據進行快速訪問的技術。多維數據集是一個數據集合，通常從數據倉庫的子集構造，並組織和匯總成一個由一組維度和度量值定義的多維結構。

2、xx(dimension)是多維數據集的結構性特性。它們是事實數據表中用來描述數據的分類的有組織層次結構(級別)。這些分類和級別描述了一些相似的成員集合，用戶將基於這些成員集合進行分析。

3、度量值。在多維數據集中，度量值是一組值，這些值基於多維數據集的事實數據表中的一列，而且通常為數字。此外，度量值是所分析的多維數據集的中心值。

即，度量值是最終用戶瀏覽多維數據集時重點查看的數字數據。您所選擇的度量值取決於最終用戶所請求的信息類型。一些常見的度量值有sales、cost、expenditures和proctioncount等。

4、元數據。不同OLAP組件中的數據和應用程序的結構模型。元數據描述OLTP資料庫中的表、數據倉庫和數據集市中的多維數據集這類對象，還記錄哪些應用程序引用不同的記錄塊。

5、級別。級別是維度層次結構的一個元素。級別描述了數據的層次結構，從數據的最高(匯總程度最大)級別直到最低(最詳細)級別。

6、數據挖掘。數據挖掘使您得以定義包含分組和預測規則的模型，以便應用於關系資料庫或多維OLAP數據集中的數據。之後，這些預測模型便可用於自動執行復雜的數據分析，以找出幫助識別新機會並選擇有獲勝把握的機會的趨勢。

7、多維OLAP(MOLAP)。MOLAP存儲模式使得分區的聚合和其源數據的復本以多維結構存儲在分析伺服器計算機上。根據分區聚合的百分比和設計，MOLAP存儲模式為達到最快查詢響應時間提供了潛在可能性。總而言之，MOLAP更加適合於頻繁使用的多維數據集中的分區和對快速查詢響應的需要。

8、關系OLAP(ROLAP)。ROLAP存儲模式使得分區的聚合存儲在關系資料庫的表(在分區數據源中指定)中。但是，可為分區數據使用ROLAP存儲模式，而不在關系資料庫中創建聚合。

9、數據鑽取。最終用戶從常規多維數據集、虛擬多維數據集或連接多維數據集中選擇單個單元，並從該單元的源數據中檢索結果集以獲得更詳細的信息，這個操作過程就是數據鑽取。

10、數據挖掘模型。數據挖掘使您得以定義包含分組和預測規則的模型，以便應用於關系資料庫或多維OLAP數據集中的數據。之後，這些預測模型便可用於自動執行復雜的數據分析，以找出幫助識別新機會並選擇有獲勝把握的機會的趨勢。

Ⅸ SSAS多維資料庫怎樣設置角色訪問許可權

新建具體的角色，根據需求定義相應的許可權，即可

對於訪問控制需求(這里以SQL Server 2005自帶的示例說明)有如下說明：假設Adventure Works Cycles將全球的銷售按國家和地區分為不同的分公司(Australia分公司、Canada分公司、France分公司、Germany分公司、United Kingdom分公司、United States分公司)，

總公司CEO可以看到每個分公司的銷售情況，分公司的經理只能看到自己所在的分公司的銷售情況。分析需求可以得知，實際上需要根據用戶來決定用戶訪問的數據，可以利用SQL Server 2005 Analysis Service中定義角色的方式來控制。

定義角色可以在多維數據集開發環境中定義，也可以完成多維數集部署之後在資料庫伺服器端定義。

多維數據集角色是一類訪問許可權的集合，可以在角色中定義屬於這個角色的用戶能訪問什麼數據，不能訪問什麼數據。定義了角色之後，可以為這個角色添加成員，成員是伺服器Windwos賬戶或者是域賬戶。當某個角色賦於某個成員之後，客戶端使用該用戶登陸的時候，只能看到角色中定義的許可權訪問多維數據集。如果在開發環境定義的角色必須先保存然後部署才能生效。

下面具體介紹設置方法(前台測試工具用普科(ProClarity))：

1、新建Windows測試賬戶「Jeffrey」。不要定義成Administrator組，因為Administrator組的用戶自動擁有訪問多維數集的許可權。

2、打開Analysis Servie 項目工程，在角色列表項中單擊右鍵新建角色，打開新建角色對框。

3、設置訪問許可權(如圖1)。

圖1

以Jeffery用戶登陸，customer下的區域維度所有成員只有Australi,成功的限制Jeffery用戶只能訪問Australi數據