1. 多维数据集简介
多维数据集（Multidimensional Dataset）是一种针对企业分析需求的高维度数据结构，具有分析性、应用范围广、可扩展性强等优点，广泛应用于数据仓库领域。在多维数据集中，包含了许多由不同的维度所定义的数据切片（Slices）、数据集合（Sets），通过对多维数据集的查询和分析，可以帮助企业更好地理解和利用其业务数据。
2. MSSQL中搭建多维数据集的过程
2.1 数据库设计
在搭建多维数据集的过程中，数据库设计是至关重要的一步。通常情况下，为了让多维数据集具有高效的查询性能，需要采用类似星形模型（Star Schema）或雪花模型（Snowflake Schema）的数据结构。这种数据结构采用事实表和维度表相互关联，事实表中包含了需要进行查询和分析的数据，维度表则包含了事实表中所涉及的业务维度，如时间、地理位置、产品等。通过将这些维度进行组合，可以得到各种不同的数据切片和数据集合。以下是一个星形模型的示例：
CREATE TABLE Product (
ProductID int PRIMARY KEY,
Name nvarchar(50),
CategoryID int,
BrandID int
)
CREATE TABLE Sales (
SalesID int PRIMARY KEY,
ProductID int FOREIGN KEY REFERENCES Product(ProductID),
DateID int,
Quantity int,
Amount money
)
CREATE TABLE Date (
DateID int PRIMARY KEY,
Date date,
Year int,
Quarter int,
Month int
)
CREATE TABLE Category (
CategoryID int PRIMARY KEY,
CategoryName nvarchar(50)
)
CREATE TABLE Brand (
BrandID int PRIMARY KEY,
BrandName nvarchar(50)
)
在该数据模型中，Product、Sales、Date、Category、Brand 五个表分别代表了不同的业务维度，每个表中包含了与维度有关的字段。Sales表则代表了事实表，在其中记录了销售相关数据。通过对这五个表的组合，可以构建出不同的数据切片和数据集合，如按照日期查询某段时间内的销售总额，或者按照产品类别查询某类别下的所有销售数据等。
2.2 OLAP数据集创建
在完成数据库设计之后，需要将其导入到 OLAP 数据库中。MSSQL中提供了数据仓库项目（SQL Server Data Tools）来支持 OLAP 数据集的创建和维护。在创建数据仓库项目时，可以选择多维数据集模板，然后根据实际的业务需要来添加数据源、创建数据集等。
以下是创建多维数据集的一般流程：
创建数据源：在数据仓库项目中添加数据源，指定连接到事实表和维度表的数据库和表。
创建数据集：根据需要创建包含不同业务维度的数据集，通过数据源中的维度表和事实表组合而成。
发布数据集：将数据集发布到服务器上，供用户进行查询和分析。
2.3 多维数据集查询
在 OLAP 数据集中，用户可以通过多种方式来查询和分析数据，如使用 Excel 中的数据透视表、Power BI 等常见 BI 工具、SSRS 报表等。以下是一些常见的多维数据集查询方法：
2.3.1 数据透视表查询
将数据透视表插入到 Excel 中，然后选择需要的数据集和维度，Excel 即可自动构建出数据切片和数据集合。用户可以根据需要选择不同的维度进行过滤和分组，也可以对数据进行汇总、计算等操作。
2.3.2 Power BI 查询
Power BI 是微软推出的一款商业智能工具，它可以通过连接多种不同的数据源来构建多维数据集和报表。用户可以将 OLAP 数据集导入到 Power BI 中，然后使用 Power BI 的可视化工具来设计图表和分析报表。
2.3.3 SQL Server Reporting Services (SSRS) 查询
SSRS 是 MSSQL 提供的一款报表制作工具，可以使用 SSRS 查询多维数据集。用户可以将多维数据集定义为数据源，然后通过 SSRS 的数据集和报表设计器来创建报表。
3. 总结
多维数据集是一种面向企业分析的高维度数据结构，相对于传统的关系型数据库，具有更好的易用性和性能优势。在 MSSQL 中，用户可以通过 OLAP 数据库项目来创建和管理多维数据集，并通过 Excel、Power BI、SSRS 等多种工具来对数据进行查询和分析。在构建多维数据集时，需要充分考虑业务需求，并采用合适的数据模型和查询方式。