1. 概述
SQL Server立方体是一种多维数据存储方式，它主要用于数据分析和业务智能领域。它是基于关系型数据库的数据存储方式，可以说是在关系型数据库上的扩展。
相比传统的关系型数据库，立方体更适合存储大量的多维数据，并且能够更快速地进行查询、聚合和切片。
2. 基本概念
2.1 立方体
立方体是多维数据存储中最基本的概念。可以想象成一个立方体，每个面代表一个维度，比如时间、地点、产品等等。
在立方体中，每个单元格代表了一个交叉的点，比如时间维度、地点维度、产品维度，每个单元格的值就是统计指标的结果，比如销售额、销售量等等。
下面是一个简单的立方体示意图：
+------+--------+--------+
| Time | Region | Product|
+------+--------+--------+
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|------|--------|--------+
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+------+--------+--------+
2.2 维度
维度是数据分析中的一个概念，它是指某些属性、特征或分类的组合。比如说时间维度、地点维度、产品维度等等。
维度可以是层次结构的，比如时间维度可以分为年、季度、月份等不同层次。
维度是数据分析中重要的一个组成部分，也是SQL Server立方体中最重要的概念之一。
2.3 度量
度量是指在立方体中用来计量的指标，比如销售额、利润等。
根据度量不同，可以将其分为累积型度量和事实型度量。
度量是数据分析中非常重要的一个指标，也是SQL Server立方体中最重要的概念之一。
3. SQL Server立方体
3.1 建模
在SQL Server立方体中，建模是将维度和度量组合起来，构成一个多维数据集的过程，可以使用Visual Studio或SQL Server Management Studio中的分析服务项目来建模。
一个典型的SQL Server立方体建模的过程如下：
定义维度：创建维度表，指定维度表和SQL Server数据库的关系，定义维度的层次结构。
定义度量：创建度量表，指定度量表和SQL Server数据库的关系，定义度量的计算方法。
创建立方体：将维度和度量组合起来，创建多维数据集。
发布立方体：将多维数据集发布到分析服务，并且提供一个查询的接口。
SQL Server立方体的建模过程和关系型数据库有些类似，但是需要考虑的问题更多，建模也更加复杂。
3.2 查询
SQL Server立方体提供了多种查询方式，用户可以通过MDX（多维表达式）、DMX（数据挖掘表达式）等语言进行查询，也可以使用工具，如Excel PivotTable、SQL Server Reporting Services等来查询。
下面是一个简单的MDX查询的例子：
SELECT {[Time].[Year].[2016], [Time].[Year].[2017]} ON COLUMNS,
{[Product].[Category].[Beverages], [Product].[Category].[Food]} ON ROWS
FROM [SalesCube]
WHERE ([Measures].[SalesAmount])
SQL Server立方体中的查询方式很丰富，可以方便地进行数据分析和业务智能。
4. 总结
SQL Server立方体是一种基于关系型数据库的多维数据存储方式，它可以帮助用户更快速、更方便地进行数据分析和业务智能。
通过本文，可以了解SQL Server立方体的基本概念、建模过程和查询方式。