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  • PivotCube是PivotWare實驗室所開發(fā)的 新的OLAP產(chǎn)品。它具有獨特的技術(shù)，可以用于數(shù)據(jù)庫分析系統(tǒng)的規(guī)劃、創(chuàng)建和維護。PivotCube是使用OLAP（聯(lián)機分析處理）方法進行多維數(shù)據(jù)分析的 佳產(chǎn)品之一。它既提供了程序員需要的API，又具有很強的靈活性，還可以方便地使 終用戶有效地完成多維數(shù)據(jù)分析工作。還允許 終用戶使用任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的當(dāng)前數(shù)據(jù)進行聯(lián)機分析處理和統(tǒng)計分析。此外，PivotCube還提供了一些統(tǒng)計功能，包括四分點，中值以及其它功能。PivotCube還允許 終用戶在運行中通過內(nèi)置的公式解釋器在已有度量值的基礎(chǔ)上創(chuàng)建自己的度量值。對 終用戶來說，可以輕易地更新立方體數(shù)據(jù)而不需要重新構(gòu)建整個立方體的功能也是非常重要的.

     

     

    特征綜述 About Feature

     


    PivotCube VCL的主要特點：

    樹狀（層次）維度
    它不但可以處理線性維度，還可以處理層次維度。我們把它們稱為樹狀，是因為它們的構(gòu)造就像標(biāo)準的層次結(jié)構(gòu)—樹一樣，對于樹，所有Windows用戶應(yīng)該都很熟悉（目錄的結(jié)構(gòu)就像樹）。因此，你可以很容易地建立結(jié)構(gòu)類似于Windows目錄的維度樹，它可以具有無數(shù)的葉子和節(jié)點。葉子和節(jié)點可以層層嵌套， 多可以有255層。
    　
    可擴展的統(tǒng)計功能
    要使用這個功能，你需要建立過度飽和立方體。但在此之前，你需要把PivotCube.ExtendedMode這個屬性設(shè)為True。如果一個立方體單元容納了很多事實表中的數(shù)據(jù)，那么統(tǒng)計計算就會變的很復(fù)雜。盡管如此，PivotCube仍然提供了基于沒有經(jīng)過簡化處理的完整數(shù)據(jù)集的計算。這個特點使你可以計算關(guān)于當(dāng)前過濾集的準確函數(shù)值。這個特點的獨特之處在于精確的計算而不是基于簡化的統(tǒng)計公式的計算。因此，使用PivotCube，你總是可以得到準確的計算結(jié)果。

    PivotCube擴展模式支持的統(tǒng)計功能如下：

    • 小值
    • 大值
    • 中間值
    • 四分之一
    • 四分之三
    • 四分點之和
    • 四分點之差
    • 四分點偏差系數(shù)
    • 偏斜度
    • 峰度
    • 均方差
    • 方差
    • 偏差系數(shù)
    • 平均誤差
    • 平均絕對值差

    如果你不需要這個特殊功能，你可以使用PivotCube的標(biāo)準模式來 小化立方體大小，內(nèi)存占用和提高速度。但在此之前，你需要把PivotCube.ExtendedMode屬性設(shè)為False。

    PivotCube標(biāo)準模式下的功能：
    • 總和
    • 計數(shù)
    • 平均數(shù)

    可以很簡單地從任何TDataSet的派生類裝載數(shù)據(jù)
    使用TDataSet的派生類作為數(shù)據(jù)源使你可以輕松地通過以下方式裝載數(shù)據(jù)：
    • Borland數(shù)據(jù)庫引擎（BDE）
    • ActiveX數(shù)據(jù)對象（ADO）
    • Direct Oracle Access(DOA)
    • IBObjects

    雖然你沒有必要使用“Group by”或者MDX語句對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，但是如果你希望從SQL-Server裝入PivotCube的數(shù)據(jù)記錄數(shù) 少，你就可以使用“Group by”語句
    • 可以很容易地使用新數(shù)據(jù)更新已有的立方體（不需要重新構(gòu)造整個立方體）
    • 就像在一個大型的OLAP服務(wù)器中，通過在已有的立方體中添加新的數(shù)據(jù)，而不是重新構(gòu)建整個立方體，你可以一步一步地構(gòu)造自己的立方體。對于那些需要處理經(jīng)常變化的數(shù)據(jù)的用戶來說，這是非常重要的特色。

    自定義的維包裝（dimension wrapping）

    　　例如，“日期”可以被切分為季節(jié)、季度、白天/夜晚等等，或者，“地址”可以被切分為街道、郵政編碼、城市、村等。“姓” [比如smith]，“名” [比如John]和“部門”[比如managers]可以被綜合成單個字符串“Employer”[比如 John Smith Mgrs.]
    　

    可通過維度和度量值篩選

    OLAP 強大的功能之一是能幫助用戶進行深刻和詳細地分析，從而得出正確的商業(yè)決策。PivotCube提供了強大的通過維度和度量值進行篩選的功能。
    • 通過維度進行篩選以下面兩種方式進行:
      • 常規(guī)篩選（通常過濾掉不必要的數(shù)據(jù)）
      • 增量式的篩選（只篩選出所選擇的一個必要的維度元素；但仍然可以分析無數(shù)的維度）。當(dāng)你只需要提供一個客戶的分析或者是一年的分析時，這種方式是非常方便的。
    • 通過維度進行篩選：對于活動和不活動的維來說，都是可行的。例如，你不需要將一個維嵌入到一個活動的片段中進行分析。