什么是多维数据模型？

多维模型以数据立方体的形式查看数据。 数据立方体使数据可以以多个维度进行建模和查看。 它由维度和事实定义。

维度是组织记录的视角或实体。 例如，商店可以创建一个销售数据仓库，以记录商店在时间、商品和位置维度上的销售额。 这些维度允许保存跟踪事物，例如，商品的月销售额以及售出商品的地点。 每个维度都有一个与之相关的表，称为维度表，它进一步描述了维度。 例如，商品的维度表可能包含属性 item_name、brand 和 type。

多维数据模型围绕一个中心主题进行组织，例如销售。 该主题由事实表表示。 事实是数值度量。 事实表包含相关维度表的事实或度量的名称。

考虑一家商店在德里市每季度销售的商品的数据。 数据如下表所示。 在这个二维表示中，德里的销售额显示为时间维度（按季度组织）和商品维度（按售出商品的类型分类）。 事实或度量以 rupee_sold（以千为单位）显示。

现在，如果我们想查看具有第三维度的销售数据，例如，假设考虑根据时间和商品的数据，以及考虑金奈、加尔各答、孟买和德里等城市的位置。 这些 3D 数据如下表所示。 表的 3D 数据表示为一系列 2D 表格。

从概念上讲，它也可以用 3D 数据立方体的形式表示相同的数据，如图所示