度量值表示包含可以聚合的可计量数据(通常是数值)的列。度量值通常映射到事实数据表中的列。 还可以使用度量值表达式,基于由多维表达式修改的事实数据表中的列来定义度量值。度量值表达式支持对度量值的值设置权重;例如,可以用货币换算按汇率来设置销售
度量值表示包含可以聚合的可计量数据(通常是数值)的列。度量值通常映射到事实数据表中的列。
还可以使用“度量值表达式”,基于由多维表达式修改的事实数据表中的列来定义度量值。度量值表达式支持对度量值的值设置权重;例如,可以用货币换算按汇率来设置销售额度量值的权重。
维度表中的属性列可以用于定义度量值,但是这些度量值通常在聚合行为方面具有半累加性或非累加性。有关半累加性行为的详细信息,请参阅定义半累加性行为。
还可以使用多维表达式 (MDX) 将度量值定义为“计算成员”,从而为基于多维数据集中其他度量值的度量值提供计算值。计算成员会增加 Analysis Services 中多维数据集的灵活性,并提高其分析能力。有关计算的详细信息,请参阅计算和定义和配置计算。
度量值组
在多维数据集中,度量值按照其基础事实数据表分组为多个度量值组。度量值组用于使维度和度量值相互关联。度量值组还可用于将非重复计数作为其聚合行为的度量值。将每个非重复计数度量值放入自己的度量值组后,可优化聚合处理。
下面的关系图表示 FactSalesQuota 事实数据表和两个与其关联的维度表:DimTime 和 DimEmployee。
FactSalesQuota 事实数据表定义 Adventure Works 多维数据集的“销售配额”度量值组,香港虚拟主机,DimTime 和 DimEmployee 维度表定义 Adventure Works DW 示例 Analysis Services 项目中的“时间”和“雇员”维度。
事实数据表包含两种基本类型的列:属性列和度量值列。属性列用于创建维度表的外键关系,因此度量值列中的可计量数据可以按照维度表中包含的数据进行组织。属性列还用于定义事实数据表的粒度及其度量值组。度量值列定义度量值组包含的度量值。在 FactSalesQuota 事实数据表中,SalesAmountQuota 列用来定义“销售配额”度量值。该度量值包含在“销售配额”度量值组中,并按照“时间”和“雇员”维度进行组织。
粒度
粒度引用事实数据表支持的详细信息的级别。例如,FactSalesQuota 事实数据表与 DimEmployee 表具有外键关系(通过 EmployeeKey 主键列)。换而言之,香港服务器,FactSalesQuota 表中的每项记录都与单个雇员相关;因此,从“雇员”维度来查看,该度量值组的粒度位于单个雇员级别。
度量值组的粒度绝对不能设置为比从中查看该度量值组的维度的最低级别还细,但可以使用其他属性将该粒度设置为更粗。例如,FactSalesQuota 事实数据表使用三列(TimeKey、CalendarYear 和 CalendarQuarter)来建立与 DimTime 表的关系的粒度。因此,从“时间”维度来查看,度量值组的粒度是按日历季度(而不是按“时间”维度的最低级别,即“天”)来确定的。
您可以通过使用多维数据集设计器的“维度用法”选项卡来指定与特定维度相关的度量值组的粒度。有关维度关系的详细信息,请参阅维度关系。
聚合函数
使用维度来组织度量值组中的度量值时,网站空间,这些度量值将按照该维度中包含的层次结构进行汇总。汇总行为取决于为度量值指定的聚合函数。例如,“雇员”维度有名为“雇员部门”的层次结构,其结构级别如以下关系图所示:
FactSalesQuota 事实数据表中的每项记录都直接通过 EmployeeKey 列的外键关系与 DimEmployee 维度表中的单项记录关联。因此,“销售配额”度量值中的每个值都与“雇员所在部门”层次结构的“全名”级别中的单个叶成员关联,并且可以直接从事实数据表 进行加载。但是,“全名”上面各级别中成员的“销售配额”度量值不能直接加载,因为每个成员表示多项记录。换而言之,“职务”级别中的单个成员可以具有数 个与其关联的雇员,因此也包括“全名”级别中的几个成员。这些非叶成员的度量值不能从数据源直接加载,但是可以通过在层次结构中位于其下级的成员进行聚 合。
不是所有的度量值都是直接从存储在事实数据表列中的值派生而来的。例如,在 Adventure Works DW 示例 Analysis Services 项目中 Adventure Works 多维数据集的“销售配额”度量值组中定义的“销售人员计数”度量值实际上基于 FactSalesQuota 事实数据表的 EmployeeKey 列中的唯一计数值(或非重复计数)。
每个度量值的聚合行为都由与该度量值关联的聚合函数确定。有关聚合函数的详细信息,请参阅定义半累加性行为。

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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