在SSAS（SQL Server Analysis Services）中構建Cube和編寫MDX的時候，我們很容易被一些名詞弄糊塗，比如：Dimension（維度），Measures Dimension（度量維度），Measure（度量），Hierarchy（層次結構），Attribute hierarchy（屬性層次結構），Level（級別），Cell（單元），Member（成員），Member Property（成員屬性），Set（集），Turple（元組）等等。要想弄清楚這些名詞，就必須理解Cube的結構。
上述名詞的解釋詳見：http://msdn2.microsoft.com/en-us/library/ms144884.aspx Cube、Dimension和Measure Cube就象一個座標系，每一個Dimension代表一個座標軸，要想得到一個點，就必須在每一個座標軸上取的一個值，而這個點就是Cube中的Cell。見下圖（來源於http://msdn2.microsoft.com/zh-

此外，我們需要說明的是：

1) 上圖中說明的是一般Dimension的結構，在實際的模型中，其實可以做很多自定義的工作。比如：我們可以修改Hierarchy的預設Member。  
2) 一般情況下，SSAS中Hierarchy的預設Member是All（在你的模型中，可能叫其他名稱）。換句話說在MDX中[時間].[財政]等價於[時間].[財政].[All]，[時間].[財政].Children等價於[時間].[財政].[All].Children。
3) Dimension_Name.Hierarchy_Name.Level_Name等價於Dimension_Name.Hierarchy_Name.Level_Name.Members。比如：[時間].[財政].[半年]等價於[時間].[財政].[半年].Members。Level的Members是該級別的所有元素（對於[時間].[財政].[半年].Members={[上半年]，[下半年]，[上半年]，[下半年]}，其中前兩個是2001年下的，後兩個屬於2002年），而Hierarchy的Members包含了該Hierarchy下所有的內容。 
4) 當且僅當一個Dimension下只有一個Hierarchy，則Dimension_Name等價於Dimension_Name.Hierarchy_Name緯度。比方說：時間維度只有一個財務Hierarchy，則[時間]等價[時間].[財務]。 
5) Attribute Hierarchy中Members的層次是兩層（MSDN的說法更加準確，這裡簡化了一些）：第一層：All，第二層：葉子節點。也就是說它和多層的Hierarchy相比，兩者結構完全相同，這是統一維度模型（Unified Dimensional Model）一個方面的體現。 
      注意：採用Attribute Hierarchy能夠使編寫MDX更加容易，但同時也增加了Cube的容量，加大了Cells的個數，對效能有負面影響。因此，在建模的時候，我們可以把一些Attribute Hierarchy的AttributeHierarchyEnabled屬性設定成False，同時在編寫MDX時，以Member Property的方式來引用，這樣可以在滿足需求的前提下提高效能。
6) Measures Dimension是一個特殊的維度，它的Members中沒有All這個成員，它的預設Member可以在建模時指定。
7)對於一般的維度，其第一層Level的預設是“（All）”。
Turple和Set 如果說Cube好像一個座標系，那麼Turple、Set的關係就好比點和麵的關係。Turple由Cube中每個Hierarchy的一個Member組成。由於Hierarchy的個數非常多，所以一般不可能在Turple表示式中把所有的Member都明確指定，故此，為了簡化開發，所有沒有明確指定Member的Hierarchy，用該Hierarchy的預設Member代替。也就是說：([時間].[財政].[2001].[上半年]) 等價於（[時間].[財政].[2001].[上半年]，[時間].[日曆].[All]）。另外我們需要注意的：

1) 有的說法認為：Turple是“Cube 上的一個子集（不斷開的子Cube），這個看法是不準確的，因為Turple只是一個點，不是面，它僅僅由每個Hierarchy的一個Member組成的。

2) 外面（）起來的表示式不一定是Turple。比如：（[時間].[財政].[半年].Members，[時間].[日曆].[2001].[上半年]）就不是一個Turple，而是一個Set，其原因在於，Turple是點，它僅僅由每個Hierarchy的一個Member組成，如果在任何一個Hierarchy上有兩個成員，則其就變成Set了。

      注意：（[時間].[財政].[半年].Members，[時間].[日曆].[2001].[上半年]）等價於Crossjoin（[時間].[財政].[半年].Members，[時間].[日曆].[2001].[上半年]）或{[時間].[財政].[半年].Members}*{[時間].[日曆].[2001].[上半年]}，在SSAS的MDX中，我們可以在（）中定義多個用逗號分隔開的表示式，編譯器會進行分析，如果發現是Set的話，就把它轉化成多個Set相乘的形式。

3) Set中的Turple可以重複。比如：{[時間].[日曆].[2001].[上半年]，[時間].[日曆].[2001].[上半年]}並不等於{[時間].[日曆].[2001].[上半年]}，因為前者有兩個Turple，後者只有一個。

4) SSAS能夠根據上下文的需要，自動把Turple變成Set，單個Member變成Turple，多個Member變成Set。這也是我們常常混淆Turple和Set的原因。詳細的例子如下：

a）上下文需要Set時，（[時間].[日曆].[2001].[上半年]）自動轉化成{[時間].[日曆].[2001].[上半年]}。  b）上下文需要Turple時，[時間].[日曆].[2001].[上半年]自動轉化成（[時間].[日曆].[2001].[上半年]）。 c）上下文需要Set時，[時間].[日曆].[2001].Children自動轉化成{[時間].[日曆].[2001].Children}。

維（Dimension）

　　維是用於從不同角度描述事物特徵的，一般維都會有多層（Level），每個Level都會包含一些共有的或特有的屬性（Attribute），可以用下圖來展示下維的結構和組成：

　　以時間維為例，時間維一般會包含年、季、月、日這幾個Level，每個Level一般都會有ID、NAME、DESCRIPTION這幾個公共屬性，這幾個公共屬性不僅適用於時間維，也同樣表現在其它各種不同型別的維。其中ID一般被視為代理主鍵（Agent），它只被用於作為唯一性標誌，並且是多維模型中關聯關係的代理者，在業務層面並不具有任何意義；NAME一般是業務主鍵（Business），在業務層面限制唯一性，一般作為資料裝載（Load）時的關聯鍵；而DESCRIPTION則記錄了詳細描述資訊，在多維展示和分析時我們都會選擇使用DESCRIPTION來表述具體含義。這3個屬性一般是所有Level都會共用的，而比如用於描述星期幾的屬性weekid可能只會用於“日期”這層，因為年月都不具備這一資訊。所以圖中我將Attributes放到了一個層面上，就如同是不同的Level從底層的多個Attributes中選取自身所需的屬性，Attributes層是包含著各個Level的共有和特有屬性的集合。

Hierarchy

　　因為不知道怎麼翻譯好，所以還是用英文吧。Hierarchy（等級、層級的意思），中文的OLAP相關文件中普遍翻譯為“層次”，而上面的Level被普遍翻譯為“級別”，我經常會被這樣的翻譯搞混淆，所以我上面也一直用Level，至少對我來說這樣看起來反而清晰點   。

　　因為上面這個結構的維是無法直接應用於OLAP的，我前面的文章有介紹，其實OLAP需要基於有層級的自上而下的鑽取，或者自下而上地聚合。所以每一個維必須有Hierarchy，至少有一個預設的，當然可以有多個，見下圖：

　　有了Hierarchy，維裡面的Level就有了自上而下的樹形結構關係，也就是上層的每一個成員（Member）都會包含下層的0個或多個成員，也就是樹的分支節點。這裡需要注意的是每個Hierarchy樹的根節點一般都設定成所有成員的彙總（Total），當該維未被OLAP中使用時，預設顯示的就是該維上的彙總節點，也就是該維所有資料的聚合（或者說該維未被用於細分）。Hierarchy中的每一層都會包含若干個成員（Member），還是以時間維，假設我們建的是2006-2015這樣一個時間跨度的時間維，那麼最高層節點僅有一個Total的成員，包含了所有這10年的時間，而年的那層Level中包含2006、2007…2015這10個成員，每一年又包含了4個季度成員，每個季度包含3個月份成員……這樣似乎順理成章多了，我們就可以基於Hierarchy做一些OLAP操作了。

　　每個Hierarchy都包含了一個樹形結構，但維中也可以包含多個Hierarchy，正如上圖所示，維中的Hierarchy相互獨立地構建了自己的樹形結構。還是以時間維為例，時間維可以根據日曆（Calendar）時間組建日曆的Hierarchy，也可以根據財務（Fiscal）時間組建財務的Hierarchy，而其中財務季度的劃分可能並不與日曆一致，基於這種多樣的Hierarchy，我們在組建多維模型時可以按需選擇合適的，比如給財務部的資料分析模型選用財務Hierarchy，而其他部門的分析人員顯然希望看到日曆樣式的Hierarchy，這樣就完美地滿足了不同的需求。多種的Hierarchy劃分同樣適用於產品維，根據產品型別、產品規格等劃分 Hierarchy，對於按多種條件的產品篩選和檢索是十分有效的，例項可以參見淘寶搜尋商品介面和太平洋電腦中產品報價介面分類篩選模組，這裡不再截圖了。

立方（Cube）

　　這裡所說的立方其實就是多維模型中間的事實表（Fact Table），它會引用所有相關維的維主鍵作為自身的聯合主鍵，加上度量（Measure）和計算度量（Calculated Measure）就組成了立方的結構：

　　度量是用於描述事件的數字尺度，比如網站的瀏覽量（Pageviews）、訪問量（Visits），再如電子商務的訂單量、銷售額等。度量是實際儲存於物理表中的，而計算度量則沒有，計算度量是通過度量計算得到的，比如同比（如去年同期的月利潤）、環比（如上個月的利潤）、利率（如環比利潤增長率）、份額（如該月中某類產品利潤所佔比例）、累計（如從年初到當前的累加利潤）、移動平均（如最近7天的平均利潤額）等，這些計算度量在Oracle中都可以藉助分析函式直接計算得到，相信大部分的OLAP元件都會提供類似在時間序列上的分析功能。而這些計算度量往往對於分析而言更具意義，立方中藉助與各個維的關聯關係從不同的角度和層面來展現這些度量。