SQL Server數據庫涉及到的數據倉庫概念：
1．多維數據集：
多維數據集是聯機分析處理 (OLAP) 中的主要對象，是一項可對數據倉庫中的數據進行快速訪問的技術。多維數據集是一個數據集合，通常從數據倉庫的子集構造，并組織和匯總成一個由一組維度和度量值定義的多維結構。
2．維度：
是多維數據集的結構性特性。它們是事實數據表中用來描述數據的分類的有組織層次結構（級別）。這些分類和級別描述了一些相似的成員集合，用戶將基于這些成員集合進行分析。
3.度量值：
在多維數據集中，度量值是一組值，這些值基于多維數據集的事實數據表中的一列，而且通常為數字。此外，度量值是所分析的多維數據集的中心值。即，度量值是最終用戶瀏覽多維數據集時重點查看的數字數據。您所選擇的度量值取決于最終用戶所請求的信息類型。一些常見的度量值有 sales、cost、expenditures 和 production count 等。
4.元數據：
不同 OLAP 組件中的數據和應用程序的結構模型。元數據描述 OLTP 數據庫中的表、數據倉庫和數據集市中的多維數據集這類對象，還記錄哪些應用程序引用不同的記錄塊。
5．級別：
級別是維度層次結構的一個元素。級別描述了數據的層次結構，從數據的最高（匯總程度最大）級別直到最低（最詳細）級別。
6．數據挖掘：
數據挖掘使您得以定義包含分組和預測規(guī)則的模型，以便應用于關系數據庫或多維 OLAP 數據集中的數據。之后，這些預測模型便可用于自動執(zhí)行復雜的數據分析，以找出幫助識別新機會并選擇有獲勝把握的機會的趨勢。
7．多維 OLAP (MOLAP)：
MOLAP 存儲模式使得分區(qū)的聚合和其源數據的復本以多維結構存儲在分析服務器計算機上。根據分區(qū)聚合的百分比和設計，MOLAP 存儲模式為達到最快查詢響應時間提供了潛在可能性。總而言之，MOLAP 更加適合于頻繁使用的多維數據集中的分區(qū)和對快速查詢響應的需要。
8．關系 OLAP (ROLAP)：
ROLAP 存儲模式使得分區(qū)的聚合存儲在關系數據庫的表（在分區(qū)數據源中指定）中。但是，可為分區(qū)數據使用 ROLAP 存儲模式，而不在關系數據庫中創(chuàng)建聚合。
9．混合 OLAP (HOLAP)：HOLAP 存儲模式結合了 MOLAP 和 ROLAP 二者的特性。
10．粒度：
數據匯總的層次或深度。
11．聚合|聚集：
聚合是預先計算好的數據匯總，由于在問題提出之前已經準備了答案，聚合可以改進查詢響應時間。
12．切塊：
由多個維的多個成員限定的分區(qū)數據，稱為一個切塊。
13．切片：
由一個維的一個成員限定的分區(qū)數據，稱為一個切片。
14．數據鉆?。?/p>
最終用戶從常規(guī)多維數據集、虛擬多維數據集或鏈接多維數據集中選擇單個單元，并從該單元的源數據中檢索結果集以獲得更詳細的信息，這個操作過程就是數據鉆取。
15．數據挖掘模型：
數據挖掘可以使你得以定義包含分組和預測規(guī)則的模型，以便應用于關系數據庫或多維 OLAP 數據集中的數據。之后，這些預測模型便可用于自動執(zhí)行復雜的數據分析，以找出幫助識別新機會并選擇有獲勝把握的機會的趨勢。
關鍵詞標簽：SQL Server,數據庫倉庫
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