SQL Server多维数据集
SQL Server 数据库集群
SQL Server 数据库集群关键字: sql server 数据库集群先引用几段文章:1.数据库集群的作用:理想的数据库集群应该可以做到以下几点：◆在需要更高数据库处理速度的时候，我们只需简单增加数据库服务器就可以了。
这样可以大大减小硬件投资的风险，而且大大提高现有服务的质量。
◆在任何时刻需要有多个随时可用的实时同步数据服务。
为了防灾，最好有多个异地的同步数据服务。
这不光会大大增加数据可用性，还会有意想不到的更高数据库处理速度的效益。
◆除了密码保护之外，我们最好能控制企业内部对数据库的非法访问。
◆数据集的可扩性可能是最简单的要求了。
但是，用增加数据库服务器的办法来扩大数据集对数据可用性会产生负面影响。
如果没有数据冗余，那么每增加一台服务器，整个系统的可用性就会成倍地降低。
最好的结果是我们能任意增大数据集而没有对可用性的负面影响。
2.MSCS作用:MSCS解决方案可以采用主动/被动模式工作。
在同一时间集群中只有一个节点是主动的，主动服务器存储着集群内的全部资源，并不断将数据写入共享硬盘，这就是所谓的quorum驱动器。
它可以在故障恢复时，将共享状态信息从一个节点转移到另一个节点。
定时的发送信号会通过服务器间的专用网传递，当处于被动模式的服务器没有受到这个信号，就认为主动服务器已经失效。
此时，它便开始接管集群资源，并从quorum分区上读取状态信息。
3.软件实现SQL Server 2005的负载均衡中间层实现数据库的负载均衡技术，首先要有一个可以控制连接数据库的控制端。
在这里，它截断了数据库和程序的直接连接，由所有的程序来访问这个中间层，然后再由中间层来访问数据库。
这样，我们就可以具体控制访问某个数据库了，然后还可以根据数据库的当前负载来调整每次连接到哪个数据库。
好处在两个方面:首先，它成功地将数据库放到了内网之中，更好地保护了数据库的安全性。
如果数据库也在公网上，1433端口是很容易被攻击的，所以要保护数据库与之的连接，就用到了中间层。
sqlserver数据仓库入门
SQLSERVER数据仓库的构建与分析（一）基本概念：1．多维数据集：多维数据集是联机分析处理(OLAP) 中的主要对象，是一项可对数据仓库中的数据进行快速访问的技术。
多维数据集是一个数据集合，通常从数据仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。
2．维度：是多维数据集的结构性特性。
它们是事实数据表中用来描述数据的分类的有组织层次结构（级别）。
这些分类和级别描述了一些相似的成员集合，用户将基于这些成员集合进行分析。
3.度量值：在多维数据集中，度量值是一组值，这些值基于多维数据集的事实数据表中的一列，而且通常为数字。
此外，度量值是所分析的多维数据集的中心值。
即，度量值是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数字数据。
您所选择的度量值取决于最终用户所请求的信息类型。
一些常见的度量值有sales、cost、expenditures 和production count 等。
4．元数据：不同OLAP 组件中的数据和应用程序的结构模型。
元数据描述OLTP 数据库中的表、数据仓库和数据集市中的多维数据集这类对象，还记录哪些应用程序引用不同的记录块。
5．级别：级别是维度层次结构的一个元素。
级别描述了数据的层次结构，从数据的最高（汇总程度最大）级别直到最低（最详细）级别。
6．数据挖掘：数据挖掘使您得以定义包含分组和预测规则的模型，以便应用于关系数据库或多维 OLAP 数据集中的数据。
之后，这些预测模型便可用于自动执行复杂的数据分析，以找出帮助识别新机会并选择有获胜把握的机会的趋势。
7．多维 OLAP (MOLAP)：MOLAP 存储模式使得分区的聚合和其源数据的复本以多维结构存储在分析服务器计算机上。
根据分区聚合的百分比和设计，MOLAP 存储模式为达到最快查询响应时间提供了潜在可能性。
总而言之，MOLAP 更加适合于频繁使用的多维数据集中的分区和对快速查询响应的需要。
8．关系 OLAP (ROLAP)：ROLAP 存储模式使得分区的聚合存储在关系数据库的表（在分区数据源中指定）中。
sqlserver数据分类汇总完全解析[技巧]
![sqlserver数据分类汇总完全解析[技巧]](https://img.taocdn.com/s3/m/93764cd059f5f61fb7360b4c2e3f5727a5e924e5.png)
sql server数据分类汇总完全解析在论坛上经常看到有人问“如何实现数据的分类汇总”，很多的人都是介绍这样或那样的控件来实现，而没有从关系数据库语言（sql）的本身来考虑实现方法。
这里，我就借一个实例来说明如何借助sql 自身强大的功能来实现数据的分类汇总。
问题的提出：现有表a，内容如下：编码仓库数量01 a 601 b 702 a 802 b 9现在想按编码查询出这种格式:--------------------01 a 601 b 7汇总小计： 1302 a 802 b 9汇总小计： 17问：该如何实现？乍一看，好像很容易，用group by好像能实现？但仔细研究下去，你又会觉得group by也是无能为力，总欠缺点什么，无从下手。
那么，到底该如何做呢？别急，sql server早就帮我们做好了，下面，跟我来。
首先，让我们来看一段话：在生成包含小计和合计的报表时，rollup 运算符很有用。
rollup 运算符生成的结果集类似于 cube 运算符所生成的结果集。
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝cube 运算符生成的结果集是多维数据集。
多维数据集是事实数据的扩展，事实数据即记录个别事件的数据。
扩展建立在用户打算分析的列上。
这些列被称为维。
多维数据集是一个结果集，其中包含了各维度的所有可能组合的交叉表格。
cube 运算符在 select 语句的 group by 子句中指定。
该语句的选择列表应包含维度列和聚合函数表达式。
group by 应指定维度列和关键字 with cube。
结果集将包含维度列中各值的所有可能组合，以及与这些维度值组合相匹配的基础行中的聚合值。
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝cube 和 rollup 之间的区别在于：cube 生成的结果集显示了所选列中值的所有组合的聚合。
rollup 生成的结果集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。
看完以上的这段话，悟出了什么没有？如果没有，那么……嘿嘿，你的悟性还不够哟，离“三花棸顶”还早着呢：）。
SQL Server Analysis Services 教程(图片)
SQL Server Analysis Services 教程欢迎使用Analysis Services 教程。
数据仓库开发人员使用Business Intelligence Development Studio 开发和部署Analysis Services 项目，并使用SQL Server Management Studio 管理从这些项目实例化的Analysis Services 数据库。
本教程通过在所有示例中使用虚构公司Adventure Works Cycles，说明如何使用BI Development Studio 开发和部署Analysis Services 项目。
学习内容在本教程中，您将了解以下内容：•如何在BI Development Studio 的Analysis Services 项目中定义数据源、数据源视图、维度、属性、属性关系、层次结构和多维数据集。
•如何通过将Analysis Services 项目部署到Analysis Services 实例来查看多维数据集和维度数据，以及如何在随后处理已部署的对象以使用基础数据源中的数据来填充对象。
•如何在Analysis Services 项目中修改度量值、维度、层次结构、属性和度量值组，以及如何将增量更改部署到开发服务器上的已部署多维数据集。
•如何定义多维数据集内的计算、关键绩效指标(KPI)、操作、透视、翻译和安全角色。
要求若要完成本教程，需要使用下列组件、示例和工具：•SQL Server 数据库引擎•Analysis Services•Business Intelligence Development Studio•AdventureWorks2008R2DW2008 示例数据库有关如何安装这些组件、示例和工具的信息，请参阅安装SQL Server 2008 R2和安装SQL Server 示例和示例数据库的注意事项。
此外，必须满足下列前提条件才能成功完成本教程：•您必须是Analysis Services 计算机上本地管理员组的成员或Analysis Services 实例中的服务器角色的成员。
sql server 集群搭建总结
sql server 集群搭建总结SQL Server是一种常见的关系型数据库管理系统，它可以在集群环境下进行搭建，以提高系统的可靠性和性能。
本文将总结SQL Server集群搭建的过程及注意事项。
一、集群概述SQL Server集群是指将多个服务器组成一个逻辑单元，以实现高可用性和负载均衡。
在集群环境下，多台服务器通过网络连接，共享数据库资源，提供故障转移和自动恢复的功能。
二、集群搭建步骤1. 硬件准备：选择适合的服务器硬件，并确保满足SQL Server集群的最低硬件要求。
一般建议选择高性能、高可用性的服务器硬件。
2. 操作系统安装：按照SQL Server集群的要求，安装支持集群功能的操作系统，如Windows Server系列。
3. 安装SQL Server：在所有集群节点上安装SQL Server软件，并选择"添加节点到现有的 SQL Server 集群"选项。
4. 创建存储：使用存储管理工具创建共享存储，用于存放SQL Server数据库文件。
确保所有节点都可以访问该存储。
5. 配置网络：为每个节点配置网络适配器，并设置固定的IP地址和子网掩码。
确保所有节点之间可以互相通信。
6. 配置群集：在群集管理员中，创建一个新的SQL Server群集，并指定群集节点和共享存储信息。
完成群集配置后，群集管理员将自动部署SQL Server资源组。
7. 配置SQL Server：在群集节点上运行SQL Server配置管理工具，配置SQL Server实例的网络、安全和存储设置。
确保所有节点的配置信息一致。
8. 测试集群：使用SQL Server管理工具连接到集群，创建和管理数据库。
测试故障转移和自动恢复功能，确保集群正常工作。
三、集群搭建注意事项1. 确保所有节点的操作系统、SQL Server版本和补丁程序保持一致，以避免兼容性问题。
2. 确保所有节点之间的网络连接稳定，以保证数据的可靠传输。
建立多维数据集和关联规则分析
成都理工大学管理科学学院教学实验报告2013～2013学年第二学期2．定义数据源：为了让挖掘服务器能够正确地找到被挖掘的数据，需要对数据源进行设置，步骤如下：步骤一：在解决方案资源管理器中，右击“数据源”文件夹，在弹出的快捷菜单中选择【新建数据源】命令，之后将会出现数据源向导，如下图所示：步骤三：如下图所示，在“提供程序”下拉列表中选择分析合适的提供程序，Provider for SQL Server”选项；服务器名在下拉列表中选择网络中存在的身份验证”单选按钮；选中“选择或输入一个数据库名”单选按钮，在下拉列表框中，选择或输入数据库名，本案例中我们选择 Adventure Works DW 示例数据库，作为挖掘时使用的数据库；设置完成后，单击【测试连接】按钮，如果连接成功，会弹出【连接测试成功】对话框；单击【确定】按钮。
步骤六：在上一步中，单击【确定】按钮后，会重新切换到【选择如何定义连接】页面，点击【下一步】按钮，出现如下图所示的【模拟信息】页面；选中“默认值”单选按钮，单击【下一步】按钮，切换到下一个页面。
步骤七：在“数据源名称”框中输入数据源名称“销售分析数据源”图所示：步骤三：单击【下一步】按钮，切换到【选择表和视图】页面，如下图所示：在左侧“可用对象”列表框中，选择下列表,Dim Customer(客户维表（产品维表）,Dim Time（时间维表）,FactInternet Sales（网上销售事实表）步骤四：单击【下一步】按钮，切换到【完成向导】页面，如下图所示：在“名称”中输入“销售分析视图”，单击【完成】按钮，即可。
定义多维数据集步骤一：在解决方案资源管理器中，右击“多维数据集”文件夹，打开右键菜单，执行【新建多维数据集】命令，打开【多维数据集向导】对话框。
步骤二：单击【下一步】按钮，切换到【选择生成方法】页面；如下图所示：选中“使用数据源生成多维数据集”选项和“自动生成”选项，步骤五：单击【下一步】，显示【标识事实数据表和维度表】页面，在“时间维度表”下拉列表中选择“时间”别名，如下图所示：步骤六：单击【下一步】按钮，出现【选择时间段】页面，设置时间维，将时间属性名称映射到已指定为“时间”维度表中相应列，如下图所示；步骤八：单击【下一步】，出现【检测层次结构】页面，如下图所示：步骤九：单击【下一步】，出现【查看新建维度】页面，通过展开树控件显示该向导检测到的三个维度的层次结构和属性，查看其中每个维度的维度层次结构，可以根据需要去掉部分维度属性，如下图所示：步骤十:在上一步中，完成了对多维数据集的定义后，此时仍可以对维度或度量等名称作更改，以便最终用户理解与使用；如下图所示:5．部署“销售分析示例”项目若要查看刚才建立的销售分析多维数据集中的数据，必须将其所在的项目部署到分析服务的指定实例，然后可以处理多维数据集及其维度；步骤一：部署配置在解决方案资源管理器中，右键单击根结点“销售分析示例”项目，从弹出的快捷菜单栏中选择“属性”命令；在弹出的对话框中更改“数据库”对应值为Analysis Services，如下图所示：然后单击【确定】即完成了部署配置；步骤二：部署项目在解决方案资源管理器中，右键单击“销售分析示例”项目，从弹出的快捷菜单栏中选择“部署”命令，或者在菜单栏中选择“生成”菜单，单击“部署销售分析示例”。
多维数据集的构建及其数据仓库OLAP
多维数据集的构建及其数据仓库OLAP071070012 李骁数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境，用以支持经营管理中的决策支持过程，数据模型是数据仓库研究的核心问题之一，由于传统数据模型不能有效地表示数据仓库的数据结构和语义，也难以有效地支持OLAP，因此，需要建立多维数据模型来支持分析。
本报告创建了多维数据模型，定义了数据仓库的度量和维度结构，并以此为基础，进行了简单的OLAP操作并得到了相关结论。
由于数据仓库操作面向的是大量的、各阶段的详细数据，直接创建是不现实的，这里直接采用了SQL Server自带的Foodmart 2000数据源作为操作基础。
数据仓库包含了4个层次的体系结构，分别是数据源、数据的存储和管理、OLAP服务器和前端工具。
报告只深入到基于数据的存储和管理的简单OLAP服务分析，microsoft的Analysis server在人性化方便做得很好，容易上手，基本不存在较大的操作问题。
（一）建立用于OLAP的数据库及数据源连接本次作业是在系机房的windows server 2003系统环境中完成的，建立数据源连接首先单击“开始”按钮，指向“设置”，单击“控制面板”，然后双击“管理工具”，再双击“数据源(ODBC)”。
在弹出的“ODBC数据源管理器”中选定“系统DSN”选项卡，单击“添加”添加数据源，由于本人并没有好的数据源，因此直接采用系统数据库中的样本作为数据源对象。
具体操作是在随后弹出的“ODBC Microsoft Access安装”中命名并找到样本数据库（windows server 2003在D盘），点击“确定”即可在SQL Server2000中，右击数据库名，建立新数据库如下：建立好数据库后，在Analysis Manager 树窗格中，右击“教程”数据库下的“数据源”文件夹，然后单击“新数据源”命令。
在随后弹出的“数据链接属性”对话框中，单击“Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers”。
sqlserver 数据库实例
sqlserver 数据库实例SQL Server 数据库实例SQL Server 是由微软公司开发的关系型数据库管理系统（DBMS），它是一种可靠、安全、高效的数据库解决方案。
在SQL Server中，一个数据库实例（Database Instance）是指在一个计算机上运行的SQL Server程序，它包含了一个或多个数据库。
一个SQL Server数据库实例由以下几个主要组件组成：1. SQL Server引擎（SQL Server Engine）：SQL Server引擎是核心组件，负责处理数据库的管理和查询。
它包括查询优化器、查询执行引擎和事务管理器等功能，提供了高效的数据存储和检索机制。
2. 数据库文件（Database Files）：数据库文件是SQL Server中存储数据的基本单元。
一个数据库实例可以包含多个数据库文件，包括主要数据文件（Data Files）、事务日志文件（Transaction Log Files）和辅助文件组（Filegroup）。
主要数据文件用于存储表、索引和存储过程等数据，事务日志文件用于记录数据库的变更操作，辅助文件组用于存储其他辅助数据。
3. 实例配置（Instance Configuration）：实例配置包括数据库实例的名称、端口号、身份验证方式、内存限制和CPU限制等参数设置。
通过实例配置，可以对数据库实例进行灵活的管理和优化。
4. 安全性和权限（Security and Permissions）：SQL Server提供了丰富的安全性和权限控制机制，可以对数据库实例、数据库和对象进行细粒度的访问控制。
管理员可以通过角色、用户和权限设置来管理用户的访问权限，保证数据的安全性和完整性。
5. 备份和恢复（Backup and Recovery）：SQL Server提供了强大的备份和恢复功能，可以对数据库进行定期备份，以防止数据丢失。
管理员可以通过备份和恢复操作来保护数据库的可用性和持久性。
sql server 数组类型
sql server 数组类型
SQL Server是一个关系型数据库管理系统，其中最重要的数据类型之一是表（table）。
在SQL Server中，表由行和列组成，每一列都具有相同的数据类型。
数组是一种数据结构，它允许我们在一个变量中存储多个值，这些值可以是相同的数据类型或不同的数据类型。
在SQL Server中，我们可以使用数组来组织和存储数据。
在SQL Server中，有两种主要的数组类型：
1. 表值函数返回的行集
表值函数是一种特殊的函数，它允许我们返回一行或多行数据。
我们可以使用表值函数返回一个包含多个列的行集，这个行集可以看作是一个二维数组。
我们可以使用SELECT语句查询这个行集，并使用JOIN语句连接多个表值函数。
2. XML类型
XML是一种通用的标记语言，它可以用于表示和存储各种类型的数据。
在SQL Server中，我们可以使用XML类型来存储和组织数据。
XML类型的本质是一个树形结构，这个树形结构中的每个节点都可以包含多个值，这些值可以是相同的数据类型或不同的数据类型。
我们可以使用FOR XML PATH语句将表中的数据转换为XML类型，并使用FOR XML AUTO语句将XML类型的数据转换回表格式。
使用数组类型可以方便地组织和存储数据，同时也可以提高查询效率。
在SQL Server中，我们可以使用数组类型来处理大量数据，同时也可以使用数组类型来加快查询速度。
使用Analysis Service编写多维数据集
2007教程：使用Analysis Service编写多维数据集使用Analysis Service编写多维数据集第一章：SQL Server 2005概述及安装须知1.1SQL Server 2005概述1.2SQL Server软硬件安装需求1.3SQL Server 2005 安装后的Service Pack(SP)修补更新1.4SQL Server 2005数据库内存设置第二章：SQL SERVER2005 SSAS对象介绍1.5数据源1.6数据源视图1.7多维数据集1.8维度1.9角色第三章：多维数据集（CUBE）建立指南1.10新建SSAS 项目1.11新建数据源1.12创建数据源视图1.12.1创建数据源视图1.12.2新建命名查询1.12.3新建命名计算1.13创建CUBE1.13.1度量值1.13.2维度1.13.3维度层次结构1.13.4设置维度用法1.13.5“计算”1.13.6操作1.13.7分区1.13.8透视1.13.9浏览器1.14CUBE的处理及部署第四章：常见问题及解决办法第五章：多维表达式MDX语法简析注：本教程适合SSAS初学者使用，不包括数据挖掘部分。
1.1.SQL Server 2005概述SERVER 2005是SQL SERVER 200的新一代继代者，除了继承SQL SERVER 2000数据库的优点外,还持续在性能、可靠性、可用性、可编程性和易用性各方面都做了改进，使得它适用于大型在线事务处理（OLTP）、数据存储和电子商务应用程序的使用。
SQL SERVER 2005添加了许多新功能，使得SQL SERVER 2005的定位不局限于数据库领域，更严格来讲应该是被定位在“商业智能（BI）平台”，因此也才会有Business Intelligence Development Studio等工具的出现。
这也是我们选择SQL SERVER 2005编写CUBE的原因。
使用SQL Server Analysis Server2012创建多维数据库
一、先决条件若要完成本教程，需要使用下列组件、示例和工具:•SQL Server 数据库引擎（SQL Server 2012自带）•Analysis Services（SQL Server 2012自带）•SQL Server Data Tools（SQL Server 2012自带）•HealthDW数据库（微软webcast提供，这里也提供一个下载）•Excel 2010二、设定场景Health 公司是一家保健公司，积累了员工信息，产品信息，产品的单价和产品的销售息产品信息产品的单价和产品的销售量。
该公司希望建立多维数据集了解不同部门员工的销售业绩。
部门员工的销售业绩。
例如，想要了解2008年网售部门销售八组石雷的销售业绩。
三、实现步骤1、新建并还原HealthDW数据库到本机实例中，略去。
2、打开SQL Server 2012自带的SSDT，新建一个Analysis Services Multidimensional and Data Mining Project,命名为SSASLearn01，然后建立数据源、数据源视图，这个略去。
3、新建cube，并引用前面刚新建的数据源视图。
4、新建三个维度，选择三个维度表，其他全部默认。
完成后界面如图：5、我们首先创建日期维度，产品维度和员工维度与些相似。
注意月维度必须包含年，因为独立的月毫无意义。
好了，此时，部署整个项目，第一次需要这样，后面只需要单独处理维度或cube即可完成部署。
部署完成后，我们可以浏览下日期维度的浏览效果：注意上图中的月1有多个，但代表的是不同年份。
这里有个小小的bug，就是月份排列按字符排列，不是按实际月份数字排列，修正一下即可此时对该维度，Process,并Reconnection,得到如下效果：排序妥了，我们希望的得到一个日期的层次结构钻取，再做如下修改即可。
对Cube，Process,并Reconnection,得到如下效果：注意，SQL Server 2012自带的SSDT已经废除了在该开发界面中对多维数据集的浏览，我们只能转到Excel界面完成6、我们继续完成产品维度和员工维度的设计。
sqlserver 数组
sqlserver 数组
SQL Server数组是一种构造可以存储不同类型的值的有序集合，它
可以将一行数据分割成多列，并使用单个变量来存储所有数据。
一个SQL Server数组有一个根元素，可以存储0个或多个元素，这些元素应该具
有相同的类型，也可以包含结构或对象。
对于不同类型的值，可以使用多
维数组来存储，这种数组可以指定从第一维到最后一维的每个维度的大小，并可以存储多维的值，比如矩阵、二维数组、多维数组等。
例如，可以使
用数组来存储多种不同的行类型，回答这个问题可以存储一个具有ID和Answer两个字段的行数组，两个字段都是int类型。
SQL Server数组可
以被用作参数列表，可以组合成数组变量，也可以使用新的功能（如SQL Server 2016中的新功能）通过表值参数传递数组到存储过程中。
SQL Server数组有许多优势，包括提供了便捷的数据存储和灵活的数据处理；它允许用户以更高效的方式进行数据处理；它可以提高处理大量数据和计
算大量数据的效率；它可以消除SQL语句中使用循环语句的需要，简化了
代码；它允许建立复杂的查询逻辑。
用SQL Server 2000 Analysis Service设计与创建多维数据集
用SQL Server 2000 Analysis Service设计与创建多维数
据集
张友平;杨丽萍
【期刊名称】《上海海事大学学报》
【年(卷),期】2003(024)001
【摘要】阐述了SQL Server 2000分析服务的功能与体系结构,介绍了利用分析服务构建多维数据集的全过程:建立数据维度、存储多维数据集、处理数据爆炸和分析多维数据集.
【总页数】3页(P72-74)
【作者】张友平;杨丽萍
【作者单位】上海海运学院,工学院,上海,200135;上海海运学院,工学院,上
海,200135
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.132.3
【相关文献】
1.神经网络算法在Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services中的应用 [J], 杜义君
2.SQL Server Analysis Services的概念与结构 [J], 雷妍
3.SQL Server Analysis Services的概念与结构 [J], 雷妍
4.基于SQL Server Analysis Services的招生数据分析 [J], 刘实;刘杉;郭俊芳;沙
仁高娃;郝晓琴;岳鹏飞
5.SQL Server 2000 Analysis Services在税务信息系统中的应用 [J], 张理强;郑兆瑞
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
SQLserver中cube：多维数据集实例详解
SQLserver中cube：多维数据集实例详解1、cube:⽣成多维数据集，包含各维度可能组合的交叉表格，使⽤with 关键字连接 with cube根据需要使⽤union all 拼接判断某⼀列的null值来⾃源数据还是 cube 使⽤GROUPING关键字GROUPING([档案号]) = 1 ： null值来⾃cube（代表所有的档案号）GROUPING([档案号]) = 0 ： null值来⾃源数据举例：SELECT * INTO ##GETFROM(SELECT *FROM ( SELECTCASEWHEN (GROUPING([档案号]) = 1) THEN'合计'ELSE [档案号]END AS '档案号',CASEWHEN (GROUPING([系列]) = 1) THEN'合计'ELSE [系列]END AS '系列',CASEWHEN (GROUPING([店长]) = 1) THEN'合计'ELSE [店长]END AS '店长', SUM (剩余次数) AS '总剩余',CASEWHEN (GROUPING([店名]) = 1) THEN'合计'ELSE [店名]END AS '店名'FROM ##PudianCardGROUP BY [档案号], [店名], [店长], [系列]WITH cubeHAVING GROUPING([店名]) != 1AND GROUPING([档案号]) = 1 --AND GROUPING([系列]) = 1 ) AS MUNIONALL(SELECT *FROM ( SELECTCASEWHEN (GROUPING([档案号]) = 1) THEN'合计'ELSE [档案号]END AS '档案号',CASEWHEN (GROUPING([系列]) = 1) THEN'合计'ELSE [系列]END AS '系列',CASEWHEN (GROUPING([店长]) = 1) THEN'合计'ELSE [店长]END AS '店长', SUM (剩余次数) AS '总剩余',CASEWHEN (GROUPING([店名]) = 1) THEN'合计'ELSE [店名]END AS '店名'FROM ##PudianCardGROUP BY [档案号], [店名], [店长], [系列]WITH cubeHAVING GROUPING([店名]) != 1AND GROUPING([店长]) != 1 ) AS P )UNIONALL(SELECT *FROM ( SELECTCASEWHEN (GROUPING([档案号]) = 1) THEN'合计'ELSE [档案号]END AS '档案号',CASEWHEN (GROUPING([系列]) = 1) THEN'合计'ELSE [系列]END AS '系列',CASEWHEN (GROUPING([店长]) = 1) THEN'合计'ELSE [店长]END AS '店长', SUM (剩余次数) AS '总剩余',CASEWHEN (GROUPING([店名]) = 1) THEN'合计'ELSE [店名]END AS '店名'FROM ##PudianCardGROUP BY [档案号], [店名], [店长], [系列]WITH cubeHAVING GROUPING([店名]) != 1AND GROUPING([店长]) != 1 ) AS W )UNIONALL(SELECT *FROM ( SELECTCASEWHEN (GROUPING([档案号]) = 1) THEN'合计'ELSE [档案号]END AS '档案号',CASEWHEN (GROUPING([系列]) = 1) THEN'合计'ELSE [系列]END AS '系列',CASEWHEN (GROUPING([店长]) = 1) THEN'合计'ELSE [店长]END AS '店长', SUM (剩余次数) AS '总剩余',CASEWHEN (GROUPING([店名]) = 1) THEN'合计'ELSE [店名]END AS '店名'FROM ##PudianCardGROUP BY [档案号], [店名], [店长], [系列]WITH cubeHAVING GROUPING([店名]) = 1AND GROUPING([店长]) = 1AND GROUPING([档案号]) = 1 ) AS K ) ) AS T2、rollup:功能跟cube相似3、将某⼀列的数据作为列名，动态加载，使⽤存储过程，拼接字符串DECLARE @st nvarchar (MAX) = '';SELECT @st =@st + 'max(case when [系列]=''' + CAST ([系列] AS VARCHAR) + ''' then [总剩余] else null end ) as [' + CAST ([系列] AS VARCHAR) + '],' FROM ##GETGROUP BY [系列]; print @st;4、根据某⼀列分组，分别建表SELECT'select ROW_NUMBER() over(order by [卡项] desc) as [序号], [会员],[档案号],[卡项],[剩余次数],[员⼯],[店名] into ' + ltrim([店名]) + ' from 查询 where [店名]=''' + [店名] + ''' ORDER BY [卡项] desc' FROM查询GROUP BY[店名]总结以上就是本⽂关于SQLserver中cube：多维数据集实例详解的全部内容，希望对⼤家有所帮助。
sql server结构描述
sql server结构描述SQL Server是一种关系型数据库管理系统，用于存储和管理大量的结构化数据。
在理解SQL Server的工作原理和优势之前，我们首先需要了解其整体结构和组成部分。
本文将对SQL Server的结构进行描述，帮助读者更好地理解这一强大的数据库管理系统。
一、SQL Server的整体结构SQL Server由多个组件和服务构成，形成了一个复杂而强大的系统。
下面是SQL Server的整体结构图示：```[图1：SQL Server整体结构图示]```1.1 实例（Instance）SQL Server的最高层级是实例（Instance），每个实例都是一个独立的数据库运行环境。
一个实例可以包含多个数据库，并且具有自己的内存、进程和配置设置。
一个服务器（Server）可以同时承载多个实例。
1.2 数据库引擎（Database Engine）数据库引擎是SQL Server的核心组件，负责处理数据库的创建、访问、操作和管理。
它包含了SQL解析器、查询优化器和执行引擎等关键模块，能够高效地执行SQL语句并管理数据库的物理和逻辑结构。
1.3 存储引擎（Storage Engine）存储引擎是数据库引擎的一个子组件，负责将数据物理存储到磁盘上，并提供对数据的快速读取和更新支持。
SQL Server的存储引擎采用了B+树索引、页式存储和日志重做等技术，以提供高效的数据存储和访问性能。
1.4 查询优化器（Query Optimizer）查询优化器是数据库引擎的另一个重要组件，它负责分析和优化SQL查询语句，以提高查询性能和效率。
查询优化器会根据统计信息、索引和查询条件等因素，生成最优的查询执行计划，并将其交给执行引擎执行。
1.5 缓冲区管理器（Buffer Pool Manager）缓冲区管理器是SQL Server的内存管理模块，负责将数据库中常用的数据页缓存到内存中，加快数据的访问速度。
SQL Server数据库
SQL Server数据库SQL Server是一个由Microsoft开发的关系型数据库管理系统。
它是一个可靠的、强大的数据库管理软件，被广泛应用于企业、小型公司、机构和部门等各种领域。
本文将介绍SQL Server数据库的概念、数据库的设计和管理方法以及一些可供使用的工具。
概述SQL Server是一种基于关系模型的数据库管理系统。
关系模型是一种基于表（术语称之为“关系”）的方法，每个表都包含一组相关的数据。
表有一系列列，其中每一列都对应一个特定的数据类型。
数据被存储在每行中，每行都具有唯一的标识符（主键），它能够与其它表建立关联。
SQL Server的主要特点是：高效性、高可靠性、可扩展性、安全性和易使用性。
它支持各种类型的操作，包括存储、查询和更新数据。
此外，它还支持事务处理、数据安全、备份和恢复等功能。
数据库设计在设计一个SQL Server数据库之前，必须先确定数据库的目的和范围。
要考虑数据的类型、数量和与数据库相关的应用程序。
设计过程需要考虑以下几个方面：1. 数据库范式数据库范式是描述数据库结构的规则。
第一范式规定了表必须是满足单一属性的要求。
第二范式指出表必须只关注一个主键或联合主键，而不是依赖于其他非主属性。
第三范式规定表必须消除非主属性之间的传递依赖关系。
在设计一个数据库时，尽可能地消除不必要的重复数据，这将提高数据库的规范性和整体性能。
2. 数据库表设计一个数据库被划分为多个表，每个表都具有自己的字段和行。
在设计每个表时，必须定义好每个字段的数据类型、大小和约束。
每个表都应该有一个主键来标识数据和行。
此外，还应该使用外键来定义表之间的关系。
这些关系使得不同表之间数据的相关性能够被捕捉和维持。
3. 数据库的物理设计物理设计是将逻辑数据库设计转换为数据库管理系统能够读取和处理的实际物理文件结构。
在这个过程中，需要考虑数据的存储和访问速度。
应该将表和索引放在不同的文件组中，这样可以更好地维护它们。
在sqlserveranalysisservices中选择表格或多维建模
在 SQL Server 2012 Analysis Services 中选择表格或多维建模体验Microsoft 商业智能技术文章作者Hitachi Consulting：Liz Vitt －作者Scott Cameron －作者Hilary Feier －审校Microsoft：T.K.Anand －审校Ashvini Sharma －审校发布时间：2012 年 5 月适用范围：SQL Server 2012 Analysis Services摘要：本白皮书提供的实用指南可帮助 BI 专业人员和决策者决定，您的下一个 BI 解决方案最合适采用 SQL Server 2012 Analysis Services 表格建模，还是 SQL Server 2012 Analysis Services 多维建模。
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