02 2012 档案

BI后台操作ssas（1）一般信息和转移纬度
摘要：(1) ssas的solution只保存了各个表等信息之间的关系.内部并不存在对应的数据,而真正的数据都存储在下面的文件夹的 data文件夹中.可以打开查看具体的信息. 而config文件中对应的是 数据库的属性信息,一般不要进行修改 (2) cube 对应的solution 是最初用于构建cube用的，他必须部署之后才会产生具体的影响。 但是用solution修改cube相... 阅读全文
posted @ 2012-02-28 18:04 honkcal 阅读(768) 评论(0) 推荐(0)
silverlight datagrid控件，单击标题自定义排序
摘要：直接贴代码 <sdk:DataGrid AutoGenerateColumns="False" CanUserSortColumns="False" CanUserReorderColumns="False" IsReadOnly="True" HorizontalAlignment="Left" Margin="0,0,0,86" x:Name="ErrorCodeGrid" Widt... 阅读全文
posted @ 2012-02-15 19:02 honkcal 阅读(1134) 评论(0) 推荐(0)
silverlight 饼图 单机 显示详细信息
摘要：饼图：直接贴代码<StackPanel Height="55" HorizontalAlignment="Left" Margin="12,5,0,0" Name="stackPanel1" VerticalAlignment="Top" Width="122" > <TextBlock Text="选择的信息" FontWeight="Bold"/> <StackPanel Orientation=&qu 阅读全文
posted @ 2012-02-15 18:52 honkcal 阅读(476) 评论(0) 推荐(0)
ParallelPeriod 和 Cousin 同比的时候
摘要：ParallelPeriod 返回上一期间中与指定成员具有相同的相对位置的成员。 ParallelPeriod( [ Level_Expression [ ,Index [ , Member_Expression ] ] ] )Level_Expression 返回级别的有效多维表达式 (MDX)。 Index 指定要滞后的并行期间数的有效数值表达式。Member_Expressio... 阅读全文
posted @ 2012-02-14 10:25 honkcal 阅读(559) 评论(0) 推荐(0)
cube内部等信息
摘要：应该一般保证每个分区的数据的数目不大于两千万，大于两千万 数据就会访问比较慢 分区会一般根据时间进行分区，一般都需要保证每个分区的数量差不多，而比如对城市进行分区，那么可能信息并不相同，进而导致每个分区的数量不同。 设计度量值的时候可以有很多选项，比如说就MAX的值或者其他的，就是为了以后聚合使用的，后面设计聚合的时候 一般会对城市或者时间设计百分之百的聚合，为了提高查询的效... 阅读全文
posted @ 2012-02-13 14:57 honkcal 阅读(381) 评论(0) 推荐(0)
数据仓库的设计---星形结构和雪花型结构，数据仓库和数据集市
摘要：星形架构每个纬度表利用纬度关键字通过事实表中的外键约束于事实表中的某一行，实现与事实表的关联，这就要求事实表中的外键不能为空，这与一般数据库中外键允许为空是不同的。这种结构就使得用户能够很容易的从纬度表中的数据分析开始，获得纬度的关键字，以便连接到中心的事实表，进行查询，这样就减少了在事实表中扫描的数据量，以提高查询性能。雪花型架构纬度表除了具有星形模式中的纬度表的功能之外，还连接对事实表进行详细描述的详细类别表，详细类别表通过对事实表在有关纬度上的详细描述达到了缩小事实表和提高查询的目的。数据仓库数据集市数据集市就是面向不同主题的，一个主题对应自己的一个表，他和数据仓库的不同实际上就是数据仓 阅读全文
posted @ 2012-02-13 14:08 honkcal 阅读(2430) 评论(0) 推荐(0)
OLTP 和OLAP
摘要：事务处理和分析处理的对比事务处理OLTP分析处理OLAP处理个别记录关注一般趋势高生产率（每天数百万事务处理记录）低生产率（每天只有少数操作）系统的操作可以改变数据系统的操作可以回答问题查询只涉及几条记录查询经常波及整个数据库许多操作更改源数据大多数操作是只读的需要完全时时更新经常批量跟新（晚上或者周末）能很快的反映新数据最终反映新数据olap 数据较之optp数据要多一步数据多维化或者预综合处理，建立不同级别的统计数据，从而满足快速统计分析和查询的要求前端访问的方式不同：olap采用多维报表和统计图形，查询提出以及数据输入直观灵活，用户可以方便的逐层细化，切块，切片，数据旋转。oltp则是固 阅读全文
posted @ 2012-02-12 18:14 honkcal 阅读(450) 评论(0) 推荐(0)
CrossJoin的详细信息
摘要：CrossJoin (set1,set2) 可以使用“*”替代 获取两个集合的不同集的成员的交叉组合 set1和set2都是两个集合，最终返回一个集合 上面的截图 是crossjoin的显示的数据，下面的图片 显示的两个元组，可以看一下区别，元组内部的顺序必须一致 如下面截图 阅读全文
posted @ 2012-02-08 10:18 honkcal 阅读(279) 评论(0) 推荐(0)
mdx中的members，Allmembers，元组，集
摘要：客户端使用.members时候，在返回集中都不会包括任何计算成员。 但是analysis提供了AddCaculatedMembers（）和Allmembers函数将计算成员加入到一个集中 元组 一个元组是来自一个或者多个纬度的成员的集合，他本质上是个多维成员。 当一个元组有多个纬度时，对于每一个纬度，他只能有一个成员来自其中，为了能组成一个多维的元祖，必须使用括号将成员括起来 例如... 阅读全文
posted @ 2012-02-07 10:27 honkcal 阅读(1359) 评论(0) 推荐(0)
ADOMD.NET客户端功能 摘抄
摘要：与其他 Microsoft .NET Framework 数据访问接口一样，ADOMD.NET 也用作应用程序与数据源之间的桥梁。 但 ADOMD.NET 与其他 .NET Framework 数据访问接口的不同之处在于 ADOMD.NET 处理的是分析数据。 为了处理分析数据，ADOMD.NET 支持的功能与其他 .NET Framework 数据访问接口所支持的功能差异很大。 ADOMD... 阅读全文
posted @ 2012-02-06 10:11 honkcal 阅读(398) 评论(0) 推荐(0)
关于DrillThrough
摘要：维度上的是上钻和下钻。 这个我觉得还是英语和汉语的差异吧。 英语里是drill up,drill down和drill to detail 但是汉语都归成钻取了。 它只能取出跟维度相关的链接字段，像姓名什么的非维度字段就取不出来。 drill to detail，比如，2011年，公司的人数是5人，这么这个drill是看哪五人。 上下钻是维度不同层次的钻。 而to detail是看明细数据。 ============================================================================下面是转的卫东的博客 http://www.cnbl 阅读全文
posted @ 2012-02-05 17:50 honkcal 阅读(982) 评论(0) 推荐(0)
ADO OLDEB ODBC
摘要：他们都是访问数据库的技术。最初访问数据库是很困难的，因为每个数据库的格式都不一样,开发者得对他们所开发的每种数据库的底层API必须有深刻的了解. 因此,能处理各种各样数据库的通用的API就应运而生了. 也就是现在的ODBC(Open Database Connectivity), ODBC是人们在创建通用API的早期产物. 有许多种数据库遵从了这种标准,被称为ODBC兼容的数据库.但ODBC并不是完美无缺的,它仍然含有大量的低级的调用,基于ODBC开发应用程序仍较困难.开发者不得不将大量的精力花在底层的数据库通信中,而不能专注于他们所要处理的数据. 后来微软提出了一个解决方案: ... 阅读全文
posted @ 2012-02-04 21:28 honkcal 阅读(219) 评论(0) 推荐(0)
silverlight柱状图 改变选项事件 和 取消选择
摘要：public void T_ConditionSuccess(Object sender, GetConditionCodeRateCompletedEventArgs e) { if (e.Error == null) { Successrates.Clear(); ConditionCodeChart.Axes.Clear(); ConditionCodeChart.Series.Clear(); fo... 阅读全文
posted @ 2012-02-03 17:19 honkcal 阅读(744) 评论(0) 推荐(1)