怎么用DataMapping把多维库的数据转化成二维表？

你提到的 多维库（比如 OLAP 多维数据立方体）和 二维表（普通的关系表、Excel、CSV、DataFrame）之间的转换，本质上就是 把维度展开、度量汇总拆开 的过程。DataMapping 工具通常就是做这种“结构映射”的。

我给你分步骤解释一下思路：

---

1. 多维库数据的特点

• 维度（Dimension）：时间、地区、产品、客户等。

• 度量（Measure）：销售额、利润、数量等。

• 多维库存储方式：以立方体（Cube）或星型/雪花模型存储，数据是聚合过的。

举例：

 

维度: 时间=2025-09, 地区=北京, 产品=手机 度量: 销售额=100万, 数量=2000

---

2. 二维表的目标

二维表就是普通表格：行和列。
例如：

时间	地区	产品	销售额	数量
2025-09	北京	手机	100万	2000

---

3. DataMapping 转换思路

用 DataMapping 工具时，一般会有以下步骤：

1. 源定义：选择多维库中的 cube 或视图作为数据源。

2. 字段映射：

   • 把维度字段映射成二维表的列（如 时间→表列“time”，地区→表列“region”）。

   • 把度量指标映射成表格中的度量列（销售额→sales，数量→qty）。

3. 展开规则：

   • 如果度量是多个指标（比如销售额、数量、利润），DataMapping 会帮你把这些度量列“平铺”在二维表中。

4. 输出定义：指定目标表结构（关系型数据库表、CSV 文件或 DataFrame）。

---

4. 示例流程

假设 cube 有三个维度：时间、地区、产品，一个度量：销售额。
在 DataMapping 里操作就是：

• 输入源：Cube_Sales

• 映射：

  • time_dim → 列 time

  • region_dim → 列 region

  • product_dim → 列 product

  • sales_amt → 列 sales

• 输出：二维表 sales_flat_table

得到结果表：

time	region	product	sales

---

5. 常见转换规则

• 维度展开：多维度 → 多列。

• 度量拆分：度量字段 → 单独列。

• 聚合处理：如果 cube 是预聚合的，DataMapping 只要直接平铺；如果是明细数据，可能要指定聚合函数（SUM、AVG 等）。