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这类报表相对简单且规整，按照几个维度进行汇总，基于查询的数据进行切片、钻取等。多维分析的本质就是基于一个数据集进行过滤和分组汇总，写成 SQL 大概是这样：select sum(x1),count(x2),… from DS group by dim1,dim2,…，如果做切片和切块就再加上 where 条件，而多表 JOIN 常常需要事先准备数据集（有些产品允许用户先做关联运算生成数据集再做多维分析），这就是为什么多维分析产品建模时要把数据拉到一个 CUBE 或者一个宽表里的原因。
实际业务中除了这类简单的报表，还有相当一部分的复杂报表也会在业务开展过程中不断出现，比如这个：
像 应对报表没完没了的五个步骤 里提到的那样，这类报表也会“没完没了”。而这些复杂固定的报表就没法用多维分析实现了，需要专业的技术人员使用特定的报表工具才能完成，过程中还会涉及大量的编码工作。
认清 BI（多维分析）的本质，有助于管理用户的预期，让 BI 系统的各部分功能各司其职。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/xmilu/p/13095901.html
