Dimension Hierarchy

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Hierarchy分为两种，分别是：属性层次结构和用户定义的层次结构。

属性层次结构是由维度的单个属性构成的，当设置AttributeHierarchyEnable为true时，就启用了属性层次结构。Cube的空间结构是由属性层次结构来决定的。

1，用户定义的Hierarchy是一种有序组织数据的结构

用户定义的Hierarchy 直观上看是一个导航路径，从高的Level到低的Level查找数据，例如，从中国，河南，信阳，找到淮滨县。

一个维度可能有很多Attribute，Attribute之间没有明显的顺序，可以使用用户定义的Hierarchy组织Attribute，使Attribute变得有序。用户定义的Hierarchy是一种有序组织数据的结构，Hierarchy中的每个级别都表示维度中的一个属性。用户定义的Hierarchy下面简称为Hierarchy。

1.1 例如，DimDate维度的DateKey，DateQuarter和DateYear，属性之间有属性关系，但是没有Hierarchy，在SSMS中进行查看，发现DimDate维度下有四个属性层次结构。

1.2 为DimDate维度创建一个Date Hierarchy属性层次结构，组织DateKey，DateQuarter和DateYear这三个属性层次结构，并将这三个属性的AttributeHierarchyVisible设置为False，避免出现混乱，使同一个属性层次结构，不会出现在两个Hierarchy中。

在BIDT中执行Deploy和Process之后，点开维度的Browser选项卡，选中Date Hierarchy，能够很方便地导航数据。Hierarchy不会影响cube的结构，但是，能够为聚合提高性能，更便于user查看数据。点卡+号之后，进入低级的Level，查找数据。

1.3 在SSMS中，属性层次结构和用户自定义的层次结构的Icon是不同的，例如，MonthNumberOfYear是属性层次结构，其Icon是个矩形；Date Hierarchy是用户定义的层次结构，其Icon是个三角形。

1.4 使用MDX语句进行简单的查询

select {[Measures].[Unit Cost],[Measures].[Units Balance]} on columns,
    non empty [Dim Date].[Date Hierarchy].[Date Year].members on rows
from [Adventure Works DW2012]

2 Hierarchy分为两种结构，自然层次结构和非自然层次结构。

利用属性关系创建的Hierarchy是自然层次结构，下级Level“属于”上级Level，“属于”含义是相邻的下级成员和上级成员存在多对一或一对一的关系。自然属性层次结构能够被SSAS利用，并提高聚合性能。

非自然的Hierarchy是指至少存在一个相邻的Level之间不存在属性关系，导致相邻的Level之间存在多对多的关系，这种层次结构用来为常用的属性创建 Drill-down 钻取导航路径。从用户的角度来说，有这种钻取的层次路径是非常方便的，并且在 MDX 中通过导航函数也可以非常方便的导航和计算，所以还是起到一定的积极作用的。

非自然的Hierarchy示例，性别和教育之间不存在属性关系，由性别和教育构成的Hierarchy就是非自然的Hierarchy。

 3 MSDN

使用自然层次结构时，如果您在构成级别的属性之间建立了属性关系，则 SSAS可以使用某个属性的聚合来获取相关属性的结果。如果属性之间没有定义属性关系，则 Analysis Services 将根据键属性来聚合所有非键属性。

例如，在Date Hierarchy中，对DateYear的聚合，实际上可以由DateQuarter来聚合得到，这样SSAS就不会存储DateYear的聚合，不仅能节省存储空间，并且能提高查询性能。

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原文地址：http://www.cnblogs.com/ljhdo/p/4610929.html