Ssas 对于股票市场历史分析项目，我应该采用关系式方法还是多维/OLAP方法？
这本身并不是一个语法/编码方面的问题，但我在网上找不到任何有意义的、直接与之相关的文章。当我开始使用SQLServerAnalysisServices（2008R2）深入研究数据挖掘时，我想知道我是应该采用关系数据方法（因为我的数据目前存在）还是从OLAP模型开始。我正在研究5000个符号的每日股市数据。这转化为12个左右的表，每个表的行数都很低。根据我目前的基本理解，OLAP似乎是一个额外的复杂性层，我认为这是不合理的。有什么想法吗？一些想法 OLAP模型的建立为使用MDX进行复杂数据分析提供了巨大的潜力。MDX是一种功能强大的语言，具有比SQL更高级别的概念（例如，不同类型的聚合（例如，打开/关闭）、层次结构维度、函数语言、向下展开、计算度量等）。也许在将来，随着数据量的增加，原始SQL可能会出现一些性能问题；联机分析处理Ssas 对于股票市场历史分析项目，我应该采用关系式方法还是多维/OLAP方法？,ssas,data-mining,olap,ssas-2008,Ssas,Data Mining,Olap,Ssas 2008,这本身并不是一个语法/编码方面的问题，但我在网上找不到任何有意义的、直接与之相关的文章。当我开始使用SQLServerAnalysisServices（2008R2）深入研究数据挖掘时，我想知道我是应该采用关系数据方法（因为我的数据目前存在）还是从OLAP模型开始。我正在研究5000个符号的每日股市数据。这转化为12个左右的表，每个表的行数都很低。根据我目前的基本理解，OLAP似乎是一个额外的复杂性层，我认为这是不合理的。有什么想法吗？一些想法 OLAP模型的建立为使用MDX进行复杂数据分析提供
多维数据集应该更快。谢谢您的反馈。我认为我的项目正朝着这个方向发展，我只是想在我走下去之前有点投入。我要补充的是，OLAP模型的另一个有用的方面是MDX语言也更好地支持时间序列分析：今年/去年，季度比季度增长，累计（MTD，YTD），等等。如果您正在执行这种类型的分析，那么查询更容易编写（一旦您了解了MDX），并且与关系模型相比，OLAP模型的性能要好得多。