一、多维模型的基本概念介绍：
立方体：由维度构建出来的多维空间，包含了所有要分析的基础数据，所有的聚合数据操作都在立方体上进行。
维度：就是观察数据的一种角度。在这个例子中，产品，地点，时间都是维度。
维度成员：构成维度的基本单位。对于时间维，它的成员分别是：第一季度、第二季度、第三季度、第四季度。
层次：维度的层次结构，要注意的是存在两种层次：自然层次和用户自定义层次。对于时间维而言，(年、月、日)是它的一个层次，(年、季度、月)是它的另一个层次，一个维可以有多个层次，层次可以理解为单位数据聚合的一种路径。
级别：级别组成层次。对于时间维的一个层次(年、月、日)而言，年是一个级别，月是一个级别，日是一个级别，显然这些级别是有父子关系的。
度量值：要分析展示的数据，即指标，即每个单元中的数据。
MDX查询：多维模型的查询语言MDX(MDX是微软发布的多维查询语言标准)。
二、OLAP与OLTP
| 数据处理类型 | OLTP（On-line Transaction Processing，联机事务处理） | OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理） |
| 面向对象 | 业务开发人员 | 分析决策人员 |
| 功能实现 | 日常事务处理 | 面向分析决策 |
| 数据模型 | 关系模型 | 多维模型 |
| 数据量 | 几条或几十条记录 | 百万千万条记录 |
| 操作类型 | 查询、插入、更新、删除 | 查询为主 |
三、 OLAP的基本操作
我们已经知道OLAP的操作是以查询——也就是数据库的SELECT操作为主，但是查询可以很复杂，比如基于关系数据库的查询可以多表关联，可以使用COUNT、SUM、AVG等聚合函数。OLAP正是基于多维模型定义了一些常见的面向分析的操作类型是这些操作显得更加直观。
OLAP的多维分析操作包括：钻取（Drill-down）、上卷（Roll-up）、切片（Slice）、切块（Dice）以及旋转（Pivot），下面还是以上面的数据立方体为例来逐一解释下：
钻取（Drill-down）：在维的不同层次间的变化，从上层降到下一层，或者说是将汇总数据拆分到更细节的数据。比如通过对2010年第二季度的总销售数据进行钻取来查看2010年第二季度4、5、6每个月的消费数据，如上图；当然也可以钻取浙江省来查看杭州市、宁波市、温州市……这些城市的销售数据。
上卷（Roll-up）：钻取的逆操作，即从细粒度数据向高层的聚合。如将江苏省、上海市和浙江省的销售数据进行汇总来查看江浙沪地区的销售数据，如上图。
切片（Slice）：选择维中特定的值进行分析，比如只选择电子产品的销售数据，或者2010年第二季度的数据。
切块（Dice）：选择维中特定区间的数据或者某批特定值进行分析，比如选择2010年第一季度到2010年第二季度的销售数据，或者是电子产品和日用品的销售数据。
旋转（Pivot）：即维的位置的互换，就像是二维表的行列转换，如图中通过旋转实现产品维和地域维的互换。