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在《租房分析&星型模型》中讲了如何创建一个星型模型的SSAS项目方案，这里我做一个雪花模型案例。雪花模型是在星型模型的基础上进行修改。
雪花模型
雪花模型其实就是把多个表合成一个维度，有减少数据沉余的作用，也易于维护和属性扩展，这里使用地产数据举例, 维度有 房间、楼栋、项目、区域、日期，其实房间、楼栋、项目、区域这些数据都是包含关系，如 房间的上一级是楼栋、楼栋的上一级是项目、项目的上一级是区域，而事实数据签约、认购、回款 是地产通用的三张表，也是明源ERP的核心。
日期维度
日期维度是任何项目都通用的维度，只要涉及到金额数量就会有按年-季-月、年-季-月-日、年-周、年天、月天、星期、旬等这些角度去看数据。那么怎样才能得到某一天是属于哪一年、哪个季度、哪个月、哪个周、那一年的某天、哪个旬、星期几？这里就用存储过程来实现，虽然SSAS提供了智能日期维度，也对财务日期做了一些修改，但是它毕竟是美国人的思维模式很难复合中国国情需要的日期，比如美国人一周的第一天是周日，而中国是周一。那么怎么来实现这个存储过程，这个存储过程可以写的比较长容易看懂如果对SQL 的日期处理比较熟悉的话只要几行就能完成不容易看懂。这里我就是用容易看懂的比较长的SQL语句来实现。
日期存储过程
SETANSI_NULLSON
GO
SETQUOTED_IDENTIFIERON
GO
-- =============================================
-- Author: FocusBI
-- Create date: 20180824
-- Description: 完整的日期信息表
--=============================================
ALTERPROCEDURE [dbo].[Dim_Date]@BeginDate nvarchar(8), @EndDate nvarchar(8)
AS
BEGIN
declare @DateKey int
declare @dtEndOfDay datetime
set @dtEndOfDay =convert(datetime,cast(@BeginDate asnvarchar),120)
set @DateKey =convert(varchar,@dtEndOfDay,112)
while @dtEndOfDay <convert(datetime,cast(@EndDate asnvarchar),120)
begin
select @DateKey as DateKey,
@dtEndOfDayasData,
YEAR(@dtEndOfDay)asYear,
casewhenMonth(@dtEndOfDay)<= 6 then'上半年'
else'下半年'endas HalfAYear,
datepart(qq,@dtEndOfDay)as Quarter_num,
casewhendatepart(qq,@dtEndOfDay)= 1 then'Q1'
whendatepart(qq,@dtEndOfDay)= 2 then'Q2'
whendatepart(qq,@dtEndOfDay)= 3 then'Q3'
else'Q4' endas Quarter_EN,
casewhendatepart(qq,@dtEndOfDay)= 1 then'一季度'
whendatepart(qq,@dtEndOfDay)= 1 then'二季度'
whendatepart(qq,@dtEndOfDay)= 1 then'三季度'
else'四季度'endas Quarter_CN,
month(@dtEndOfDay)as Month_num,
casewhenmonth(@dtEndOfDay)= 1 then'January'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 2 then'February'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 3 then'March'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 4 then'April'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 5 then'May'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 6 then'June'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 7 then'Jul'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 8 then'August'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 9 then'September'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 10 then'October'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 11 then'November'
else'December'end Month_EN ,
casewhenmonth(@dtEndOfDay)= 1 then'Jan'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 2 then'Feb'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 3 then'Mar'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 4 then'Apr'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 5 then'May'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 6 then'Jun'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 7 then'Jul'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 8 then'Aug'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 9 then'Sep'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 10 then'Oct'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 11 then'Nov'
else'Dec'end Month_JX ,
casewhenmonth(@dtEndOfDay)= 1 then'一月'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 2 then'二月'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 3 then'三月'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 4 then'四月'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 5 then'五月'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 6 then'六月'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 7 then'七月'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 8 then'八月'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 9 then'九月'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 10 then'十月'
whenmonth(@dtEndOfDay)= 11 then'十一月'
else'十二月'end Month_CN ,
day(@dtEndOfDay)as [Month_Day] ,
DATENAME(dy,@dtEndOfDay)as Year_Day,
DATENAME(wk,@dtEndOfDay)as Year_Week,
casewhenday(@dtEndOfDay)< 10 then'上旬'
whenday(@dtEndOfDay)> 20 then'下旬'
else'中旬' end as TenDays,
Datepart(dw,@dtEndOfDay)as WeekDay_num,
datename(dw,@dtEndOfDay)as WeekDay_CN,
casewhendatename(dw,@dtEndOfDay)='星期一'then 1
whendatename(dw,@dtEndOfDay)='星期二'then 2
whendatename(dw,@dtEndOfDay)='星期三'then 3
whendatename(dw,@dtEndOfDay)='星期四'then 4
whendatename(dw,@dtEndOfDay)='星期五'then 5
whendatename(dw,@dtEndOfDay)='星期六'then 6
else 7 endas WeekDay_Short_CN,
casewhenDatepart(dw,@dtEndOfDay) = 1 then'星期一'
whenDatepart(dw,@dtEndOfDay) = 2 then'星期二'
whenDatepart(dw,@dtEndOfDay) = 3 then'星期三'
whenDatepart(dw,@dtEndOfDay) = 4 then'星期四'
whenDatepart(dw,@dtEndOfDay) = 5 then'星期五'
whenDatepart(dw,@dtEndOfDay) = 6 then'星期六'
else'星期日'endas WeekDay_EN,
casewhenDatepart(dw,@dtEndOfDay)= 1 then'周末'
whenDatepart(dw,@dtEndOfDay)= 7 then'周末'
else'平时'endas Weekend
set @dtEndOfDay = @dtEndOfDay + 1
set @DateKey =convert(varchar,@dtEndOfDay,112)
end
END
实现日期维度
在<星型模型_Dome >方案的基础上把 名字改成 <星型模型VS雪花模型_Dome>，把雪花模型跟星型模型做在一起方便对比。根据前面演示的步骤把日期表Dim_Date导入，按照步骤一步一步的完成下图的日期维度，这个type类型一定要设置成time ， 如果没有设置成time 后面的MDX同比环比就不好通过层结构计算。
项目维度
导入房间、楼栋、项目、区域四个维度表建立好关系，下图地产分析就是典型的雪花模型，
在创建项目信息维度时有最为核心的一步是他们是层级关系。
地产多维数据集
历史文章：
FocusBI: 使用Python爬虫为BI准备数据源(原创)