以專業(yè)與熱愛(ài)深耕學(xué)術(shù)，

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數(shù)據(jù)處理是計(jì)算機(jī)科學(xué) 最本質(zhì)的核心需求。為應(yīng)對(duì)傳統(tǒng)文件系統(tǒng)的數(shù)據(jù)冗余與一致性問(wèn)題，E. F. Codd 于1970 年提出關(guān)系模型，奠定了關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的理論基礎(chǔ)。該模型憑借結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)獨(dú)立性和結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言(SQL)標(biāo)準(zhǔn)化查詢的特性，有效支撐了聯(lián)機(jī)事務(wù)處理場(chǎng)景。然而，隨著商業(yè)智能的發(fā)展，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在多表連接運(yùn)算中的性能瓶頸日益凸顯，特別是在銷售分析、財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)等需要“時(shí)間-地域-產(chǎn)品”多維度鉆取的場(chǎng)景下，實(shí)時(shí)分析需求難以滿足。在20 世紀(jì)90 年代初，這一技術(shù)矛盾直接推動(dòng)了多維數(shù)據(jù)庫(kù)的誕生——通過(guò)預(yù)計(jì)算數(shù)據(jù)立方體和優(yōu)化存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜多維查詢的亞秒級(jí)響應(yīng)，成為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能的核心分析引擎。

? 多維數(shù)據(jù)庫(kù)

多維數(shù)據(jù)庫(kù)是一種專門(mén)用于OLAP 的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，其核心特征是以多維數(shù)據(jù)模型組織數(shù)據(jù)，支持高效的多維查詢與分析。與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的二維表結(jié)構(gòu)不同，多維數(shù)據(jù)庫(kù)采用立方體(cube)作為基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。其中，維度(dimensions)代表分析視角(如時(shí)間、地域、產(chǎn)品等)；層次結(jié)構(gòu)(hierarchies)定義維度內(nèi)數(shù)據(jù)的聚合路徑(如“年-季度-月”)；度量(measures)存儲(chǔ)可計(jì)算的數(shù)值指標(biāo)(如銷售額、庫(kù)存量)；單元格(cells)記錄特定維度組合下的度量值。多維數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)預(yù)計(jì)算聚合數(shù)據(jù)(如各區(qū)域年度銷售總和)和優(yōu)化存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)(如稀疏矩陣壓縮)，顯著提升復(fù)雜分析查詢的性能，在商業(yè)智能、財(cái)務(wù)分析等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。

增加多維數(shù)據(jù)庫(kù)后數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市的體系結(jié)構(gòu)

多維數(shù)據(jù)庫(kù)的核心數(shù)據(jù)源主要來(lái)自企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(enterprise data warehouse，EDW)及其衍生的主題數(shù)據(jù)集市，兩者共同構(gòu)成多維分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在增加多維數(shù)據(jù)庫(kù)后數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市的體系結(jié)構(gòu)如圖所示。

截至2010 年，開(kāi)源聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)項(xiàng)目以關(guān)系型聯(lián)機(jī)分析處理(ROLAP)架構(gòu)為主(如Mondrian)，國(guó)內(nèi)尚無(wú)基于多維立方體原生存儲(chǔ)的多維數(shù)據(jù)庫(kù)多維聯(lián)機(jī)分析處理(MOLAP)的開(kāi)源引擎，也沒(méi)有公認(rèn)的商用MOLAP 多維數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)被甲骨文的Essbase、IBM 的Cognos、SAP 的BusinessObjects 和微軟的Analysis Services 四大商用閉源解決方案壟斷，國(guó)產(chǎn)自主多維數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品尚屬空白。這一局面導(dǎo)致國(guó)內(nèi)企業(yè)面臨三重困境：高昂的采購(gòu)和實(shí)施成本，受限的技術(shù)服務(wù)能力，以及關(guān)鍵技術(shù)的“卡脖子”風(fēng)險(xiǎn)。

針對(duì)這一產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)，喬貴邠博士帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)了擁有完整知識(shí)產(chǎn)權(quán)的GmmCube 多維數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)北京智達(dá)方通科技有限公司十余年的商業(yè)化實(shí)踐，已完成超百家企事業(yè)單位的多維分析系統(tǒng)部署；同時(shí)，北京聯(lián)合大學(xué)智能軟件研發(fā)團(tuán)隊(duì)持續(xù)深化AI 技術(shù)與多維數(shù)據(jù)庫(kù)的融合創(chuàng)新。在長(zhǎng)期研發(fā)過(guò)程中，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)缺乏系統(tǒng)闡述多維數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的公開(kāi)資料與專著，這正是《多維數(shù)據(jù)庫(kù)》一書(shū)撰寫(xiě)的核心動(dòng)因。

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多維數(shù)據(jù)庫(kù)

劉宏哲, 喬貴邠著

北京 : 科學(xué)出版社, 2026. 2

(信息科學(xué)技術(shù)學(xué)術(shù)著作叢書(shū))

ISBN 978-7-03-083584-0

本書(shū)系統(tǒng)闡述了多維數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的理論、技術(shù)與應(yīng)用，采用“理論—實(shí)踐—前沿”的三段式結(jié)構(gòu)。

• 理論篇(第1～4 章)：多維數(shù)據(jù)庫(kù)概述及系統(tǒng)講解切片與鉆取、星型/雪花模式、多維表達(dá)式(MDX)查詢、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與索引等核心概念和理論。

• 實(shí)踐篇(第5～7 章)：多維數(shù)據(jù)庫(kù)在制造、金融、教育、電網(wǎng)、醫(yī)療等行業(yè)的應(yīng)用，國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)上主流的多維數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品及多維數(shù)據(jù)庫(kù)的安全；GmmCube 的研發(fā)背景與核心技術(shù)架構(gòu)、多維建模過(guò)程與實(shí)時(shí)決策支持。

• 前沿篇(第8 章)：探討自動(dòng)化建模與維護(hù)、智能查詢、檢索性能優(yōu)化與多模態(tài)檢索、多維數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)、異常檢測(cè)與根本原因分析等智能多維數(shù)據(jù)庫(kù)前沿課題。

AI 技術(shù)的深度融入推動(dòng)多維數(shù)據(jù)庫(kù)邁入智能化新階段。智能多維數(shù)據(jù)庫(kù)正從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)工具進(jìn)化為具備自主學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)與決策支持能力的核心中樞，為企業(yè)應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境提供全鏈路的智能支撐。

本書(shū)系統(tǒng)構(gòu)建從理論到實(shí)踐的完整知識(shí)體系，既具有學(xué)術(shù)前沿性又包含可落地的工程實(shí)踐方案。全書(shū)可作為工程師實(shí)施多維數(shù)據(jù)庫(kù)項(xiàng)目的技術(shù)參考，也可作為高等院校大數(shù)據(jù)、商業(yè)智能等相關(guān)專業(yè)的教學(xué)用書(shū)。為便于讀者實(shí)踐，所有案例數(shù)據(jù)集及配套資源均已開(kāi)源。

本文摘編自《多維數(shù)據(jù)庫(kù)》（劉宏哲, 喬貴邠著. 北京 : 科學(xué)出版社, 2026. 2）一書(shū)“前言”，有刪減修改，標(biāo)題為編者所加。

(信息科學(xué)技術(shù)學(xué)術(shù)著作叢書(shū))

ISBN 978-7-03-083584-0

責(zé)任編輯：徐京瑤

本書(shū)系統(tǒng)闡述了多維數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的理論、技術(shù)與應(yīng)用。第1 章概述多維數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展背景及核心概念。第2 章剖析多維數(shù)據(jù)庫(kù)的核心建模方法。第3 章探討多維數(shù)據(jù)庫(kù)的操作和多維表達(dá)式的語(yǔ)法、功能及實(shí)現(xiàn)原理。第4 章解析維度大綱及多維索引結(jié)構(gòu)。第5 章探討多維數(shù)據(jù)庫(kù)的安全機(jī)制，涵蓋自主訪問(wèn)控制、強(qiáng)制訪問(wèn)控制及管理員職責(zé)。第6 章展示多維數(shù)據(jù)庫(kù)在企業(yè)管理及主要行業(yè)的應(yīng)用實(shí)踐，并分析國(guó)內(nèi)外主流產(chǎn)品生態(tài)。第7章以國(guó)產(chǎn)系統(tǒng)GmmCube 為案例，詳述其架構(gòu)、數(shù)據(jù)源管理、多維建模、與核心創(chuàng)新。第8 章探討智能多維數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展趨勢(shì)。本書(shū)理論與實(shí)踐并重，是系統(tǒng)學(xué)習(xí)多維數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的權(quán)威參考，適合數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的研究者、開(kāi)發(fā)者及企業(yè)管理者閱讀。

（本文編輯：劉四旦）

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