构建使用Oracle在数据仓库中构建多层次结构（Oracle数据仓库分层）

随着现代商业分析技术的发展，使用多层次结构构建数据仓库变得越来越重要。在数据仓库中，Oracle是针对多层次结构构造的常见的数据库系统之一。在构建这种多层次结构的Oracle数据仓库时，需要考虑三个主要组件：存储，聚合和查询。

首先，我们需要以某种设计来存储Oracle数据仓库中的数据，以便在构建多层次结构时取用。通常，数据仓库的表结构会想东西，根据实际需求可以采用层次式的、星型的或编制的社会结构。接下来，为了能够完整构建多层次结构，我们还需要使用Oracle的聚合功能。这样，我们就可以将粗粒度的数据（如细粒度的检索时间）聚合为细粒度的数据（如总检索时间）并存储在数据仓库中。最后，为了进行一些更复杂的查询，如多层次查询，将需要使用Oracle提供的查询功能，即粗粒度查询和多层次查询。使用以上三个组件，我们就能在Oracle数据仓库中建立一个多层次结构。

下面通过一个实际例子来演示如何使用Oracle构建多层次结构。假设要对用户的注册时间和登录时间进行分析，首先需要创建一个用户表，表中包含用户ID，用户名，注册时间，登录时间等字段。接下来，聚合原有的时间维度并将结果存入新的表中。例如，统计按月份统计注册和登录用户的数量，结果如下：

Month | Registerened Polls | Login Polls

— | — | —

Jan | 2000 | 1500

Feb | 2500 | 2000

March | 3000 | 3000

最后，为了实现多层次查询，我们可以使用以下Oracle代码来执行：

SELECT Month,

Registered_Polls,

Login_Polls,

SUM(Registered_Polls + Login_Polls) AS “Total Polls”

FROM Customer

GROUP BY Month

ORDER BY Month;

以上示例使用了Oracle构建多层次结构的基本步骤，分别是存储、聚合和查询。因此，如果要使用Oracle构建多层次结构，以上三个主要组件必不可少。