メジャー は、測定属性を定義し、ファクト表で使用されます。メジャーは、列または属性の数値に直接マッピングすることで計算できます。集約関数は、ディメンション分析用にメジャーの値を合計します。
メジャーは、一連のディメンションのコンテキスト内で意味を持つようになります。例えば、300 という収入はそれ自体では意味がありません。収入メジャーを地域や時間といったディメンションのコンテキストに置くことで、メジャーは意味を持つようになります (1 月のニューヨークの収入は 300 である)。メジャーの一般的な例としては、収入、コスト、利益などがあります。
メジャーは集約リストによって定義されます。メジャーに複数の集約がある場合、集約関数がリストの順序で実行され、後の集約は前の集約の結果を入力として受け取ります。
各集約では、対応するディメンションのリストに対して適用される関数が指定されています。基になっているデータベースでサポートされている任意の集約関数を使用できます。ワークベンチは次の集約関数をサポートします。
- AVG
- CORRELATION
- COUNT
- COUNT_BIG
- COVARIANCE
- MAX
- MIN
- STTDEV
- SUM
- VARIANCE
メジャー・オブジェクトは各ディメンションを 1 回だけ集約できます。メジャーにはディメンションの空のリストに関する集約が 1 つ含まれる必要があり、他の各集約にはディメンションの明示的なリストが必要です。ディメンションの空のリストに対する集約は、別の集約によって明確に使用されていないキューブ・モデル内のすべてのディメンションに適用されます。
CORRELATION のように複数のパラメーターを必要とする集約関数がメジャーに含まれる場合、メジャーには複数の SQL 式が存在します。
メジャーには、SQL のデータ・タイプに基づくデータ・タイプもあります。ワークベンチは、メジャーのデータ・タイプを自動的に判別します。
ファクト表のメジャーは次のいずれかのタイプです。
- 加法
- 加法メジャー は、ファクト表内のすべてのディメンションについて集約できるメジャーであり、最も一般的なメジャーのタイプです。加法メジャーは、合計を求めるために複数のディメンションで使用されます。
ディメンション・モデリングにはディメンションの階層が含まれるので、階層内の異なるメンバーを対象とする情報の集約は、モデルの有用性の重要な要素です。集約は加法処理なので、できる限り加法メジャーを使用してください。
- 準加法
- 準加法メジャー は、一部のディメンションを集約できますが、すべてのディメンションは集約できません。例えば、人口調査や在庫などのメジャーは、準加法とみなされます。
- 非加法
- 非加法メジャーは、複数のディメンションについて集約することはできません。このようなメジャーは、レコード間またはファクト行間で論理的に集約できません。非加法メジャーは、通常、比率または他の数値計算の結果です。このようなメジャーに対して実行できる計算は、メジャーの行数の取得だけです。