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大数据BI里面大家都有提到Cube,有的提倡打Cube,有的说不打Cube,到底哪...
如果你数据库事实表的数据量不大的话，可以考虑不打cube ，如果数据量很大的，在进行数据展示的时候经常需要group by ，那还是打CUBE比较好。
cube的全称是多维立方体，就是在不同位置存放数据的立方体，主要是用于支持联机分析应用（OLAP）。
在对大数据进行分析的过程中，传统BI的做法是，IT人员事先根据分析需求来进行建模（以及做二次表或打Cube），提前汇总好数据，业务人员在前端查看分析结果报表。这种做法很成熟，持续了很多年，但是也存在着一些问题。
DataCube与传统关系数据库有何异同?
1、数据分析灵活性不同 传统BI表样固定，定期出数，一人制作多人查看。新型BI即时响应需求变化，自己DIY为主，也可以分享给其他人查看。数据分析操作复杂程度不同 传统BI复杂表样，强大数据可视化效果。
2、由于立方单元是一个常规的数据库表格，所以我们能用传统的 RDBMS技术（如索引和连接）来处理和查询它们。这种形式对大量的数据集合可能是有效的，因为这些表格必须只能包含实际有数据的数据立方单元。
3、BI的话还是要有关系数据库基础的。如果你有这基础的话可以从微软的那套开始。我是从研究ETL入门的。
4、此外，有由Kognitio发起数据仓库托管服务，即DBMS厂商为客户开发和运行数据仓库。这种最初出现在业务部门，业务部门购买托管服务，而不是使用企业内IT部门提供的数据仓库。
5、其实两种产品并不是一样的类型，mysql是单纯的数据库存储，mssql是一整套数据解决方案。
6、分布式空间数据库的用户具有不同的权限级别，根据权限级别，各个用户利用分布式空间数据库中的数据可以执行不同的全局应用。
大数据的核心能力是什么
大数据的核心技术有四方面，分别是：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析。
大数据的核心是云技术和BI，离开云技术，大数据没有根基和落地可能；离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。简单的总结为大数据的目标驱动是BI，大数据实施落地是云技术。
“大数据”的核心：整理、分析、预测、控制。重点并不是我们拥有了多少数据，而是我们拿数据去做了什么。如果只是堆积在某个地方，数据是毫无用处的。它的价值在于“使用性”，而不是数量和存储的地方。
大数据的核心是云技术和BI。大数据（bigdata）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据时代的核心是分析。最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
大数据平台有哪些架构
平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统，前端路数成百上千甚至上万。一般多采用IPSAN或FCSAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分，前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。
数字化平台总体架构包括“一云”、“二网”、“三平台”。“一云”城市云数据中心基于开放架构，为城市建设融合、开放、安全的云数据中心，整合、共享和利用各类城市信息资源，提升政府服务与决策效率和合理性。
包括数据存储、执行引擎、编程和数据访问框架等。
到此，以上就是小编对于尼桑cube数据的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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