產研聯合，推動多維數據庫邁入智能化新階段

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數據處理是計算機科學 最本質的核心需求。為應對傳統文件系統的數據冗余與一致性問題，E. F. Codd 于1970 年提出關系模型，奠定了關系數據庫的理論基礎。該模型憑借結構化存儲、數據獨立性和結構化查詢語言(SQL)標準化查詢的特性，有效支撐了聯機事務處理場景。然而，隨著商業智能的發展，關系數據庫在多表連接運算中的性能瓶頸日益凸顯，特別是在銷售分析、財務預測等需要“時間-地域-產品”多維度鉆取的場景下，實時分析需求難以滿足。在20 世紀90 年代初，這一技術矛盾直接推動了多維數據庫的誕生——通過預計算數據立方體和優化存儲結構，實現了復雜多維查詢的亞秒級響應，成為數據倉庫和商業智能的核心分析引擎。

? 多維數據庫

多維數據庫是一種專門用于OLAP 的數據庫系統，其核心特征是以多維數據模型組織數據，支持高效的多維查詢與分析。與關系型數據庫的二維表結構不同，多維數據庫采用立方體(cube)作為基本數據結構。其中，維度(dimensions)代表分析視角(如時間、地域、產品等)；層次結構(hierarchies)定義維度內數據的聚合路徑(如“年-季度-月”)；度量(measures)存儲可計算的數值指標(如銷售額、庫存量)；單元格(cells)記錄特定維度組合下的度量值。多維數據庫通過預計算聚合數據(如各區域年度銷售總和)和優化存儲結構(如稀疏矩陣壓縮)，顯著提升復雜分析查詢的性能，在商業智能、財務分析等領域具有廣泛應用。

增加多維數據庫后數據倉庫、數據集市的體系結構

多維數據庫的核心數據源主要來自企業級數據倉庫(enterprise data warehouse，EDW)及其衍生的主題數據集市，兩者共同構成多維分析的數據基礎。在增加多維數據庫后數據倉庫、數據集市的體系結構如圖所示。

截至2010 年，開源聯機分析處理(OLAP)項目以關系型聯機分析處理(ROLAP)架構為主(如Mondrian)，國內尚無基于多維立方體原生存儲的多維數據庫多維聯機分析處理(MOLAP)的開源引擎，也沒有公認的商用MOLAP 多維數據庫產品。當時國內市場被甲骨文的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，國產自主多維數據庫產品尚屬空白。這一局面導致國內企業面臨三重困境：高昂的采購和實施成本，受限的技術服務能力，以及關鍵技術的“卡脖子”風險。

針對這一產業痛點，喬貴邠博士帶領團隊自主研發了擁有完整知識產權的GmmCube 多維數據庫，通過北京智達方通科技有限公司十余年的商業化實踐，已完成超百家企事業單位的多維分析系統部署；同時，北京聯合大學智能軟件研發團隊持續深化AI 技術與多維數據庫的融合創新。在長期研發過程中，團隊發現國內缺乏系統闡述多維數據庫技術的公開資料與專著，這正是《多維數據庫》一書撰寫的核心動因。

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多維數據庫

劉宏哲, 喬貴邠著

北京 : 科學出版社, 2026. 2

(信息科學技術學術著作叢書)

ISBN 978-7-03-083584-0

本書系統闡述了多維數據庫系統的理論、技術與應用，采用“理論—實踐—前沿”的三段式結構。

• 理論篇(第1～4 章)：多維數據庫概述及系統講解切片與鉆取、星型/雪花模式、多維表達式(MDX)查詢、數據存儲與索引等核心概念和理論。

• 實踐篇(第5～7 章)：多維數據庫在制造、金融、教育、電網、醫療等行業的應用，國內外市場上主流的多維數據庫產品及多維數據庫的安全；GmmCube 的研發背景與核心技術架構、多維建模過程與實時決策支持。

• 前沿篇(第8 章)：探討自動化建模與維護、智能查詢、檢索性能優化與多模態檢索、多維數據分析與預測、異常檢測與根本原因分析等智能多維數據庫前沿課題。

AI 技術的深度融入推動多維數據庫邁入智能化新階段。智能多維數據庫正從傳統的數據存儲工具進化為具備自主學習、預測與決策支持能力的核心中樞，為企業應對復雜環境提供全鏈路的智能支撐。

本書系統構建從理論到實踐的完整知識體系，既具有學術前沿性又包含可落地的工程實踐方案。全書可作為工程師實施多維數據庫項目的技術參考，也可作為高等院校大數據、商業智能等相關專業的教學用書。為便于讀者實踐，所有案例數據集及配套資源均已開源。

本文摘編自《多維數據庫》（劉宏哲, 喬貴邠著. 北京 : 科學出版社, 2026. 2）一書“前言”，有刪減修改，標題為編者所加。

(信息科學技術學術著作叢書)

ISBN 978-7-03-083584-0

責任編輯：徐京瑤

本書系統闡述了多維數據庫系統的理論、技術與應用。第1 章概述多維數據庫的發展背景及核心概念。第2 章剖析多維數據庫的核心建模方法。第3 章探討多維數據庫的操作和多維表達式的語法、功能及實現原理。第4 章解析維度大綱及多維索引結構。第5 章探討多維數據庫的安全機制，涵蓋自主訪問控制、強制訪問控制及管理員職責。第6 章展示多維數據庫在企業管理及主要行業的應用實踐，并分析國內外主流產品生態。第7章以國產系統GmmCube 為案例，詳述其架構、數據源管理、多維建模、與核心創新。第8 章探討智能多維數據庫的發展趨勢。本書理論與實踐并重，是系統學習多維數據庫技術的權威參考，適合數據庫領域的研究者、開發者及企業管理者閱讀。

（本文編輯：劉四旦）

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