数据集通过其度量值和维度定义多维数据集中的度量值和维度派生自多维数据 集所基于的数据源视图中的表和视图多维数据集由基于一个或多个事实数据表 的度量值和基于一个或多个维度表的维度组成维度基于属性，而属性映射到数 据源视图中的维度表或视图中的一列或多列，然后通过这些属性定义层次结构多维数据集示例请考虑下面的“进口”多维数据集，其中包含“包”和“上一次”两个度量值以 及“路线”、“源”和“时间”三个相关维度多维数据集周围更小的字母数字值是维度的成员示例成员为“陆地”（“路 线”维度的成员）、“非洲”（“源”维度的成员）以及“第一季度”（“时间” 维度的成员）度量值多维数据集中的值表示两个度量值：“包”和“上一次”包”度量值表示进 口包的数量，使用Sum函数聚合其事实数据上一次”度量值表示收到的日 期，使用Max函数聚合其事实数据维度“路线”维度表示进口货物到达目的地的方式该维度的成员包括“陆地”、“非陆地”、“航空”、“海路”、“公路”或“铁路”源”维度表示进口 货物的原产地，如“非洲”或“亚洲”时间”维度表示一年的四个季度以及 上半年和下半年聚合多维数据集的业务用户可以确定多维数据集每个维度的每个成员的度量值，不用 考虑维度中成员的级别，因为Analysis Services将按需在更高级别中聚合值。
例如，上图中的度量值按下面的方式在“时间”维度中的标准日历层次结构内聚 合除了在一个维度内聚合之外，度量值还可以聚合来自不同维度的成员的各种组 合这样使业务用户得以同时按多个维度中的成员对度量值进行评估例如，如 果业务用户要分析各个季度通过航空运输从东半球和西半球进口的货物，则业务 用户可以对多维数据集发出相应的查询以检索以下数据集包上一次全部源东半球西半球全部源东半球西半球所有时间2511065471856399/12/2999/12/2299/12/29上半年111732977819699/06/2899/06/2099/06/28第一季度51081452365699/03/3099/03/1999/03/30第二季度60651525454099/06/2899/06/2099/06/28下半年1393735701036799/12/2999/12/2299/12/29第三季度61191444467599/09/3099/09/1899/09/30第四季度78182126569299/12/2999/12/2299/12/29定义完多维数据集之后，可以定义聚合以确定处理过程中预先计算的聚合范围与 查询时计算的聚合范围。
有关详细信息，请参阅聚合和聚合设计（SSAS）映射度量值、属性和层次结构多维数据集的度量值、属性和层次结构派生自多维数据集事实数据表和维度表中 的下列各列度量值或属性（级别）成员源表源列示例列值“包”度量值不适用ImportsFactTable包12“上一次”度 量值不适用ImportsFactTable上一次99/05/03“路线”维度 中的“路线类 别”级别非陆地、陆地RouteDimensionTableRoute_Category非陆地“路线”维度 中的“路线” 属性航空、海路、公 路、铁路RouteDimensionTable路线海路“源”维度中 的“半球”属 性东半球、西半球SourceDimensionTable半球东半球“源”维度中 的“洲”属性非洲、亚洲、澳 大利亚、欧洲、 北美洲、南美洲SourceDimensionTable洲欧洲“时间”维度 中的“半年，，上半年、下半年TimeDimensionTable半年下半年属性“时间”维度 中的“季度” 属性第一季度、第二 季度、第三季 度、第四季度TimeDimensionTable季度第三季度一个多维数据集单元中的数据通常派生自事实数据表中的多个行。
例如，多维数 据集内“航空”成员、“非洲”成员以及一“第一季度”成员的单元派生自 ImportsFactTable事实数据表中的下列行Import_ReceiptKeyRouteKeySourceKeyTimeKey包上一次35169871611599/01/1035547901614099/01/1935726731613499/01/2736009741614599/02/0236455411612099/02/0936749061613699/02/17在上表中，RouteKey、SourceKey和TimeKey列的每一行都具有相同的值，指 示这些行分配给相同的多维数据集单元上面所示的示例适用于非常简单的多维数据集，此类多维数据集具有一个度量值 组，并且所有维度表以星型架构的形式与该组联接另一个常见的架构为雪花型 架构，在该架构中，一个或多个维度表联接到其他维度表，而不是事实数据表 有关进行雪花状化的详细信息，请参阅维度(SSAS)上面所示的示例仅包含一个事实数据表如果多维数据集具有多个事实数据表， 则每个事实数据表中的度量值均被组织到度量值组中，并且通过定义维度关系使 得每个度量值组都与特定的一组维度相关。
这些关系指定数据源视图中的参与表 以及关系的粒度有关维度关系的详细信息，请参阅Dimension Relationships (SSAS)下表说明了您可用于在 SQL Server Management Studio 或 Business Intelligence Development Studio中编辑多维数据集的方法在此Studio环境中使用多维数据集设计器编辑多维数据集SQL Server Management Studio•在对象资源管理器中双击多维数据集或-•在对象资源管理器中右键单击多维数据集，再单击“修改”Business IntelligenceDevelopment Studio在解决方案资源管理器中双击多维数据 集或-在解决方案资源管理器中右键单击多维 数据集，再单击视图设计器多维数据集设计器在 SQL Server Management Studio 和 BusinessIntelligence Development Studio中是相同的多维数据集设计器具有九个不 同的选项卡，下表将对其进行说明选项卡说明多维数据集生成器使用该选项卡，可以处理多维数据集的结构。
检查数据源视图架构， 查看和处理度量值组和度量组，并组织和配置多维数据集维度及其层 次结构和属性维度用法使用该选项卡，可以定义多维数据集维度和度量值组之间的关系维 度用法设置确定按多维数据集中维度的事实聚合计算使用该选项卡，可以创建计算成员、命名集，还可以创建多维表达式 (MDX)脚本KPI使用该选项卡，可以创建多维数据集的关键性能指标(KPI)操作使用该选项卡，可以创建标准操作、报表操作以及钻取操作分区使用该选项卡，可以创建和配置分区、写回以及主动缓存浏览器使用该选项卡，可以调试和浏览已处理的多维数据集中的数据透视使用该选项卡，可以创建和配置多维数据集的透视翻译使用该选项卡，可以使用各种语言添加和编辑多维数据集对象标题的 翻译请参阅使用多维数据集向导可以快速、轻松地创建多维数据集多维数据集向导可引导 您完成在多维数据集中指定数据源视图和度量值的步骤当您创建多维数据集 时，可以添加现有的维度，也可以创建新的维度来构成多维数据集还可以使用 维度向导单独创建维度，然后将其添加到多维数据集中有关维度向导的详细信 息，请参阅创建维度。