增量处理概述: 通常来说Cube会随着时间的积累而日渐增长，这样一来如果每次都是全量处理的话会导致处理时间逐渐变长。所以对于大规模的 Cube，为了追求处理时间和性能，都会采取增量处理的方案。   场景： 根据数据仓库的数据结构以及业务含义的不通，数据的组织会有差异，这里讨论的是增量处理的其中一个场景，其中： 事实表是以日期键为主键（数据的生成日期），根据日期有建立为月的分区。 并且事实

SSAS中的聚合方式设定： SSAS一个Cube中的一个度量的聚合方式设置方法： 也就是说，Cube中的聚合方式是针对度量来指定的。   问题： 针对一种特殊的需求，要求先按照时间做平均聚合运算，再根据空间做求和运算。 其实这种说法字面上看起来本身就很矛盾，所以得套到一个具体的场景中。 比如：我有一个数据仓库统计某几个小区的某一时间粒度（这里定义成季度）的住户数量，里面的数据格式大致如