Data cube cho phép dữ liệu được mô hình hóa và xem xét trong nhiều chiều. Nó được biểu diễn bởi các dimension (chiều) và fact (sự kiện/đo lường). Nói cách khác, dimension là các nhìn hoặc thực thể liên quan đến việc tổ chức cần lưu giữ hồ sơ.
Ví dụ: AllElectronics có thể tạo sales data warehouse để lưu hồ sơ các dimension liên quan đến bán hàng: thời gian (time), mặt hàng (item), chi nhánh (branch), vị trí (location). Các dimension này cho phép cửa hàng theo dõi doanh số hàng tháng của các mặt hàng và các chi nhánh, vị trí nơi mặt hàng được bán.
Mỗi dimension có thể có một bảng liên quan. Được gọi là dimension table, biểu diễn thêm cho dimension. Ví dụ: dimension table cho item có thể chứa thuộc tính item_name, brand, type. Dimension tables có thể được xác định bởi người dùng, chuyên gia, hoặc tự động tạo/điều chỉnh dựa trên phân phối dữ liệu.
Mô hình dữ liệu đa chiều thường được tổ chức quanh một thiết kế trung tâm, như sales (bán hàng). Thiết kế này được định nghĩa bởi fact table. Facts là các measure (độ lượng) toán học. Ví dụ facts cho sales data warehouse: dollars sold (doanh thu), units sold (số lượng bán), amount budgeted (ngân sách). Fact table chứa tên các facts/measures và khóa đến từng dimension table liên quan.
Data cube được tạo từ tập con thuộc tính trong cơ sở dữ liệu. Các thuộc tính cụ thể được chọn làm measure attributes (thuộc tính đo lường) - những thuộc tính có giá trị quan tâm. Các thuộc tính khác được chọn làm dimension hoặc functional attributes. Measure attributes được tổng hợp theo các dimension.
Ví dụ: XYZ tạo sales data warehouse lưu hồ sơ bán hàng cho dimension time, item, branch, location. Các dimension cho phép theo dõi doanh số hàng tháng, chi nhánh, vị trí bán hàng.
Mỗi dimension có thể có bảng dimension liên quan. Dimension table cho item có thể chứa item_name, brand, type.
Kỹ thuật data cube là phương pháp thú vị với nhiều ứng dụng. Data cube có thể thưa (sparse) trong một số trường hợp vì không phải mọi ô trong mỗi dimension đều có thông tin tương ứng trong cơ sở dữ liệu. Nếu truy vấn bao gồm hằng số ở cấp độ thấp hơn những gì được hỗ trợ trong data cube, không rõ làm thế nào để sử dụng tốt nhất kết quả tính trước lưu trong data cube.