MS SQL Server 2005数据仓库架构的建立

点击“开始”，依次选择“所有程序”，Microsoft SQL Server 2005，再点击SQL Server Business Intelligence Development Studio，打开Microsoft Visual Studio 2005开发环境。在Visual Studio的“文件”菜单上，选择“新建”，再点击“项目”。在“新建项目”对话框中，从“项目类型”窗格中选择“商业智能项目”，然后在“模板”窗格中选择“Analysis Services项目”。将项目名称改为Analysis Services Tutorial，这同时更改解决方案名称，然后点击“确定”。Analysis Services项目包含“数据源”、“数据源视图”、“多维数据集”、“维度”、“挖掘结构”、“角色”、“程序集”和“杂项”文件夹。

4. 定义维度选择生成方法 使用数据源生成维度：选择数据源视图 选择维度类型：除时间维度外，其余均为标准维度（创建时间维度时需进一步定义时间段并选择日历） 指定主维度表：选择相关的主维度表 选择相关表：根据需求选择并关联必要的表 指定维度属性：根据维度表字段设定各维度属性 定义维度类型：具体定义维度的属性类型 定义父子关系：若为父子维度类型，设定父子关系 检测层次结构：完成后检测层次结构并查看，以确保维度配置正确

选择生成方法：使用数据源视图来生成所需的维度，以适应MS SQL Server 2005的数据仓库架构。

在中，我们将探讨如何构建基于Microsoft SQL Server 2005的数据仓库，特别关注使用分析服务创建图书订单统计系统。数据仓库是存储历史数据并优化查询性能的系统，主要用于报告和数据分析。我们需要统计各个图书馆的订单数量及其状态比例，并跟踪原始数量和储运数量。关键数据表字段包括订单ID、单位号、单位名称、原始数量、储运数量和最新状态。实施步骤如下：1. 使用Visual Studio 2005创建Analysis Services项目并设置数据源连接。2. 创建数据源视图（DSV）提取并定义数据业务逻辑。3. 新建多维数据集（Cube）用于聚合和分析数据，选择事实表和维度表。4. 选择度量值和维度字段进行分析，如“订单数量”和“状态”。5. 编辑维度层次结构方便按图书馆和状态分析。6. 优化度量值名称提高可读性。7. 在浏览器视图中配置订单数量百分比显示。这样的数据仓库系统对管理决策具有重要价值。

在建立 Oracle 数据仓库 时，首先需要确定数据源和数据模型，然后进行数据抽取、清洗、转换等预处理工作。接下来，进行数据加载，创建维度表和事实表，最后配置ETL流程以定期更新数据。通过Oracle 数据仓库，可以实现高效的数据存储和管理，从而支持复杂的分析任务和决策支持。 数据仓库的建立过程包括以下几个关键步骤： 设计数据模型：明确仓库中的维度和事实表，并设计相应的关系模型。 数据抽取与加载：从各种来源抽取数据并加载到仓库中，确保数据的完整性与一致性。 ETL流程构建：使用ETL工具定期抽取、转换并加载数据到数据仓库。 性能优化：根据数据量和查询需求，优化索引和查询性能。 维护与更新：定期检查数据仓库，确保数据的及时性和准确性。

MS Data Warehouse ETL 培训手册

架构：- ETL 工具- 元数据库（存储库）及元数据管理- 数据访问和分析工具

Oracle数据仓库系统的逻辑体系结构包括三层：1. 数据获取层，2. 数据管理层，3. 数据使用层。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。