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。

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。

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。

利用 SQL Server 2012 构建数据仓库 本部分探讨如何使用 SQL Server 2012 构建数据仓库，涵盖以下主题： 数据仓库基础知识：介绍数据仓库的概念、架构和优势。 SQL Server 2012 数据仓库工具：探讨 SQL Server 2012 提供的 ETL 工具 (SSIS)、数据仓库数据库设计 (维度建模) 以及 Analysis Services (SSAS)。 数据仓库实施：提供使用 SQL Server 2012 构建数据仓库的步骤指南，包括数据建模、ETL 开发和多维数据集设计。 案例研究：展示使用 SQL Server 2012 构建数据仓库的真实案例，并分析其挑战和解决方案。

海量数据处理： 可扩展至 PB 级数据，满足大规模数据需求。 亚秒级响应： 即时导入，查询响应速度达亚秒级，实现实时数据分析。 高可用性： 分布式容错架构，确保无宕机运行，保障数据可靠性。 存储高效： 采用列存储和压缩技术，大幅减少数据存储空间，节省存储成本。 高并发支持： 支持面向用户应用，可满足高并发访问需求。

作为企业级统一数据平台，哈尔滨银行的数据仓库扮演着至关重要的角色，为全行的管理、营销提供全面、一致、及时的数据支持。该数据仓库包含总体架构、物理架构、技术架构和数据架构四大组成部分。总体架构涵盖数据采集、数据整合、数据推送和通用展现四个平台；物理架构描述了系统的硬件布局和服务器配置；技术架构涉及前端应用技术和后端技术体系；数据架构则定义了数据源范围和分层管理。通过这些设计，哈尔滨银行致力于构建高效、可靠的数据支持平台。