使用数据源生成维度-MS SQL Server 2005的数据仓库设计

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

在SQL Server Management Studio中，创建数据仓库是通过DBMS管理数据库的一种方式。

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。

在进行数据仓库设计时，必须考虑使用维度模型作为其结构基础。每个维度模型在数据仓库中都包含一个事实表，用于存储度量数据，以及多个描述性维度表，例如时间、产品类型和员工等。事实表可包含库存、费用等数据。

去哪儿网用户画像数据仓库数据源分析 去哪儿网用户画像数据仓库整合了业务数据库数据和用户行为日志数据两大来源，涵盖机票、酒店、火车票、保险等业务系统数据，能够全面地勾勒用户画像。 数据维度

在SQL Server 2005中，导入和导出数据时，选择合适的数据源至关重要。

本书详细列出了数据仓库后端元数据源的各个应用场景：每个数据阶段的起源和处理步骤，元数据资料库作为第三方ETL工具的优势，以及元数据需求构架和规范化。还介绍了如何为终端用户提供有用的元数据，以及在抽取转换应用和平面文件中的具体应用。

ORACLE可以通过ODBC数据源轻松连接到SQL Server数据库，这种方法提供了一种高效且可靠的数据交互方式。通过配置适当的ODBC数据源，ORACLE用户可以直接访问和管理SQL Server中的数据，实现跨平台数据库操作的无缝整合。这种连接方式不仅简化了数据库管理的复杂性，还提升了数据处理效率和灵活性。

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。