如何定义维度MS SQL Server 2005 数据仓库架构详解

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”。Analys

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.

数据仓库是一个面向主题、集成、相对稳定，且能反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策和信息的全局共享。

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。

MS Data Warehouse ETL 培训手册

本章主要讨论有效的加载数据仓库的目的和功能。回顾第二章，找到更多一个维度模型中的不同类型的表的信息。以下是一个假设的数据集市的加载过程的顺序位置指导： 子维度（支架） 维度 桥连接表 事实表 层次映射 聚合（缩小的）维度 聚合事实表子维度

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