Microsoft数据仓库工具箱使用SQL Server 2008R2和Microsoft BI工具集

这是我收藏的Struts2 2.2.1.1版本的jar包，发现官网上很难下载到这个版本，因此分享给需要的用户。由于上传大小限制，本次仅上传jar包。

这个压缩包包含了Microsoft SQL Server 2008的AdventureWorks数据仓库和商业智能（BI）组件，适用于32位（x86）和64位（x64）操作系统架构。SQL Server 2008是微软的一款关系型数据库管理系统，广泛应用于数据存储、处理和分析。AdventureWorks数据仓库展示了销售、生产、人力资源等多方面的业务数据，帮助用户学习数据仓库设计和BI功能。BI组件包括SQL Server Integration Services (SSIS)、SQL Server Analysis Services (SSAS)和SQL Server Reporting

SQL SERVER 2008R2操作指南详细介绍了SQL SERVER 2008R2的中文使用方法。

Microsoft SQL Server 2008 R2提供的百度网盘下载链接已更新，包含64位版本。以下是可验证的序列号密钥：Express版32位：MC46H-JQR3C-2JRHY-XYRKY-QWPVM，开发版64位：FTMGC-B2J97-PJ4QG-V84YB-MTXX8，工组版：XQ4CB-VK9P3-4WYYH-4HQX3-K2R6Q，WEB版：FP4P7-YKG22-WGRVK-MKGMX-V9MTM，数据中心版32位：PTTFM-X467G-P7RH2-3Q6CG-4DMYB，数据中心版64位：DDT3B-8W62X-P9JD6-8MX7M-HWK38，企业版32位：R88

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.

Matlab的CCS工具箱提供了一个简便的接口，用于将Matlab与Microsoft Compute Cluster Server连接。用户可以通过Matlab环境提交作业，作业以Matlab数据结构完全描述。例如，可以创建作业并指定名称，设置任务的执行命令和工作目录，然后将任务分配给作业。最终，将作业写入XML提交文件。这一过程使得在集群环境下管理和执行Matlab任务变得高效和可控。

中文名称：Microsoft SQL Server 2008 R2详解手册 原名：Microsoft SQL Server 2008 R2 Unleashed 作者：Ray Rankins, Paul Bertucci, Chris Gallelli, Alex T. Silverstein 资源格式：PDF 版本：影印版 出版社：Sams 书号：978-0672330568 发行时间：2010年09月26日 地区：美国 语言：英文 内容简介：《Microsoft SQL Server 2008 R2 Unleashed》全面覆盖了SQL Server 2008以及R2版本的内容。本书是SQL

在数据仓库的构建过程中，维度建模是一个至关重要的环节。它帮助我们组织和理解业务数据，创建高效的数据分析结构。以下是维度建模的核心要素： 维度：数据仓库中的维度代表业务的描述性信息，如时间、地区、产品等。它们帮助用户通过不同的角度来分析事实数据。 事实表：事实表通常包含了可以量化的数字数据（如销售额、交易量等）。它与维度表相连，形成数据模型。 星型模型：星型模型是一种常见的维度建模方法，其中一个中心的事实表通过外键连接到多个维度表。 雪花型模型：与星型模型类似，但维度表本身可能会进一步规范化，形成多层次结构。 维度建模的最佳实践： 明确业务需求，确保建模与业务目标一致。 保持数据模型的简洁性，

步骤：1. 准备两台 Windows 2008R2 服务器2. 安装 SQL Server 2008R23. 创建故障转移群集4. 在群集上配置 SQL Server5. 测试故障转移