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。
MS SQL Server 2005数据仓库架构的创建
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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。
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如何定义维度MS SQL Server 2005 数据仓库架构详解
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
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使用数据源生成维度-MS SQL Server 2005的数据仓库设计
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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.
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SQL Server 2005多维数据集定义与数据仓库构建
多维数据集的自动生成,算是 SQL Server 2005 BI 工具里蛮好用的一招了。点几下就能把事实表、维度表都扫出来,还能顺手把时间维度也配好,适合不想写太多手动配置的你。向导式操作挺直观的,选数据源视图、确认表结构、配维度,一步步点过去就能生成一个初始的 多维数据集。,后面想调结构、加指标也是可以手动改的。像时间维度这一块,向导会自动识别时间表,不过你也可以指定,比如你有个dim_date表,那就直接选它,系统会自动把字段映射好,比如year、month这些。整体用下来还挺省事的,尤其是你前期在做 ETL 把数据整理得比较规范时,系统识别的准确率也高。如果你刚接触 SQL Server
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数据库性能调优的利器《MS SQL Server 2005 技术内幕:存储引擎》,是你想搞懂底层原理时值得翻的书。Kalen Delaney 写的,微软官方出品,讲得比较细,多场景还给了代码示例,像交易日志怎么恢复、tempdb怎么影响性能这些,解释得都挺透。你要是经常 SQL Server,又不满足只用SELECT那一套,那这本真心可以啃一啃。
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建行数据仓库的基本架构涉及多个业务系统,包括ODS业务系统、AML、ALM、DCC网银个贷系统、信用证系统等。源表(sdata)通过中间层的pdata将数据传递至数据仓库中的CCDA和CAS等组件。核心银行业务处理系统(DCC)在数据仓库中的目标表大致分为三类:拉链表、时间切片表和当前表。这些表通过不同的物理字段来处理时间信息,特别是Start_Date、End_Date和Data_Dt等字段,能够有效地保留ETL过程中的时间维度数据。
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