數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)第一頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3113.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)概述建立一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的參考步驟數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的生命周期創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的兩種思維模式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)步驟第二頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/312建立一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的參考步驟數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的建立是一個(gè)復(fù)雜而漫長(zhǎng)的過(guò)程。涉及到：源數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與報(bào)表工具……第三頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/313建立一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的參考步驟收集和分析業(yè)務(wù)需求步驟建立數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的物理設(shè)計(jì)定義數(shù)據(jù)源選擇數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)和平臺(tái)從操作型數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取、清洗及轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)選擇訪問(wèn)和報(bào)表工具，選擇數(shù)據(jù)庫(kù)連接軟件，選擇數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展示軟件更新數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)第四頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/314數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的生命開發(fā)周期數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的開發(fā)與設(shè)計(jì)是一個(gè)動(dòng)態(tài)的反饋和循環(huán)過(guò)程。一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用系統(tǒng)第五頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/315數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的生命開發(fā)周期第六頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/316建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的兩種思維模式自頂向下（Top-down）將數(shù)據(jù)通過(guò)ETL匯集到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，然后再把數(shù)據(jù)通過(guò)復(fù)制的方式存入各個(gè)數(shù)據(jù)集市中。自底向上（Bottom-Up）

通過(guò)ETL將數(shù)據(jù)匯集到數(shù)據(jù)集市中，再將數(shù)據(jù)匯集到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。第七頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/317數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)步驟第八頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3183.2基于SQLServer的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)過(guò)程詳解SQLServer2005介紹集成了三個(gè)服務(wù)。SQLServer2005的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)第九頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/319MSSQLServer2005的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)

第十頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/31103.2基于SQLServer的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)過(guò)程詳解包括以下步驟：分析組織的業(yè)務(wù)狀況及數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)組織需求調(diào)研，收集業(yè)務(wù)需求采用信息包圖法進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念模型設(shè)計(jì)利用星形圖進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯模型設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的物理模型設(shè)計(jì)第十一頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3111分析組織的業(yè)務(wù)狀況及數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)以SQLServer2005實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù)AdventureWorksDW中所描述AdventureWorksCycles公司的用戶需求為例。公司概況業(yè)務(wù)系統(tǒng)流程介紹對(duì)數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)的分析與理解第十二頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3112組織需求調(diào)研，收集業(yè)務(wù)需求堅(jiān)持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+用戶（需求）驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)理體念，因此需要充分了解用戶的需求，進(jìn)而對(duì)需求進(jìn)行分析。關(guān)于用戶需求的調(diào)研（確定主題域）對(duì)用戶需求調(diào)研結(jié)果的分析（確定度量指標(biāo)和維度）第十三頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3113物理模型

星型、雪花模型

物理數(shù)據(jù)模型概念模型邏輯模型面向用戶的需求細(xì)化層次更詳細(xì)的技術(shù)細(xì)節(jié)信息包圖采用信息包圖法進(jìn)行概念模型設(shè)計(jì)第十四頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3114信息包圖：是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型的第一層或最高層。由于大多數(shù)商務(wù)數(shù)據(jù)是多維的，但傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型表示三維以上的數(shù)據(jù)有一定困難。而信息包圖簡(jiǎn)化了這一過(guò)程并且允許用戶設(shè)計(jì)多維信息包并與開發(fā)者和其他用戶建立聯(lián)系。這種模型集中在用戶對(duì)信息包的需要，信息包提供了分析人員思維模式的可視化表示。信息包圖法簡(jiǎn)介第十五頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3115工作：確定系統(tǒng)邊界：決策類型、需要的信息、原始信息確定主題域及其內(nèi)容：主題域的公共鍵碼、聯(lián)系、屬性組確定維度：如時(shí)間維、銷售位置維、產(chǎn)品維、組別維等確定類別：相應(yīng)維的詳細(xì)類別確定指標(biāo)和事實(shí)：用于進(jìn)行分析的數(shù)值化信息第十六頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3116信息包圖的建立信息包：

維度類別

空白信息包圖樣式指標(biāo)和事實(shí)第十七頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3117〖例〗試畫出銷售分析的信息包圖。解：首先根據(jù)銷售分析的實(shí)際需求，確定信息包的維度、類別和指標(biāo)與事實(shí)：（1）維度：包括日期維、區(qū)域維、產(chǎn)品維、客戶維、廣告維（待用）等。（2）類別：確定各維的詳細(xì)類別，如：日期維包括年（5）、季度（20）、月（60）、日（1800），括號(hào)中的數(shù)字分別指出各類別的數(shù)量；區(qū)域維包括國(guó)家（10）、省州（100）、城市（500）、銷售點(diǎn)（8000），括號(hào)中的數(shù)字同樣分別指出各類別的數(shù)量；類似地，可以確定產(chǎn)品維、客戶維、廣告維等的詳細(xì)類別。（3）指標(biāo)和事實(shí)：確定用于進(jìn)行分析的數(shù)值化信息，包括實(shí)際銷售額、計(jì)劃銷售額和計(jì)劃完成率。第十八頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3118銷售分析的信息包圖日期維區(qū)域維產(chǎn)品維客戶維廣告維（待用）年度(5)國(guó)家(10)產(chǎn)品類別(500)年齡分組(7)廣告費(fèi)分組(2)季度(20)省州(100)產(chǎn)品名稱(9000)收入分組（8）月(60)城市(500)信用組（2）日（1800）銷售點(diǎn)(8000)指標(biāo)和事實(shí):實(shí)際銷售額、計(jì)劃銷售額、計(jì)劃完成率信息包：銷售分析 維度類別第十九頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3119設(shè)計(jì)基于主題域的概念模型供應(yīng)商ID相關(guān)信息有關(guān)信息商品信息供應(yīng)商供應(yīng)商主題顧客顧客ID顧客主題商品商品ID商品主題第二十頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3120利用星形圖進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯模型設(shè)計(jì)

根據(jù)分析需求與信息包圖制作星形圖銷售分析客戶廣告區(qū)域時(shí)間產(chǎn)品第二十一頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3121根據(jù)分析需求與信息包圖制作雪花圖

銷售分析客戶廣告區(qū)域時(shí)間產(chǎn)品產(chǎn)品類別雪花模型對(duì)星型模型的維度表進(jìn)一步標(biāo)準(zhǔn)化，對(duì)星型模型中的維度表進(jìn)行了規(guī)范化處理。

第二十二頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3122確定主題的屬性組主題名公共鍵碼屬性組商品商品號(hào)基本信息：商品號(hào)、商品名、類型和顏色等采購(gòu)信息：商品號(hào)、供應(yīng)商號(hào)、供應(yīng)價(jià)、供應(yīng)日期和供應(yīng)量等庫(kù)存信息：商品號(hào)、庫(kù)房號(hào)、庫(kù)存量和日期等銷售銷售單號(hào)基本信息：銷售單號(hào)、銷售地址等銷售信息：客戶號(hào)、商品號(hào)、銷售價(jià)、銷售量和銷售時(shí)間等客戶客戶號(hào)第二十三頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3123事實(shí)表及其特征度量是客戶發(fā)生事件或動(dòng)作的事實(shí)記錄，如客戶打電話，可能選擇的度量有通話時(shí)長(zhǎng)、通話次數(shù)和通話費(fèi)用等。客戶購(gòu)買商品，可能選擇的度量有購(gòu)買的次數(shù)、購(gòu)買商品的金額和購(gòu)買商品的數(shù)量等。事實(shí)表則是在星型模型或雪花模型中用來(lái)記錄業(yè)務(wù)事實(shí)，并作相應(yīng)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)的表。事實(shí)表的特征有：記錄數(shù)量情況維度表情況第二十四頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3124事實(shí)表的類型與設(shè)計(jì)事實(shí)是一種度量，所以事實(shí)表中的這種指標(biāo)往往需要具有數(shù)值化和可加性的特征。即：要考慮決策分析的需要（必要的數(shù)據(jù)）要考慮系統(tǒng)運(yùn)行的需要（派生的數(shù)據(jù)）第二十五頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3125粒度的選擇與設(shè)計(jì)步驟根據(jù)需求和系統(tǒng)運(yùn)行情況確定粒度：粒度的不同選擇導(dǎo)致邏輯模型的差異粒度的不同選擇導(dǎo)致數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量的差異粒度的設(shè)計(jì)步驟：粗略估計(jì)數(shù)據(jù)量確定粒度的級(jí)別粒度設(shè)計(jì)實(shí)例：第二十六頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3126關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的聚合模型數(shù)據(jù)的分割處理星形圖中的維度表簡(jiǎn)介常用維度的設(shè)計(jì)模式第二十七頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3127事實(shí)表及其特征事實(shí)表的類型與設(shè)計(jì)粒度的選擇與設(shè)計(jì)步驟關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的聚合模型與數(shù)據(jù)的分割處理星形圖中的維度表簡(jiǎn)介常用維度的設(shè)計(jì)模式第二十八頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3128數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的物理模型設(shè)計(jì)物理模型設(shè)計(jì)的主要工作物理存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的原則數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)索引設(shè)計(jì)的特殊性存儲(chǔ)優(yōu)化與存儲(chǔ)策略第二十九頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/31293.3使用SQLServer2005建立多維數(shù)據(jù)模型

SQLServer2005示例數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境的配置與使用基于SQLServer2005示例數(shù)據(jù)庫(kù)的多維數(shù)據(jù)模型的建立與應(yīng)用。第三十頁(yè)，共三十二頁(yè)，編輯于2023年，星期六2023/5/3130

3.3使用SQLServer2005建立多維數(shù)據(jù)模型在SQLServer2005數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境中安裝數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)組件、示例和工具利用示例數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Advent