6數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)實(shí)例-wenkub
2023-03-28 04:17:58 本頁(yè)面
【正文】 ? Pubs中與銷售業(yè)務(wù)有關(guān)的表 根據(jù)總線矩陣建立模型氣泡圖 建立多維數(shù)據(jù)模型 業(yè)務(wù)實(shí)體 業(yè)務(wù)過(guò)程 出版社 圖書 書店 銷售日期 銷售 X X X X 訂單 銷售日期 圖書 書店 出版社 銷售日期 建立多維數(shù)據(jù)模型 訂單 銷售日期 圖書 書店 出版社 銷售日期 ? 日期維度的粒度級(jí)別通常為一天 ? 日期維度表需要專門生成（如利用 Excel工具） ? 日期維度表中的時(shí)間范圍根據(jù)業(yè)務(wù)需求決定 建立多維數(shù)據(jù)模型 銷售日期 ? 日期維度至少要包含年、月、日期三個(gè)屬性 建立多維數(shù)據(jù)模型 DimDate 屬性名稱 功能描述 FullDate 日期 DateName 日期名 Month 月 MonthName 月名 Year 年 其中 FullDate、 Month、 MonthName 形成層次。 FactBookAuthor（中間事實(shí)表） 屬性名稱 功能描述 鍵 值 列 book_id 圖書編號(hào) au_id 作者編號(hào) 訂單 建立多維數(shù)據(jù)模型 訂單 出版日期 圖書 書店 出版社 作者 圖書作者關(guān)系 訂單 建立多維數(shù)據(jù)模型 字段名稱 說(shuō)明 stor_id 書店編號(hào) title_id 圖書編號(hào) qty 訂購(gòu)數(shù)量 ord_date 訂購(gòu)日期 建立多維數(shù)據(jù)模型 訂單 ? 訂單事實(shí)表中要包含日期、出版社、書店、圖書等鍵值列，還要包含銷售額、銷售量 2個(gè)度量值列，其目的是為了記錄銷售事實(shí)。 ? 先將數(shù)據(jù)從源事務(wù)數(shù)據(jù)中提取到中間數(shù)據(jù)庫(kù)Pubs_Stage(DTS工具 ) ? 再對(duì)中間數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換并加載到目標(biāo)關(guān)系數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Pubs_DW(SSIS工具 ) ETL過(guò)程 利用 DTS將 pubs數(shù)據(jù)庫(kù)和 導(dǎo)出到 pubs_stage數(shù)據(jù)庫(kù)中。 多維數(shù)據(jù)集和 OLAP OLAP的提出 （ 1993年 ） 1981年圖靈獎(jiǎng)獲得者：埃德加 分析性（ Analysis） —— OLAP系統(tǒng)能處理任何與用戶和應(yīng)用有關(guān)的邏輯分析和統(tǒng)計(jì)分析，在需要的情況下還允許用戶無(wú)需編程就可為分析和生成報(bào)表定義一些新的特殊運(yùn)算，將其作為分析的一部分，并以用戶理想的方式給出報(bào)告。多個(gè)用戶同時(shí)使用，能夠根據(jù)用戶所屬的安全級(jí)別，讓他們只能看到自身權(quán)限下的信息。 信息性（ Information） —— OLAP系統(tǒng)具有管理數(shù)據(jù)和獲得信息的能力，能管理大量的數(shù)據(jù)并即時(shí)地獲得用戶所需信息。 cube是一個(gè)數(shù)據(jù)集合，通常由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的子集構(gòu)造，把一組維度和度量值合理組織，最后匯總成多維結(jié)構(gòu)。 例如： Cube（維 1，維 2， … ，維 i， … ，維 n，度量值） 對(duì)維 i選定了某個(gè)維成員，則 （維 1，維 2， … ， 維 i成員 ， … ，維 n，度量值） 就是該 Cube在維 i上的一個(gè)切片，切片的數(shù)量取決于維 i上的維成員的個(gè)數(shù)。 多維數(shù)據(jù)集和 OLAP 多維數(shù)據(jù)分析方法 ——切塊 (貸款＝ “ 正常 ” or “次級(jí) ” ） And（時(shí)間＝ “ 1季度 ” or “2季度 ” ） And（經(jīng)濟(jì)性質(zhì) =“集體“ or”個(gè)人 ” or”其它 “ ） 切塊的結(jié)果是得到了一個(gè)子立方體 多維數(shù)據(jù)集和 OLAP 多維數(shù)據(jù)分析方法 ——上卷 上卷（ Rollup） —— 上卷是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更為宏觀的觀察。 多維數(shù)據(jù)集和 OLAP 多維數(shù)據(jù)分析方法 ——下鉆 沿時(shí)間維下鉆 多維數(shù)據(jù)集和 OLAP 多維數(shù)據(jù)分析方法 ——旋轉(zhuǎn) 旋轉(zhuǎn)（ Pivot） —— 旋轉(zhuǎn)又稱為轉(zhuǎn)軸（ Rotate），將多維數(shù)據(jù)集中各個(gè)維的角度進(jìn)行轉(zhuǎn)動(dòng)，將不同維進(jìn)行交換顯示，以使用戶更加直觀地觀察數(shù)據(jù)集中不同維之間的關(guān)系。 多維數(shù)據(jù)集和 OLAP 多維數(shù)據(jù)分析方法 ——上卷 上卷（ 1） —— 在維的等級(jí)中上升 沿著時(shí)間維上卷，由“季度”上升到半年 OLAP概述 多維數(shù)據(jù)分析方法 ——上卷 上卷（ 2） —— 消除一個(gè)或多個(gè)維 消除“經(jīng)濟(jì)性質(zhì)”維度 多維數(shù)據(jù)集和 OLAP 多維數(shù)據(jù)分析方法 ——下鉆 下鉆（ Drilldown） —— 下鉆是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更為詳細(xì)的觀察。 例如： Cube（維 1, 維 2, …, 維 i, …, 維 k, …, 維 n, 度量值
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