6數據倉庫開發(fā)實例(文件)
【正文】 ） 對維 i， … ，維 k，選定了維成員，則 （維 1, 維 2, …, 維 i成員 , …, 維 k成員 , …, 維 n, 度量值 ) 就是該 Cube在維 i, …, 維 k上的一個切塊。 Pubs_DW （關系數據庫） FactSales FactBookAuthor DimPublisher DimBook DimAuthor DimStore DimDate SSAS Pubs_AS （多維數據集） Sales Cube（ Sales多維數據集） ? Sales度量值組： ? Sales Amount ? Sales Qty ? BookAuthor中間度量值組 ? 維度： ? Book ? Author ? Store ? Publisher ? Date 多維數據集和 OLAP的實現 多維數據庫的數據源（ DS） pubs_DW 數據源視圖（ DSV） 多維數據庫 pubs_AS 多維數據集（ Cube） 度量值和維度 聚合 SSAS多維數據庫體系結構 多維數據集和 OLAP的實現 分析服務項目開發(fā)步驟 1. 創(chuàng)建數據源 2. 創(chuàng)建數據源視圖 3. 創(chuàng)建維度（公共維度） 4. 創(chuàng)建多維數據集（度量值） 5. 處理、部署項目 6. 瀏覽多維數據集 多維數據集和 OLAP的實現 分析服務項目開發(fā)要點 ? 每個分析服務項目必須至少包含一個數據源 ? 每個分析服務項目必須至少包含一個數據源視圖 ? 每個分析服務項目必須包含至少一個維度和多維數據集 ? 多維數據集必須包含在一個分析服務項目中 ? 每個分析服務項目可以包含多個多維數據集 多維數據集和 OLAP 多維數據分析方法 OLAP多維分析對多維數據集中的數據進行 上卷、下鉆、切片、切塊、旋轉 等各種分析操作，以便剖析數據，使用戶從多個角度、多個側面、多個層次來觀察多維數據，從而發(fā)掘數據中蘊涵的對自己有用的信息。數據倉庫的建立，解決了依據主題進行數據存儲的問題，提高了數據的存取速度；而 OLAP分析構成了數據倉庫的表現層，將數據倉庫中的數據通過不同的維和指標，靈活地展現出來，提高了數據的展現能力，進而提高了數據的分析能力。 多維性（ Multidimensional） —— OLAP系統(tǒng)能對數據進行多維視圖和分析，是 OLAP的關鍵屬性。 多維數據集和 OLAP 1995年 OLAP專門研究機構 OLAP Report提出關于 OLAP的簡明定義 FASMI （ Fast Analysis of Shared Multidimensional Information）。 快速性（ Fast） —— OLAP系統(tǒng)必須能快速響應用戶的分析查詢要求，對于用戶大部分分析要求在 5秒鐘內作出反應，否則超過 30秒用戶可能會失去分析的主線索，影響分析質量。 SSIS項目由若干 SSIS程序包的構成，其中一個為主程序包（啟動）。 Microsoft 數據倉庫系統(tǒng)的體系結構 源系統(tǒng)數據庫 ETL 聚合 (支持 OLAP) 源系統(tǒng)數據庫 源系統(tǒng)數據庫 事實表和維度表 度量和維度 前端工具 核心數據倉庫 RDBMS SSIS SSAS SSRS ETL過程 利用 SQL Server Integration Service 對 Pubs數據庫進行抽取和整理，形成 Pubs_DW數據倉庫。 書店 建立多維數據模型 訂單 出版日期 圖書 書店 出版社 書店 建立多維數據模型 字段名稱 說明 stor_id 書店編號 stor_name 書店名稱 city 所在市 state 所在州 書店 ? 書店維度可以直接包含書店名、市、州等屬性 建立多維數據模型 圖書 建立多維數據模型 訂單 出版日期 圖書 書店 出版社 圖書 建立多維數據模型 字段名稱 說明 title_id 圖書編號 pub_id 出版社編號 title 圖書名 type 圖書類型 price 圖書單價 pubdate 出版日期 圖書 ? 圖書維度可以直接包含圖書名、類型、出版年等屬性 建立多維數據模型 DimBook 屬性名稱 功能描述 book_id 圖書編號 book_name
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