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1、(本科）第5章 数据仓库的实施教学ppt课件数据仓库数据仓库 原理与实践原理与实践东北财经大学电子商务学院 马刚 教授DW&DMDW&DM第五章 数据仓库的实施第五章第五章 数据仓库的实施数据仓库的实施本章内容：本章内容：商务智能开发工具介绍商务智能开发工具介绍SQL Server SQL Server 数据仓库方案实施数据仓库方案实施创建数据仓库创建数据仓库设计与使用设计与使用ETLETL创建创建OLAPOLAP数据立方体数据立方体多维表达式多维表达式MDXMDX商务智能的前端展示商务智能的前端展示3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OL
2、AP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDXDW&DM第一节第一节 商务智能开发工具商务智能开发工具一、 常用商务智能开发工具介绍 公司名称ETL工具DW管理工具OLAP工具DW工具报表工具IBMWarehouse ManagerVisual WarehouseOLAP ServerIntelligent MinerInsight&Quick viewOracleOracle ETL ServerEnterprise ManagerExpress ServerDarwinExpress AnalyserSybaseReplication Server Pow
3、erStageWarehouse StudioWarehouse AnalyzerSAS SPSSInfoMakerCAInfoPumpPLATINUM ER Win PLATINUM InfoPumpDecisionBase InfoBeaconNeugernt AionForest&TreesInfoReportsSAS第三方Warehouse AdministratorSAS MDDBEnterprise MinerEIS ERMicrosoftSSISSQL ServerSSASSSASSSRS第五章 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3
4、创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDXDW&DM第五章 数据仓库的实施二、 SQL Server 2005 商务智能开发应用工具 集成 (SSIS)分析 (SSAS)报表 (SSRS)Business Intelligence Development Studio数据抽取数据整合OLAP数据挖掘自定义报表数据展现从企业数据中获取能够使用的信息，同时实现与商务流程统一为已经有的数据建立模型，并且分析后找出数据的内部关系对分析结果提供类型多样、美观且适合不同需求的图表和报表服务作用应用Microsoft SQL Server 200
5、5在商务智能方面提供了三大服务和一个工具来实现系统的整合。三大服务是SQL Server 2005 Analysis Service（SSAS）、SQL Server 2005 Integration Services（SSIS）和SQL Server 2005 Reporting Services（SSRS），一个工具是Business Intelligence Development Studio。 3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDXDW&DM第五章
6、数据仓库的实施二、 SQL Server 2005 商务智能开发应用工具 三大服务都整合在Business Intelligence Development Studio中，这是第一个专门为商务智能开发人员设计的集成开发环境。Business Intelligence Development Studio构建于 Visual Studio 2005上，为商务智能系统开发人员提供了一个丰富的、集成的专业开发平台。BI 开发平台支持所有组件的调试、源代码管理以及脚本和代码的开发。SSIS能从各种异质数据源中整合商务智能所需要的业务数据，同时，可以实现与商务流程的统一。这项功能在以前是通过DTS服务
7、（即数据转换服务）来实现的。SSAS是从数据中产生智能的关键，通过这种服务，可以构建数据立方体(Cube)，也就是多维数据集。SSAS多维数据集也新增加了一些重要的分析功能，包括：关键性能指标 (KPI) 框架，MDX脚本，以及其他的内置高级业务分析方法。一个商务智能项目一般要为不同的人提供不同特点的报表，如总经理和部门经理对报表的内容要求是完全不一样的，SSRS服务为满足这一要求提供了相应的工具，通过它可以对分析结果提供类型多样、美观且适合不同需求的图表和报表。3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端
8、展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDXDW&DM第五章 数据仓库的实施三、 Business Intelligence Development Studio介绍 Business Intelligence Development Studio主要是为应用程序开发人员设计的，它是包含特定于 SQL Server 2005 商业智能的附加项目类型的 Microsoft Visual Studio 2005。Business Intelligence Development Studio是用于开发包括 Analysis Services、Integration Services 和 Report
9、ing Services 项目在内的商业解决方案的主要环境。 每个项目类型都提供了用于创建商业智能解决方案所需对象的模板，并提供了用于处理这些对象的各种设计器、工具和向导。熟悉Business Intelligence Development Studio的第一步是了解用户界面各个部分的功能，以及理解各个部分的作用。 3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDXDW&DM第五章 数据仓库的实施u解决方案资源管理器解决方案资源管理器：解决方案资源管理器窗口用于管理解决
10、方案和项目。在这个窗口中可以创建和管理所有的对象。要在项目中增加一个对象，可以右击项目名，然后选择“添加新项”，或者右击一个特定的文件夹，然后选择“新建”。进行上述操作之后，将会启动一个对话框或向导，这个时候就可以创建特定的对象了。u窗口选项卡窗口选项卡：通过窗口选项卡可以在设计器窗口之间进行快速切换。每一个当前打开的文件或者对象都有一个选项卡。如果打开对象的数目超过了选项卡区域能够容纳的数目，则可以使用选项卡右边的滑动条来浏览其他的对象。u设计窗口：设计窗口：设计窗口是编辑和分析对象的地方。创建一个新的对象或者在解决方案资源管理器中双击一个对象将会打开该对象的特定设计器窗口，从而可以修改该对
11、象，与该对象进行交互。u设计选项卡：设计选项卡：许多对象都有不同的方面，可以对它们进行编辑或者与它们进行交互。这些方面在设计窗口中是通过选项卡来给出的。3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDXDW&DM第五章 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDXDW&DM第五章 数据仓库的实施u属性窗口：属性窗口：属性窗口是一个
12、上下文相关的窗口，它显示当前选项的属性。属性窗口在Visual Studio中很常见，适用于该开发环境中所执行的任何类型的操作。例如，如果在解决方案资源管理器中选择一个对象，则在属性窗口中将会显示所选对象的属性（比如对象的ID、文件名等信息）。uBI菜单：菜单：BI菜单位于主菜单栏的“调试”菜单和“工具”菜单之间，从中可以找到特定于Analysis Services对象的上下文相关的菜单。例如，如果打开数据源视图设计器，则“格式”菜单和Data Source View菜单将会在这个区域显示。u输出窗口：输出窗口：当构建和部署项目时，输出窗口将显示相关的信息。如果项目错误，则可以在输出窗口中查看
13、关于该错误的描述。3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDXDW&DM第五章 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX第二节第二节 SQL Server数据仓库方案实施数据仓库方案实施.Cube1Cube2Cube3Cuben多维数据集ETL系统SQL Server Integration Services ETL 系
14、统SQL ServerOracleDB2Access其他事务处理系统数据源SQL Server数据仓库事实表维度表数据仓库应用O f f i c e 、Reporting Services、OLAP、Web、第三方工具 Microsoft 数据仓库实施流程 在数据仓库完成概念模型、逻辑模型和物理模型的设计后，就可以进行数据仓库的物理创建。此时，要做的工作有创建数据准备区、创建数据仓库、从操作型系统中抽取数据、清洗和转换数据、将数据装入数据仓库数据库、创建多维数据集、OLAP与数据挖掘的应用和前端展示 DW&DM第五章 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实
15、施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX第三节第三节 创建数据仓库创建数据仓库数据仓库也是一种数据库，其管理同样是通过数据库管理系统（DBMS）来进行的。因此数据仓库可以象普通数据库一样进行创建、修改和删除。当数据仓库的逻辑结构设计完后，就可以创建物理数据仓库了。数据仓库的物理创建是依据数据仓库设计阶段所确定的数据仓库物理模型构造数据库，Microsoft SQL Server主要是利用关系数据库来构建数据仓库。在SQL Server中只能以服务器成员的角色或获得授权，才能创建数据仓库。一、 创建SQL Server数据库
16、 DW&DM第五章 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX用SQL Server Management Studio 创建数据库时，首先在程序中打开“SQL Server Management Studio”，在“连接到服务器”的对话框中选择具有创建数据库权限的角色（如sa）登录，点击【确定】后，进入SQL Server Management Studio的工作窗口，在对象资源管理器中，用鼠标右键点击窗口对象左边的“数据库”节点，选择“新建数据库
17、”，如图5-4所示。在弹出的“新建数据库”的对话框中输入数据库的名称“FOODMART”，其他选项可保留默认或根据需要对文件类型、文件组、初始大小和增长率等进行设置。在SQL Server中创建数据库DW&DM第五章 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX首先，登录进入到SQL Server的工作窗口，在“数据库”节点下选择，要创建事实表和维度表的数据库FOODMART，点击展开数据库，用鼠标右键点击“表”节点，在弹出的快捷菜单中选择“新建表”选
18、项，在SQL Server的主工作区会出现表结构设置的对对话框。在此对话框中输入表的列名、数据类型以及是否允许空 。二、 创建事实表和维度表 在SQL Server中设计表的结构 DW&DM第五章 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX双击打开foodmart2000.mdb文件，在此ACCESS数据库我们可以看到数据库中所有表。这个数据库存储了FOODMART公司1997和1998年的全部日常经营业务数据，如人事管理的员工信息存储在employ
19、ee表中，产品信息存储在product表中，sales_fact_1997与sales_fact_1998则存储了销售记录。虽然这个数据库在设计时加入了数据仓库的某些特点，但在这里我们可以把它理解为数据仓库的原始数据。三、 数据仓库实例 Foodmart业务数据库DW&DM第五章 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX本部分的任务是将数据从业务数据库Foodmart2000.mdb中，导入到数据仓库FoodmartDW中。具体操作如下：（1）打开
20、SQL Server Management Studio，通过“连接到服务器”对话框登录进入主工作窗口。 （2）在对象资源管理器中，用鼠标右键点击窗口对象左边的“数据库”节点，选择上一步骤创建的“FoodmartDW”，在弹出的快捷菜单中选择“任务”下的“导入”命令。（3）在弹出的“选择数据源”对话框中选择数据源为“Microsoft Access”，在文件名文本框中输入业务数据库所在的位置。（4）完成设置后，点击【下一步】按钮，进入“选择目标”对话框中，目标中选择为“SQL Native Client”，数据库为“FoodmartDW” 。（5）完成设置后，点击【下一步】按钮，进入“指定表复
21、制或查询”对话框中，在此处选择“复制一个表或多个表或视图的数据”选项，点击【下一步】按钮。（6）在“选择源表和源视图”的对话框中，选择要导入数据仓库的“time_by_day”、“Store”、“Promotion”、“Product_Class”、“Product”、“Customer”、“sales_fact_1998”表作为需要输入的表。（7）完成设置后，点击【下一步】按钮，进入“保存并执行包”对话框中，选择“立即执行”后，点击【下一步】按钮，随后SQL Server完成对数据源到目标数据库的数据导入。（8）完成了数据导入后，我们可以在FoodmartDW数据仓库中看到按照要求建立好的事
22、实表和维度表，而且数据仓库内已经存储了数据。DW&DM第五章 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX设置数据仓库的数据源DW&DM第五章 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX设置目标数据仓库DW&DM第五章 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数
23、据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX选择导入数据仓库的表DW&DM第五章 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX数据导入后的FoodmartDW数据仓库DW&DM第五章 数据仓库的实施打开SQL Server Business Intelligence Development Studio，点击菜单栏的“文件”，选择“新建”选项中的“项目”。在弹出的“新建项目”对话框中，展开“项目类型
24、”选项组中的“商业智能项目”选项，在 “模板”选项组中，选择“Integration Services项目”，把项目命名为“AWETL”。3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX第四节第四节 利用利用SSIS设计与使用设计与使用ETL 一、 进入开发环境 创建“AWETL”项目DW&DM第五章 数据仓库的实施SSIS有4个管理标签，分别用于生成包控制流、数据流、事件处理程序和查看包的内容；SSIS的连接管理区域，用于添加和配置包连接到数据所使用的连接管理器；SS
25、IS中最重要的就是“工具箱”，在设计包的时候，主要的工作就是把相关的组件从“工具箱”拖动到设计窗口中，在对其属性进行相应的设置。3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDXSSIS的工作环境DW&DM第五章 数据仓库的实施SSIS中所有的数据连接都是通过连接管理器来进行管理的，在本例中，需要用到的Adventure Works数据库中“TransactionHistoryArchive”表中的部分数据，我们可以将其看作是数据源。可以先在连接管理器中规划这个连接，具体
26、步骤如下：（1）用鼠标右键单击“连接管理器”区域中的任意位置，在弹出的菜单中选择“新建OLE DB”选项。（2）在“配置OLE DB连接管理器”对话框中，单击【新建】，在弹出的“连接管理器”对话框中选择相应服务器的Adventure Works数据库。（3）设置好后可以单击对话框中的【测试连接】的按钮确认连接的正确性。测试连接成功后，单击【确定】按钮回到SSIS设计器中，可以在连接管理器中看到新建的连接。3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX二、连接业务数据源
27、 DW&DM第五章 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX设置连接Adventure Works 数据库DW&DM第五章 数据仓库的实施本例中需要计算Adventure Works数据库的“TransactionHistoryArchive”表中数据，并把计算的结果存储到数据库中。因此，应按照以下的步骤规划并设置控制流。（1）选择管理标签为“控制流”，从“工具箱”中的“控制流”标签下选择“数据流任务”组件，并且将其拖动到控制流设计器中，同时改动其
28、名称为“数据转换”。（2）在“工具箱”窗格中的“控制流”标签下选择“执行SQL任务”组件，同时将其拖动到控制流设计器中，改动其名称为“数据存储”，同时拖动“数据转换”任务下的绿色箭头到这个组件中。（3）为了演示容器的功能，这一步把已经建立起的控制流加入到一个序列容器中，方法是在工具箱中选择“序列容器”组件并将其拖动到控制流设计界面中，把选中的两个组件一起放到序列容器中。3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX三、规划控制流 DW&DM第五章 数据仓库的实施3.1
29、 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX 将两个任务建立连接 将控制流组件放入序列容器中 DW&DM第五章 数据仓库的实施目前建立好的控制流是一个空白的控制流，没有任何数据的转换，所以需要对“数据转换”数据流进行设计才能实现数据转换。其具体步骤如下：（1）用鼠标双击“数据转换”组件，进入数据流管理界面。可以看到相关的提示。（2）从“工具箱”中的“数据流源”标签上选择“OLE DB源”组件，将其拖动到数据流设计界面，由于其作用是从“TransactionHistoryA
30、rchive”表中提取部分数据，因此将其改为“提取数据”。在双击此组件，将会弹出“OLE DB 源编辑器”窗。在此步骤中，除了在连接管理中选择前面创建的连接外，还要选择数据访问模式为“SQL 命令”，并且把命令文本设置为以下的SQL语句。SELECT ProductID,Quantity,ActualCostFROM Production.TransactionHistoryArchive3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX四、设计数据转换 DW&DM第五章
31、 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX“OLE DB 源编辑器”窗口及其相应设置DW&DM第五章 数据仓库的实施 (3)单击“OLE DB源编辑器”窗口的【确定】按钮回到数据流编辑器，这一步开始进行数据转换。从“工具箱”中的“数据流转换”标签下选择“派生列”组件，拖动到设计窗口，命名为“每一项的总成本”。把上一步创建的“提取数据”组件所带的绿色箭头拖动到“每一项的总成本”上，同时用鼠标对其进行双击。在弹出的“派生列转换编辑器”对话框中进行设置3
32、.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX设置“每一项的总成本”的派生列转换组件DW&DM第五章 数据仓库的实施按照和添加以上组件的方法把“聚合”加入到“数据流”设计界面中，命名为“汇总数量与成本”并且让数据流从“每一项的总成本”组件流向该聚合组件，用鼠标双击进行如下的设置。3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX“汇总数量和成本”聚
33、合组件的设置DW&DM第五章 数据仓库的实施再次添加“派生列”组件，按照前面的操作设置好数据流的流向后，命名为“平均成本”，并且按如下所示进行设置。 3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX“平均成本”派生列组件的设置DW&DM第五章 数据仓库的实施添加“排序”组件，设置好数据流的流向后命名为“按产品排序”，并且对此组件按如下所示进行设置。3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智
34、能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX“按产品排序”组件的设置DW&DM第五章 数据仓库的实施这一步骤是要把计算、排序后的结果放入SQL Server数据库的表中，所以我们可以登录到SQL Server Management Studio，建立名为“test”的数据库，可以将其看作为数据仓库，然后在“test”数据库下建立如下所示的“Product”表，用该表存储处理后的数据。 3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX建立Product表DW&DM第
35、五章 数据仓库的实施在“工具箱”的“数据流目标”标签下选择“OLE DB 目标”，设置好数据流的流向后，双击此组件，在弹出的“OLE DB目标编辑器”点击【新建】按钮，建立与“test”数据库的连接，读者可以参照前面的操作进行设置。设置成功的“OLE DB 目标管理器”如下所示。单击【确定】后，可以看到如下图所示的数据流。到此，数据流的设置已经完成了。 3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX设置“OLE DB 目标编辑器”设置完的数据流 DW&DM第五章 数据
36、仓库的实施“数据转换”的数据流的设计完成后，点击“控制流”标签回到控制流的编辑界面，现在对“数据存储”任务进行设置。双击“数据存储”组件，弹出“执行SQL任务编辑器”中进行如图的设置。设置完成后在“控制流”编辑窗口中的“连接管理器”中可以看到新的连接。3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX五、 设置数据存储 设置“执行SQL任务编辑器” DW&DM第五章 数据仓库的实施完成上面的操作，一个完整的SSIS包就设置完成了。要运行这个包，可以通过点击菜单栏中的“调试
37、”选择“启动调试”来完成。在运行包的过程中，控制流和数据流中没有问题的会变成绿色；如果出现问题，控制流和数据流会变成红色。运行成功后，在“执行结果”窗口可以看到如图所示的结果。用户同样可以登录到SQL Server Management Studio中，对test数据库的Product表中的数据进行浏览，如图所示。3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX六、运行SSIS包 运行包输出的结果 Product表中的数据 DW&DM第五章 数据仓库的实施本节将创建用于
38、Adventure Works销售分析的数据立方，AdventureWorksDW 是SQL Server 2005 所带的示例数据仓库。读者同样可以从Microsoft的网站上下载此数据库或在安装SQL Server 2005是选择安装。Adventure Works Cycles 是示例数据库所基于的虚构公司，它是一家大型跨国生产公司。该公司生产金属和复合材料的自行车，产品远销北美、欧洲和亚洲市场。Adventure Works 市场部的商务需求是对2001-2004年进行的所有销售业务数据进行多角度的分析，以便市场分析人员能在查询数据库时获取快速的响应，高层管理人员也能从总体上把握影响销
39、售的因素。这需要利用存储在公司业务数据库中的数据，建立数据仓库，进而创建可用于分析的多维数据。由于主要着眼于销售方面的数据，因而把与销售相关的表提炼出来进行分析。 3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX第五节第五节 OLAP与数据立方体与数据立方体 DW&DM第五章 数据仓库的实施首先要创建一个SSAS的项目，打开Business Intelligence Development Studio，点击菜单栏的“文件”，选择“新建”下的“项目”选项，弹出“新建项目
40、”对话框。在“新建项目”对话框中，从“项目类型”选项中选择“商业智能项目”。从“模板”选项中选择“Analysis Services项目”。在“名称”中输入“AWAS”作为项目的名称，如图所示。单击【确定】进入SSAS的工作界面。3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX创建Analysis Services项目DW&DM第五章 数据仓库的实施定义数据源是创建数据立方体的第一步，此操作的目的是把Adventure Works DW 数据仓库定义为AWAS项目的数据
41、源。在“解决方案资源管理器”中，以鼠标右键单击“数据源”，然后单击“新建数据源”。在“欢迎使用数据源向导”的对话框上单击【下一步】按钮。在“数据源向导”对话框上，单击【新建】按钮，如图所示。3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX一、 定义数据源 新建数据源 “数据源向导”对话框 DW&DM第五章 数据仓库的实施在“提供程序”下拉列表中，选择“OLE DBSQL NATIVE CLIENT”选项，在“服务器名称”文本框中选择本地机器的名称或者输入“LOCALHO
42、ST”，确保以选中“使用WINDOWS身份验证”。在“选择或输入数据库名称”下拉列表中，选择已经构建好的数据仓库Adventure Works DW，如图所示。3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX设置连接管理器DW&DM第五章 数据仓库的实施在“可用对象”列表中，选择DimCustomer、DimProduct、 DimPromotion、 DimProductSubCategory、DimProductCategory、DimTime和FactIntern
43、etSales表，添加到“包含的对象”列表中，如图所示。单击【下一步】按钮，在单击【完成】按钮，可以完成项目数据源视图的定义，数据源视图将会如图所示。3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX二、定义数据源视图 选择表和视图DW&DM第五章 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX设置好表间关系后的数据源视图 DW&D
44、M第五章 数据仓库的实施在“解决方案资源管理器”中鼠标右键单击“多维数据集”文件夹对象，在弹出的快捷菜单中选择“新建多维数据集”命令。（1）选择生成多维数据集的方法。在弹出的“多维数据集向导”欢迎界面中单击【下一步】按钮进入“选择生成方法”窗口，如图所示。在此窗口中选择“使用数据源生成多维数据集”单选按钮，并且确认选中了“自动生成”复选框，并在下拉列表中选择“创建属性和层次结构”选项，以便向导能为维度表中的大多数列创建属性，并尝试建立包含多级的层次结构。（2）设置多维数据集的事实表和维表。单击【下一步】按钮，选择前面创建的数据源视图来为多维数据集提供数据。再单击【下一步】按钮，向导将扫描关系架
45、构，以识别事实表和维度表。标识完成后，单击【下一步】按钮将会弹出如图所示的“标识事实数据表和维度表”窗口。选择“DimTime”作为时间维度表，并且按照图中所示来分别设置各表为事实表或是维度表。设置好后单击【下一步】按钮继续。（3）设置时间维度的层次结构。由于上一步选择了“DimTime”作为时间维度表，这一步需要设置时间维度的层次结构。在所有维度的层次结构中，只有时间维度最为特殊。其他维度系统可以根据数据之间的关系检测其层次结构，而时间维度则需要指定其时间上的层次。如图所示，依据时间表中的具体情况，为年月日等时间属性指定时间表列。设置好后单击【下一步】按钮继续。3.1 开发工具介绍3.2 S
46、QL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX三、创建多维数据集 DW&DM第五章 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX“选择生成方法”窗口 DW&DM第五章 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX标
47、识事实数据表和维度表DW&DM第五章 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX指定时间维度层次结构 DW&DM第五章 数据仓库的实施（4）选择多维数据集的度量值。这时系统会让用户选择度量值，如图所示。度量是源于事实表中的数据，在图中选择“Order Quantity”、“Unit Price”、“Product Standard Cost”和“Total Product Cost”为度量。单击【下一步】按钮继续。（5）查看与更改维度的结构。此时系统
48、会依据前面对维度表和事实表的设置来检测层次结构。如果前面的设置都是正确的，则会成功检测其层次结构，检测完毕，单击【下一步】按钮继续。由于前面系统自动检测了维度之间的层次关系，因此，产生了一些新的维度，这一步向导将提供一个窗口来查看新建维度的结构并根据需要进行更改。此例中的新建维度结构关系如图所示可见，由程序自动分析出来的层次结构和用户自己设置的时间层次结构都是和业务数据中的逻辑结构相符合的。如果不符合，则可以在这一步进行修改。（6）查看多维数据集的结构。设置完成后单击【下一步】按钮，为多维数据集指定一个名称，在单击【完成】按钮，结束多维数据集的创建向导。完成向导后，可以查看建立的多维数据集结构
49、，与前面的数据源视图相似，而且还用黄色标记了事实表，蓝色标记了维度表。3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDXDW&DM第五章 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OLAP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX选择多维数据集的度量值 DW&DM第五章 数据仓库的实施3.1 开发工具介绍3.2 SQL Server数据仓库方案实施3.3创建数据仓库3.5 OL
50、AP与数据立方体3.7 商务智能的前端展现3.4 设计与使用ETL3.6 MDX 维度层次结构关系 DW&DM第五章 数据仓库的实施（7）部署多维数据集。这一步需要把创建好的多维数据集部署到Analysis Services数据库中，在多维数据集上单击右键，在弹出的快捷菜单中选择【处理】命令。在弹出的“处理多维数据集”对话框中，单击【运行】按钮，程序将会对多维数据集进行处理，处理过程如图所示。处理完毕后，在“处理进度”对话框上单击【关闭】按钮。如果以上操作都顺利进行，则此多维数据集已经顺利的部署到Analysis Services数据库中。可以打开SQL Server Management S