在SQLServer2008SP2环境下，如何构建数据仓库的多维数据集并进行OLAP分析操作？请详解维度与度量值的设计，以及如何在多维数据集上应用切片、切块、旋转和钻取技术。

在进行数据仓库的多维数据集设计和OLAP分析时，理解并掌握维度和度量值的设计至关重要。维度用于描述业务实体的不同角度，如时间、产品、地区等，而度量值则代表了可以量化的业务指标，例如销售额和利润。在SQLServer2008SP2中，你可以使用SQL Server Analysis Services (SSAS)来创建和管理多维数据集。

参考资源链接：[数据仓库与OLAP分析：多维数据集创建与查询实验](https://wenku.csdn.net/doc/72pb5kcby4?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你的数据库中已经有了适当的数据模型，并准备好用于OLAP的数据源视图。在SSAS中，你需要定义数据源和数据源视图，并且指定维度表和事实表。创建维度时，需要为每个维度创建属性层次结构，这样才能在多维数据集中表示不同层次的数据细节。

度量值通常是事实表中的数值列，它们会被聚合为度量值组。例如，销售额和数量可以被定义为度量值，以便在分析时对它们进行求和、平均等聚合操作。

OLAP操作是数据仓库分析的核心部分，包括切片、切块、旋转和钻取。切片是选择多维数据集的一个维度的特定成员，比如选择特定时间范围或产品类别的销售数据。切块可以看作是切片的扩展，允许用户选择多个维度的一个子集。旋转是将数据从行转换为列，或者相反，以便从不同的角度审视数据。钻取则是深入查看数据的细节，例如从年销售额切换到具体的月度或日度销售数据。

在SQLServer2008SP2的SSAS中，这些操作可以通过多维数据集查询工具来执行。你可以使用维度浏览器来执行切片和切块操作，通过旋转来调整数据透视表的轴，而钻取则可以通过下钻到更细节的数据或上钻到汇总数据来实现。

通过实际操作和练习，你将能够有效地设计维度、度量值，并熟练运用OLAP技术进行深入的数据分析。为了进一步加深理解，推荐阅读《数据仓库与OLAP分析：多维数据集创建与查询实验》一书。该资料不仅涵盖了多维数据集设计与创建的步骤，还包括了实际的OLAP操作案例，有助于你全面掌握数据仓库和OLAP分析的高级技巧。

参考资源链接：[数据仓库与OLAP分析：多维数据集创建与查询实验](https://wenku.csdn.net/doc/72pb5kcby4?spm=1055.2569.3001.10343)