SQL Server 2005数据仓库构建：维度设计与ETL流程

"在构建数据仓库的过程中，维度类型的选择至关重要，除了时间维度，其他维度通常被认为是标准维度。本文主要探讨了基于MS SQL Server 2005的数据仓库架构设计和ETL过程。" 在数据仓库架构中，维度类型是构成星型或雪花型模式的关键元素。时间维度是一个特殊的存在，因为它在分析中经常被用来比较不同时间段的数据。对于非时间维度，例如客户、产品、员工、商店等，它们通常作为标准维度处理，以提供对业务实体的分类和描述。标准维度设计应遵循一致性原则，确保在不同场景下能提供一致的视图。 在SQL Server 2005中，构建数据仓库的过程包括几个关键步骤。首先，原始业务数据分析涉及理解FoodMart2000数据库中的各种数据，这涵盖了诸如客户、产品、销售、库存等多个方面。接着，设计数据仓库逻辑模型是为了满足特定需求，例如市场部可能需要对1998年的销售数据进行深入分析，这就需要构建能够支持多维分析的模型。 创建数据仓库是在SQL Server Management Studio中完成的，这里需要建立一个专门用于数据仓库的数据库。数据仓库与传统的在线事务处理（OLTP）系统不同，它优化了读取性能，牺牲了写入速度，以支持快速的数据查询和分析。 接下来是ETL（Extract, Transform, Load）过程，这是数据仓库建设的核心部分。在SQL Server 2005中，这一过程由Integration Services (SSIS)平台支持，它提供了数据抽取、转换和加载的功能。创建新的Integration Services项目，然后使用SSIS导入导出向导，可以选择合适的数据源，如FoodMart2000数据库，将数据加载到目标数据仓库中。如果数据仓库尚未创建，可以通过向导引导新建。 在ETL过程中，用户需要选择数据源，例如食品 mart 的原始数据库，然后指定目标，即新创建的数据仓库数据库。在此之后，可以定义要复制的表或执行特定查询来提取所需的数据。这个过程允许数据清洗、转换和规范化，以适应数据仓库的结构和分析需求。 构建基于MS SQL Server 2005的数据仓库涉及理解业务需求，设计逻辑模型，创建数据仓库数据库，以及利用SSIS进行ETL操作。每个步骤都是为了确保数据仓库能够高效地支持复杂的业务分析，提供管理层和市场分析人员所需的洞察力。