构建Northwind数据仓库：SQL实战分析

"SQL搭建Northwind数据仓库-sust-hjk" 在构建数据仓库的过程中，Northwind数据库是一个常被用作示例的数据库，它是一个贸易公司的业务数据库，原生支持于SQL Server 2000。数据仓库的目标是将操作型事务处理系统（OLTP）中的数据转换为适合分析和决策支持的形式。以下是基于Northwind数据库搭建数据仓库的关键步骤和涉及的知识点： 1. **识别事实与维度**： - **事实**：在数据仓库中，事实是指可以度量的数据，如销售额、数量等。在Northwind数据库中，销售量（Quantity）、单价（UnitPrice）和折扣（Discount）是事实，它们组合起来可以计算出总销售额（Total）。 - **维度**：维度是用于描述事实的属性，例如时间（OrderDate）、顾客（Customer）、员工（Employee）、产品（Product）、供货商（Supplier）等。这些维度提供了分析的视角。 2. **设计事实表**： - 事实表通常由OLTP系统的交易数据转化而来，不包含所有原始数据，而是选择与分析需求相关的数据。在Northwind数据仓库中，我们创建了一个事实表，包含EmployeeID、ProductID、SupplierID、CustomerID、OrderDate、UnitPrice、Total、Quantity和Discount等字段，用于存储销售交易的核心信息。 3. **设计维度表**： - 维度表是为了支持查询和分析，包含关于维度的详细信息。例如，我们可能有： - **Customers** 表：包括CustomerID、CustomerName、City、Region和Country，这些是顾客维度的详细描述。 - **Employees** 表：包含EmployeeID和相关员工信息。 - **Products** 表：ProductID、ProductName和CategoryID，提供产品类别信息。 - **Suppliers** 表：供货商的详细信息。 - **Time** 表：可能包含日期级别的详细信息，如年、季、月，用于时间维度分析。 4. **需求分析**： - 分析需求包括对员工销售业绩、产品销售、分类产品销售、供货商销售、顾客群体销售、地区和城市级别销售以及按年、季、月的销售分析。这需要我们在设计数据仓库时考虑如何关联和组织数据，以便支持这些分析需求。 5. **数据抽取**： - 数据抽取是从源系统（如Northwind数据库）中提取所需数据的过程。在本例中，我们选取了Orders、OrderDetails、Employees、Products、Suppliers和Customers等表的相关字段，并结合这些字段构建事实表和维度表。 6. **ETL过程**： - ETL（Extract-Transform-Load）是构建数据仓库的核心步骤。提取（Extract）阶段是从源系统获取数据；转换（Transform）阶段是对数据进行清洗、规范化和结构化，使其适应数据仓库模型；加载（Load）阶段则是将处理后的数据放入数据仓库中。 7. **数据库设计**： - 考虑到性能和查询效率，数据仓库的表通常采用星型或雪花型模式，其中事实表位于中心，周围环绕着多个维度表。这种设计有助于优化复杂分析查询。 通过以上步骤，我们可以成功地基于Northwind数据库构建一个数据仓库，从而支持多维度的销售分析和业务洞察。