SQL2005数据仓库设计实战指南：专家分享关键要素与技术应用

本文档分享了关于SQL Server 2005在大型数据仓库系统设计中的实践经验，作者聂发如作为技术方案专家，提供了全面深入的知识指导。主要内容涵盖了以下几个关键知识点： 1. **SQL Server 2005数据仓库增强**：介绍了SQL Server 2005如何作为关系型数据仓库的基础，通过其增强的功能来支持大规模数据管理。 2. **数据装载、删除与备份**：强调了在数据仓库设计中的重要性，包括数据的高效加载（如 BulkInsert 和 SSIS 事实表装载、维表装载），以及定期的删除与备份策略，如Piecemeal备份与恢复方法。 3. **硬件与存储**：探讨了如何选择和配置适当的硬件资源，以优化数据仓库的性能，例如 NUMA 支持和 X64 架构的优势，以及共享、可扩展数据库（SharedScalableDatabase）的设计。 4. **SQL Server集成服务 (SSIS)**：作为ETL (提取、转换、加载) 工具的核心部分，SSIS 提供了内存级别的高效数据处理能力，专为数据仓库设计的转换组件使得数据迁移更为顺畅。 5. **数据分析服务 (Analysis Services)**：SQL Server Analysis Services支持多种数据架构，如星型和非传统的多-多模型，维度模型 (UDM) 的完整支持，以及灵活的cube处理，如DistinctCount的提升。 6. **维表与事实表**：区分了维表（用于存储静态或变化不大的数据，如客户、产品和地址等）和事实表（包含频繁发生的交易数据，如销售记录），以及它们如何通过多维分区进行组织。 7. **时间维度**：如Period、DateKey、WeekNumber、Year等字段，这些用于时间序列分析的维度在数据仓库中扮演重要角色。 8. **报表工具**：SQL Server 报表服务 (SSRS) 对 RDBMS 和 AS 多维数据源的强大支持，为企业用户提供直观的报表生成工具。 9. **最终用户查询工具**：如报表生成器，方便非技术用户访问和分析数据仓库中的信息。 10. **慢变维 (SlowlyChangingDimensions)**：针对维度数据中的动态变化，如何处理和跟踪这些缓慢变化的数据更新。 11. **主键检索 (KeyLookup)**：介绍如何通过主键进行快速且准确的数据检索。 12. **日志与容错处理**：SQL Server 2005的数据仓库设计注重错误处理和数据一致性，确保在异常情况下的数据恢复能力。 本文档为SQL Server 2005数据仓库设计者提供了一套详尽的实践指南，无论是基础架构搭建还是高级特性应用，都能帮助读者理解和优化数据仓库的设计与实施。