SQL Server 2005数据仓库构建指南

"本文主要介绍了MS SQL Server 2005的数据仓库架构，包括设计、创建数据仓库，以及数据抽取、转换和装载(ETL)的过程。内容适用于初学者，有助于理解数据仓库的基础知识和SQL Server 2005中的实现方式。" 在MS SQL Server 2005中构建数据仓库架构是一项关键任务，它涉及到多个步骤，包括对原始业务数据的分析、数据仓库逻辑模型的设计、以及数据仓库的创建。数据仓库是企业级数据存储的核心，用于支持决策制定和数据分析。 首先，原始业务数据分析是数据仓库建设的第一步。以FoodMart2000数据库为例，它包含了与超市运营相关的各种数据，如客户、产品、员工、商店、销售和库存等。这些数据需要被理解和整理，以便进一步处理和分析。 接着，设计数据仓库逻辑模型是关键环节。在这个阶段，会根据业务需求，例如市场部对销售数据的多角度分析需求，来构建适合分析的模型。逻辑模型通常包括星型模型、雪花模型等，能够有效地支持OLAP（在线分析处理）操作，提供快速的查询响应。 创建数据仓库则是在SQL Server Management Studio中实际操作的过程。这涉及到创建一个新的数据库，作为数据仓库的物理存储。数据仓库不同于传统的在线事务处理（OLTP）系统，它的设计目标是优化查询性能，而非事务处理速度。 然后，ETL（Extract, Transform, Load）是数据仓库中的核心组件，负责从不同的源系统抽取数据，经过转换处理，最后加载到数据仓库中。在SQL Server 2005中，这一功能由Integration Services (SSIS) 提供。用户可以通过SSIS设计和执行复杂的ETL流程，如创建新的IntegrationServices项目，使用导入导出向导选择数据源和目标，指定数据复制或运行特定查询。 在SSIS中，创建新项目后，可以利用向导来指导数据源的选择，目标的设定，以及数据表的复制或定制查询。如果数据仓库尚未创建，可以在向导中新建数据库。整个过程允许用户灵活地配置和调整ETL过程，以适应不同的数据集成需求。 MS SQL Server 2005的数据仓库架构提供了一套完整的工具和方法，帮助企业构建高效的数据分析环境，支持决策支持系统，并且对初学者来说，通过学习和实践，能够逐步掌握数据仓库的构建与管理。