SQLSERVER2005构建数据仓库：ETL过程与实践

"本文主要介绍了如何在SQL SERVER 2005环境中构建数据仓库，以及使用ETL（Extract, Transform, Load）过程进行数据抽取、转换和加载。内容包括对原始业务数据的分析，数据仓库的设计与创建，以及具体使用Integration Services (SSIS) 实施ETL的过程。" 在构建数据仓库的过程中，首先需要对原始业务数据进行分析。例如，FoodMart2000数据库是一个典型的例子，它涵盖了客户、产品、员工、商店和销售等多个方面的业务数据。为了满足特定需求，如市场部对销售数据的多角度分析，需要设计数据仓库的逻辑模型。这通常涉及到识别关键的业务指标和维度，以确保数据仓库能够提供快速查询响应和深入的业务洞察。 创建数据仓库是在SQL Server Management Studio中完成的，通过这个工具可以建立一个新的数据库，用以存储经过处理的业务数据。数据仓库不同于常规的在线事务处理（OLTP）系统，它的设计目的是支持决策支持和分析查询，而不是快速的事务操作。 ETL是数据仓库建设中的核心环节，用于从不同的数据源抽取数据，进行必要的清洗、转换，然后加载到数据仓库中。在SQL Server 2005中，这一过程由Integration Services (SSIS) 平台支持。创建一个新的SSIS项目可以通过SQL Server Business Intelligence Development Studio进行，这将生成一个空的包文件（如Package.dtsx）。然后，可以使用SSIS导入导出向导选择数据源，例如FoodMart2000数据库中的表，和目标，如新建或已存在的数据仓库数据库。在向导中，还可以定义具体要复制的表或执行自定义查询来获取所需的数据子集。 在实际操作中，SSIS提供了丰富的数据转换组件，包括数据类型转换、数据清洗、聚合、过滤等，以满足各种复杂的数据处理需求。一旦数据转换完成，就可以将其加载到数据仓库的目标表中，为后续的分析和报告提供准备好的数据。 总结来说，本文详述了在SQL Server 2005环境下建立数据仓库的过程，强调了ETL的重要性，并详细解释了如何使用SSIS进行数据抽取、转换和加载。通过这些步骤，企业可以构建出一个有效支持业务分析和决策的数据仓库系统。