SQLServer2005构建数据仓库：ETL过程与连接管理器

"新建源数据的连接管理器用于在数据仓库ETL过程中建立与原始数据源的连接。本文档主要围绕SQL SERVER 2005中的数据仓库构建和ETL流程展开，阐述如何利用ETL工具进行数据抽取、转换和加载。" 在数据仓库领域，ETL（Extract, Transform, Load）是核心过程，它负责从各种源系统中抽取数据，进行必要的清洗和转换，然后加载到数据仓库中。在SQL SERVER 2005中，这个过程主要由Integration Services (SSIS) 平台支持，提供高效的数据集成解决方案。 首先，数据仓库的设计和创建涉及对原始业务数据的分析。例如，FoodMart2000数据库展示了超市运营的各种数据，包括客户、产品、员工、商店、销售和库存等信息。在理解了这些数据之后，设计师会构建数据仓库的逻辑模型，以满足特定的业务需求，如市场分析人员对销售数据的多角度分析。 创建数据仓库本身是在SQL Server Management Studio中完成的，这需要建立一个新的数据库来存储经过处理的数据，便于后续的分析和报告。 接下来是ETL阶段，这是数据仓库建设的关键步骤。在SQL Server 2005中，用户可以通过Integration Services (SSIS) 创建项目来管理ETL包。启动SQL Server Business Intelligence Development Studio，新建一个IntegrationServices项目，然后重命名默认的包文件，如“Test.dtsx”。 执行ETL的过程通常包括以下步骤： 1. 使用SSIS导入导出向导：从“项目”菜单中启动该向导，选择数据源，如FoodMart2000数据库，然后选择目标数据库，如果需要，可以新建数据仓库。 2. 指定数据复制或查询：选择要从源系统中抽取的表或视图。这一步确保只抽取必要的数据，并且可以定义特定的查询来过滤数据。 在ETL过程中，数据可能会经历多种转换，比如数据清洗、类型转换、聚合、过滤等，以确保加载到数据仓库的数据质量和一致性。SSIS提供了丰富的转换组件，能够满足各种复杂的数据处理需求。 最后，一旦转换完成，数据会被加载到数据仓库的相应表中。这一步骤可能涉及分区、索引优化等操作，以提高查询性能。在SQL Server 2005中，用户可以通过控制流和数据流任务来设计和调度ETL包的执行，实现自动化处理。 新建源数据的连接管理器是ETL工作流的起点，它为数据的抽取和后续处理建立了基础，是构建高效数据仓库不可或缺的一环。通过熟练掌握SQL Server 2005的Integration Services，开发者可以构建出强大的数据处理系统，满足企业对大数据分析的需求。