构建MSSQL Server 2005数据仓库：维度设计与ETL过程详解

在MS SQL Server 2005的数据仓库架构中，定义维度是一个关键环节，它对于构建高效的数据分析环境至关重要。首先，选择数据源生成维度的方法是从现有的业务数据库中提取数据，如FoodMart2000，这是一个涵盖了客户、产品、员工等多方面数据的超市经营数据库，共包含24个表。 在设计阶段，需要根据特定需求定义维度类型，例如除了时间维度，其他通常是标准维度，如客户维度、产品维度等。对于时间维度，用户需要明确时间段，比如1998年的销售数据，以及选择合适的日历系统。选择主维度表后，要关联相关的业务表，如销售表，以便提取所需的信息。 在定义维度属性时，会根据业务逻辑确定哪些字段是重要的度量元素，如客户ID、产品代码、销售日期等。此外，还需考虑维度之间的父子关系，比如商店与店铺、产品与类别之间的层级关系，这有助于构建数据的层次结构，便于数据查询和分析。 在创建数据仓库过程中，SQL Server 2005提供了整合服务（SSIS）作为ETL（抽取、转换、装载）工具。用户可以通过SSIS创建项目，利用向导来连接数据源，选择数据的复制方式或者执行SQL查询，将原始数据转化为适合于数据仓库的形式。如果没有预先创建数据仓库，可以通过向导新建数据库，并指定要复制的表或执行的SQL操作。 整个过程强调了从源数据到数据仓库的标准化和结构化，确保数据的一致性和准确性，这对于数据分析师和决策者来说，是进行深入洞察和性能优化的基础。通过遵循这些步骤，企业可以构建一个强大的数据仓库架构，支持多角度的业务分析和高级管理层的决策支持。