MSSQLServer2000数据仓库实验：DTS数据导入与数据仓库构建

"数据仓库与数据挖掘实验指导书旨在帮助读者理解数据库与数据仓库的区别，通过实际操作MSSQLServer2000的DTS工具，掌握数据仓库的构建及数据导入导出技术，涉及TXT、Access、Excel等多种数据源。实验内容包括数据库基本操作、数据仓库的创建、DTS工具的使用，以及复杂数据转换，为后续的数据挖掘奠定基础。" 数据仓库是用于分析和报告的大型、集成的且相对静态的数据集合，与传统的在线事务处理(OLTP)数据库不同，它设计的目标是支持决策制定，而非日常事务操作。数据仓库通常从多个源头抽取、转换和加载(ETL过程)数据，确保存储的数据适合分析需求。 在实验一中，首先介绍了如何安装和使用MSSQLServer2000，这是构建数据仓库的基础。实验要求参与者熟悉数据库环境，包括数据库和表的基本操作，例如创建、查看和修改表结构。 实验的关键部分是使用DTS（Data Transformation Services）工具，它是SQL Server 2000中的一个功能，用于数据迁移和数据处理。通过DTS，实验者需要完成以下任务： 1. 创建名为Mynorthwind的新数据库，作为数据仓库的基础。 2. 将不同格式的数据源（TXT、Access、Excel）导入到Mynorthwind，这模拟了数据仓库的实际数据集成过程。 3. 使用DTS进行数据查询导入，不仅从Northwind数据库中导出特定表，还进行了数据转换，例如合并字段、拆分日期列，以及计算总计值。 实验步骤详细指导了如何使用DTS工具，包括启动服务管理器，打开企业管理器，创建新数据库，以及使用DTS导入/导出向导。这些操作让实验者能够实践数据的提取、转换和加载过程，这是构建数据仓库的重要环节。 实验最后一步涉及从OrderDetails表中提取信息并进行计算，这展示了如何处理复杂的业务逻辑，计算出新的事实表（Facts表），这是数据仓库中常见的星型或雪花型模型的一部分，便于数据分析和挖掘。 这个实验通过具体的操作，帮助学习者理解数据仓库的设计原则，熟悉数据处理工具的使用，为后续的数据挖掘工作做好准备。数据挖掘是利用算法和统计模型从大量数据中发现模式和知识的过程，它依赖于有效整理和预处理的数据，因此，本实验是数据挖掘课程的重要实践部分。