SQL Server 2005数据仓库构建与ETL实践

"本文主要介绍了如何在MS SQL Server 2005中构建数据仓库架构以及自定义数据的导入导出。数据仓库架构是用于存储和分析大量历史数据的系统，而SSIS（SQL Server Integration Services）则提供了数据抽取、转换和加载（ETL）的能力。" 在MS SQL Server 2005中，数据仓库架构的设计通常涉及以下几个关键步骤： 1. **原始业务数据分析**：首先，需要理解业务需求并分析现有的源系统数据。例如，FoodMart2000数据库是一个包含客户、产品、员工、商店、销售和库存等多方面数据的超市经营数据库，共包含24个表。 2. **设计数据仓库逻辑模型**：根据市场部或其他业务部门的需求，比如对特定年份（如1998年）的销售数据进行多维度分析，设计适合的数据仓库逻辑模型。这通常包括确定星型或雪花型模式，以优化分析查询性能。 3. **创建数据仓库**：在SQL Server Management Studio中，可以创建一个专门的数据仓库数据库。数据仓库不同于操作型数据库，它设计的目标是支持快速查询和分析，而非事务处理。 4. **ETL过程**：数据仓库的构建离不开ETL（Extract, Transform, Load）。SQL Server 2005的Integration Services (SSIS) 提供了强大的ETL工具。创建新的Integration Services项目，然后通过SSIS导入导出向导选择数据源，如FoodMart2000数据库，选择目标为新创建的数据仓库数据库，指定要复制的表或执行的查询。 5. **数据转换**：在SSIS包中，可以定义一系列转换规则，清洗和转换源数据，使其符合数据仓库的结构和质量要求。这些转换可能包括数据类型转换、缺失值处理、数据聚合等。 6. **数据加载**：最后，将转换后的数据加载到数据仓库中。可以设置调度任务自动化这个过程，确保数据的实时性或按需更新。 通过以上步骤，MS SQL Server 2005的用户能够建立一个高效的数据仓库系统，用于支持商业智能(BI)需求，例如报表、仪表板和复杂查询，从而帮助决策者更好地理解和洞察业务状况。自定义数据导入导出功能则允许用户灵活地处理各种数据源，满足特定的业务分析需求。