# SQL Server集成数据仓库
数据仓库是企业进行数据分析和决策支持的重要工具。SQL Server作为微软推出的关系型数据库管理系统，其强大的数据处理和分析能力使其成为集成数据仓库的理想选择。本文将介绍如何在SQL Server中集成数据仓库，并解决一个实际问题。
## 一、数据仓库概述
数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。它通常包括数据的抽
原创
2024-07-18 14:03:02
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一、了解你用的工具 不要轻视这一点，这是我在这篇文章中讲述的最关键的一条。也许你也看到有很多的SQL Server程序员没有掌握全部的T-SQL命令和SQL Server提供的那些有用的工具。 “什么？我要浪费一个月的时间来学习那些我永远也不会用到的SQL命令？？？”，你也许会这样说。对的，你不需要这样做。但是你应该用一个周末浏览所有的T-SQL命令。在这里，你的任务是了解，将来，当你设计一个查询
一．集成库概述 Altium Designer 采用了集成库的概念。在集成库中的元件不仅具有原理图中代表元件的符号，还集成了相应的功能模块。如Foot Print 封装，电路仿真模块，信号完整性分析模块等。（关系图如图1）集成库具有以下一些优点：集成库便于移植和共享，元件和模块之间的连接具有安全性。集成库在编译过程中会检测错误，如引脚封装对应等。 二．
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2023-12-14 15:36:32
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基础概念： 1．数据集：数据集是联机分析处理 (OLAP) 中的重要对象，是一项可对数据仓库中的数据进行快速拜访的技术。数据集是一个数据聚集，平常从数据仓库的子集结构，并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的结构。 2．维度：是数据集的结构性特性。它们是事实数据表中用来描写数据的分类的有组织层次结构（级别）。这些分类和级别描写了一些类似的成员聚集，用户将基于这些成员聚集进行分析。 3.度量值：在
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2024-08-01 16:06:20
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三．表的设计
对于数据仓库（它的数据直接被最终用户消费）的物理设计通常有两种方法，第一种方式是保留源数据的三种通常的表格设计。这个设计对操作性的报表很好。在第三方的源码系统的情况下，这种数据库能够满足应用报表。
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2023-08-10 15:58:57
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问题SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性，有别去其他。从这个意义上说，数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同。在本文中，我们将介绍在计划数据仓库时应该考虑的一些事项。解决SQL Server 数据仓库系统参数数据仓库本身有自己的参数，因此每个数据仓库系统都有自己独特的特性。在决定数据仓库系统的基础结构时，必须评估许多参数。在这些参数中，主要
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2023-10-01 16:48:53
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摘要：本文主要讨论当架构一个很大的、高性能的数据仓库，特别是对那种无法预知有多少查询量的系统时要考虑的一些东西。这个讨论包括SQL Server 2005的一些新的特性以及在使用这些特性的时候需要考虑的一些东西。它同时也包括了创建或存储一个聚合的数据集来使得主流的查询和报表更加容易。一． &n
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2023-10-01 08:35:37
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三、关系型数据仓库
SQL Server 2005 关系数据库引擎包含一些对数据仓库样式应用程序设计和维护大有帮助的功能。这些功能包括：•对于超大型的表而言，表分区可快速数据的加载速度，并简化维护过程。•轻松创建报告服务器•Transact-SQL 方面的改进包括新增的数据类型和新增的分析功能•联机索引操作•细化备份/还原操作•快速初始化文件报告服务器要想将关系操作报告从事务处理数据库中
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2024-05-09 23:16:50
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早晨起床的时候，发现自己尿分叉，我没有多想，简单洗洗就匆忙出门。路过早餐店，我看到师傅熟练的拉扯一小块面团，拉至细长条，然后放入油锅中，不一会功夫，一根屎黄色的油条便出锅了，卖相不错。我在想，小到炸屎黄色的油条，大到学习，其实都是一个熟能生巧的过程。数据仓库系列文章(持续更新)数仓架构发展史数仓建模方法论数仓建模分层理论数仓建模—宽表的设计数仓建模—指标体系
原创
2022-03-30 18:44:29
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早晨起床的时候，发现自己尿分叉，我没有多想，简单洗洗就匆忙出门。路过早餐店，我看到师傅熟练的拉扯一小块面团，拉至细长条，然后放入油锅中，不一会功夫，一根屎黄色的油条便出锅了，卖相不错。我在想，小到炸屎黄色的油条，大到学习，其实都是一个熟能生巧的过程。数据仓库系列文章(持续更新)数仓架构发展史数仓建模方法论数仓建模分层理论数仓建模—宽表的设计数仓建模—指标体系
原创
2022-03-30 18:44:45
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SQLSERVER数据仓库的构建与分析
实例构建过程与分析1．现在以一个比较简单的实例来分析和探讨MS SQL SERVER 数据仓库的构建过程。实际上数据仓的构建是相当复杂的，他结合了数据仓库的前端技术和很强的业务要求。在这儿只是以一个简单的实例来说明他大致的构建流程。2．构建数据仓库模型，他包括两部分，一是要考虑原来的数据源能够提供哪些有用的数据，也
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2023-08-08 21:46:09
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随着信息化步伐的加快，企业对于IT服务的需求愈发强烈。软考IT服务作为国内最具权威性的IT服务标准之一，旨在提高IT服务质量和水平。其中，系统集成和数据仓库工程师是软考IT服务的重要组成部分。本文将详细介绍软考IT服务、系统集成、数据仓库工程师的相关概念和实践经验，并探讨如何将三者有效结合，提高企业IT服务水平。
一、软考IT服务概述
软考IT服务是一种基于ITIL（IT Infrastruc
原创
2023-10-30 16:13:23
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1.什么是数据仓库： 是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。 是一个将源系统抽取、清洗、规格化、提交到维度数据存储的系统，为决策的制定提供查询和分析功能的支撑与实现。2.相关数据管理技术和概念：数据仓库、数据建模、数据质量、数据规范、数据安全和元数据管理。 数据探查：对数据本身和关联关系等进行分析。 数据集成：ETL。所需要的工具，Kett
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2023-10-09 06:37:35
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一、数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合，用于支持管理决策。l 面向主题：传统的数据库是面向事务处理的，而数据仓库是面向某一领域而组织的数据集合，主题是指用户关心的某一联系紧密的集合。l 集成：数据仓库中数据来源于各个离散的业务系统数据库、外部数据、非结构化数据的集合，数据仓库数据是集成的。l 相对稳定：数据仓库中的数据不应该支持dml操作，而是通过批处理方
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2024-01-11 14:34:20
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概述数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持决策。它主要的目标是分析和处理数据，和传统的操作型事务处理有很大区别。之所以不直接在操作型系统上执行分析查询，而是从操作型系统抽取数据，最主要有以下两个原因：（1）在操作型系统上直接执行分析查询会使业务系统受到影响，很可能使其变慢甚至宕机。（2）在操作型系统中很可能查不到分析所需要的数据。出于性能的考虑，操作型系统一般都
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2023-07-14 16:51:27
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实例构建过程与分析1．现在以一个比较简单的实例来分析和探讨MS SQL SERVER 数据仓库的构建过程。实际上数据仓的构建是相当复杂的，他结合了数据仓库的前端技术和很强的业务要求。在这儿只是以一个简单的实例来说明他大致的构建流程。2．构建数据仓库模型，他包括两部分，一是要考虑原来的数据源能够提供哪些有用的数据，也就是经过数据的筛选之后能够为数据仓库所用。二是要看公司业务层需要什么样的分析结果。这
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2024-02-28 10:17:27
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1.1 数据仓库的概念官方定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。这个定义的确官方，但是却指出了数据仓库的四个特点。特点面向主题：数据仓库都是基于某个明确主题，仅需要与该主题相关的数据，其他的无关细节数据将被排除掉 集成的：从不同的数据源采集数据到同一个数据源，此过程会有一些ETL操作 随时间变化：关键数据隐式或显式的基于时间变化
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2023-08-11 16:53:07
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集成策略
数据集成是指将来源于不同系统的数据组合在一起，供业务用户研究不同的行业行为及客户行为的数据处理方式。在数据集成应用早期，数据仅限于交易系统及其应用。业务决策的制定以决策平台为指导，而有限的数据集提供了创建决策平台的基础。数据容量与数据类型在过去三十年里大幅增长，数据仓库技术从无到有，基础架构和技术的发展满足了分析和数据存储需求。这一切彻底改变了数据集成的前景。传统数据集成技术主要关注于
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2023-08-14 12:14:32
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7.1 什么是数据仓库 数据仓库是基于特定的数据结构（以及有关应用程序）所构建的数据的中央存储库，以便为分析和报表提供 一致的数据源。面向整个组织创建的企业数据仓库（Enterprise Data Warehouse，EDW）用于对整个组织的信息 进行分析。大多数情况下，超大型组织中会有多个企业级数据仓库，每个都拥有组织中某个很大组成部分的数 据
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2024-01-19 22:55:31
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电商数仓一、数仓搭建-ODS层1、ODS层（用户行为数据）（1）创建日志表ods_log（2）Shell中单引号和双引号区别（3）ODS层日志表加载数据脚本2、ODS层（业务数据）（1）ODS层业务表首日数据装载脚本（2）ODS层业务表每日数据装载脚本二、数仓搭建-DIM层1、商品维度表（全量）2、优惠券维度表（全量）3、活动维度表（全量）4、地区维度表（特殊）5、时间维度表（特殊）6、用户维度
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2023-12-05 08:36:29
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