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
# 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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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、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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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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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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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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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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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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文章目录一、数据库的概念二、数据库的特点三、数据库的基本组成四、数据库管理五、可视化创建数据库、表、主键六、数据库的字段类型详解七、数据库的迁移方案八、SQL脚本九、基本的DDL SQL脚本十、基本的DML SQL脚本十一、案例：OA系统数据库设计 一、数据库的概念定义： 数据库就是数据仓库。DBMS: 数据库管理系统。SQLServer Oracle二、数据库的特点安全性 并发访问处理 高效率
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2023-09-24 22:15:23
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数据采集终端 一种最常见的仓库货运管理设备，相信许多快递行业的工作者和企业仓库管理人员都对这个设备不陌生。随着时代的进步，物联网科技的迅速发展，仓库管理的信息化数据不仅错综复杂、而且数据库非常庞大，传统的人工手工录入已经不能满足工作的需求了，不仅效率低，而且数据的准确性和时效性也得不到保障。因此许多企业仓库为了提升工作效率，都纷纷使用了条码数据化的管理。那么使用移动数据终端对企业的仓库管理带来了什
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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讲数据仓库涉及到的基本概念。
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2021-07-26 11:19:43
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对于一个大的任务，一般的做法是利用一个进程，串行的执行，如果系统资源足够，可以采用parallel技术，把一个大的任务分成若干个小的任务，同时启用n个进程/线程，并行的处理这些小的任务，这些并发的进程称为并行执行服务器(parallel executeion server)，这些并发进程由一个称为并发协调进程的进程来管理。 &nb
Oracle数据库的并行操作特性，其本质上就是强行榨取除数据库服务器空闲资源（主要是CPU资源），对一些高负荷大数据量数据进行分治处理。并行操作是一种非确定性的优化策略，在选择的时候需要小心对待。目前，使用并行操作特性的主要有下面几个方面：Parallel Query：并行查询，使用多个操作系统级别的Server Process来同时完成一个SQL查询；Parallel DML：并行DML操作。类
什么是hive首先要学习Hive，第一步是了解Hive，Hive是基于Hadoop的一个数据仓库，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类sql查询功能，Hive底层将sql语句转化为mapreduce任务运行。相对于用java代码编写mapreduce来说，Hive的优势明显：快速开发，人员成本低，可扩展性（自由扩展集群规模），延展性（支持自定义函数）。Hive的构架：Hive提供了三种用户
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2023-12-11 09:20:26
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目录一、作业一：星型模型及缓慢变化维... 11.1 问题一：基本星型模型... 11.2 问题二：增加缓慢变化维的星型模型... 3二、作业二：导出表和多值维度问题... 42.1 问题一：导出表... 42.2 问题二：多值维度问题... 5三、作业三：维度表的抽取... 73.1 一些准备工作... 83.2 抽取title_dim表... 93.3 抽取dept_dim表... 113
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2024-02-26 20:21:47
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声明：1. 本栏是个人总结，如有错漏，请指正2. 数据仓库的构建目前业界只有指导方案，并没有统一的标准，每个公司都可以按照实际情况进行设计3. 本总结参考《阿里巴巴大数据之路》、《数据仓库工具箱》 产生背景你以为我又要从OLTP\OLAP进化史开始巴拉巴拉？不了，浪费时间。数据仓库，其实也就是一群SQL Boy，提数员为了应付业务方各种需求，提前建立的一个集中型的数据集市，减少数据重复开
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2023-07-31 23:05:56
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数据中心整体架构。数据仓库的整理架构，各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中，对ODS数据进行面向主题域建模形成DW（数据仓库），DM是针对某一个业务领域建立模型，具体用户（决策层）查看DM生成的报表。数据仓库的ODS（Operational Data Store）、DW（Data Warehouse）和DM（Data Mart）概念ODS、DW、DM协作层次图DW可细分为DWDe
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2023-06-26 21:34:30
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学习目录一、基本概念二、核心框架三、数仓大数据架构详解（流程） 一、基本概念数据仓库（Data Warehouse）是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，为企业指定决策，帮助企业改进业务流程、提高产品数量一般数仓分为离线数仓（spark）和实时数仓（flink）二、核心框架数据采集数据通过DataX或者sqoop可以将业务数
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2023-09-19 01:06:35
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