多維數(shù)據(jù)庫表設(shè)計(jì)

I報(bào)表開發(fā)，基礎(chǔ)儲(chǔ)備、八■ 、 》刖言BI簡介:/jiesin/archive/2008/06/23/1227694.html/zxylonely/archive/2009/12/28/1634352.htmlDW(數(shù)據(jù)倉庫):/view/19711.htm7frnala0_1_1數(shù)據(jù)挖掘:/view/7893.htm7frnala0_1AnalysisServices:/zh-cn/library/ms175609(SQL.90).aspxReportingServices:http://msdn./zh-cn/library/ms159106.aspxA.基礎(chǔ)知識(shí)數(shù)據(jù)倉庫：數(shù)據(jù)倉庫是決策支持系統(tǒng)（dss）和聯(lián)機(jī)分析應(yīng)用數(shù)據(jù)源的結(jié)構(gòu)化 數(shù)據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)倉庫研究和解決從數(shù)據(jù)庫中獲取信息的問題。數(shù)據(jù)倉庫的特征在于面向主題、集成性、穩(wěn)定性和時(shí)變性。2、 數(shù)據(jù)倉庫是集成的，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)有來自于分散的操作型數(shù)據(jù)，將所需數(shù)據(jù)從原來的數(shù)據(jù)中抽取出來，進(jìn)行加工與集成，統(tǒng)一與綜合之后才能進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫；3、 數(shù)據(jù)倉庫是不可更新的，數(shù)據(jù)倉庫主要是為決策分析提供數(shù)據(jù)，所涉及的操作主要是數(shù)據(jù)的查詢；4、 數(shù)據(jù)倉庫是隨時(shí)間而變化的，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)比較適合處理格式化的數(shù)據(jù)，能夠較好的滿足商業(yè)商務(wù)處理的需求，他在商業(yè)領(lǐng)域取得了巨大的成功。數(shù)據(jù)倉庫的出現(xiàn)，并不是要取代數(shù)據(jù)庫。目前，大部分?jǐn)?shù)據(jù)倉庫還是用關(guān)系 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)來管理的。可以說，數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫相輔相成、各有千秋。數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。數(shù)據(jù)庫一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，一般采用符合范式的規(guī)則來設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計(jì)是有意引入冗余，采用反范式的方式來設(shè)計(jì)。 數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，它的兩個(gè)基本的元素是維表和 事實(shí)表。B數(shù)據(jù)規(guī)則tbl_MetaData_ 元數(shù)據(jù)表，比如說:tbl_MetaData_客戶來源tbl_StaticData_ 狀態(tài)形數(shù)據(jù),比如說tbl_StaticData_ 新建訂單tbl_RawData_記錄形數(shù)據(jù),比如說tbl_RawData_新建客戶tbl_ResultData_庫存記錄比如說tbl_ResultData_庫存表元數(shù)據(jù)表示的是下拉框列表的選項(xiàng) ，狀態(tài)形數(shù)據(jù)：記錄一條信息所擁有的狀態(tài)，比如說訂單的狀態(tài).記錄性數(shù)據(jù)：表示記錄一次打電話的記錄 ，比如說新建客戶，打電話要記錄的.結(jié)果性數(shù)據(jù)是由狀態(tài)形數(shù)據(jù)生成的 ，你不用管他，也不用建他.這個(gè)是最后做報(bào)表生成的.C.BIBI，也稱商業(yè)智能(BusinessIntelligenee)，簡而言之，是從大量數(shù)據(jù)中鉆取信息和知識(shí)，能幫助企業(yè)利用數(shù)據(jù)價(jià)值提高決策質(zhì)量的技術(shù)集合 。具體地講，它是對(duì)企業(yè)的海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)有來自企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用系統(tǒng)的訂單、 庫存、交易帳目以及客戶和供應(yīng)商的資料，有來自本行業(yè)其它競爭對(duì)手的資料， 也有來自當(dāng)前國際市場環(huán)境的一些相關(guān)信息，我們通過對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、加工、處理、分析，從中獲取某種信息，探索其中的機(jī)會(huì)和規(guī)律，進(jìn)而將這些信息和規(guī)律深華成一種知識(shí)，一種能力，幫助企業(yè)無論從戰(zhàn)術(shù)層面，還是戰(zhàn)略層面，搞高各級(jí)決策者決策質(zhì)量，為企業(yè)帶來更好的商業(yè)效益。如圖所示：D.數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘，在人工智能領(lǐng)域，習(xí)慣上又稱為數(shù)據(jù)庫中 知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，也有人把數(shù)據(jù)挖掘視為數(shù)據(jù)庫中知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程的一個(gè)基本步驟。知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程以下三個(gè)階段組成： (1)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，(2)數(shù)據(jù)挖掘，(3)結(jié)果表達(dá)和解釋。數(shù)據(jù)挖掘可以與用戶或知識(shí)庫交互。并非所有的信息發(fā)現(xiàn)任務(wù)都被視為數(shù)據(jù)挖掘。例如，使用 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)查找個(gè)別的記錄，或通過因特網(wǎng)的搜索引擎查找特定的 Web頁面，則是信息檢索(informationretrieval)領(lǐng)域的任務(wù)。雖然這些任務(wù)是重要的，可能涉及使用復(fù)雜的算法和 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但是它們主要依賴傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)和數(shù)據(jù)的明顯特征來創(chuàng)建索引結(jié)構(gòu)，從而有效地組織和檢索信息。盡管如此， 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也已用來增強(qiáng)信息檢索系統(tǒng)的能力。總結(jié)1、 數(shù)據(jù)倉庫是整合一個(gè)企業(yè)所有數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)跨部門、全公司數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)、共享的工具，更實(shí)際一點(diǎn)說，它是所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的整合，需要經(jīng)歷 ODS、ETL、DataMart等多個(gè)過程，而且隨著公司的發(fā)展， 數(shù)據(jù)倉庫將實(shí)現(xiàn)自動(dòng)擴(kuò)充和擴(kuò)展。 其實(shí)它最底層還是基于數(shù)據(jù)庫，最多是可以從多個(gè)數(shù)據(jù)庫是提取數(shù)據(jù)，但我 認(rèn)為一個(gè)數(shù)據(jù)庫開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫，可以有效地提高數(shù)據(jù)的利用利用效率，所謂的 XML等數(shù)據(jù)用于文檔管理也許是最適合的2、 數(shù)據(jù)挖掘是基于數(shù)據(jù)倉庫的深層次分析工具，沒有數(shù)據(jù)倉庫提供的詳盡的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘根本是一套廢物或者是幻想， 應(yīng)為數(shù)據(jù)挖掘所依賴的技術(shù)， 都需要大量的數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果是只能是專家才能理解，所以它是專家系統(tǒng)，不是推而廣之3、 BI，號(hào)稱是商業(yè)智能，能夠?yàn)槠髽I(yè)決策提供支持，其實(shí)是夸夸其談，它真正能夠起到是作用是展現(xiàn)日常的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，更重要的是能夠以一種直觀有效的形式進(jìn) 行展示，使使用者能夠從多個(gè)角度來觀察數(shù)據(jù)， 理解業(yè)務(wù)現(xiàn)狀。所以BI根據(jù)業(yè)務(wù)日常需要分為三種形式：1）0LAP:包括Hyperion\Cognose PowerCube\AnalysisService, 主要用于實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)集；2）報(bào)表工具：包括BO\Brio\Cognose,其中BO可以說是這個(gè)行業(yè)中的老大；3）基于OLAP、報(bào)表的動(dòng)態(tài)查詢4、BI其中包括Business和Intelligenee, 這兩個(gè)概念就不是一般軟件開發(fā)人員能夠全部理解的，因此這是與業(yè)務(wù)直接相關(guān)的開發(fā)，所以BI的開發(fā)需要與專業(yè)的行業(yè)精英一起，由他們提供想法，由需求分析人員把它轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模式和關(guān)聯(lián)， 然后才能交給開發(fā)人員進(jìn)行設(shè)計(jì)，所以BI是離不開業(yè)務(wù)人員，不是用個(gè)工具就是簡單開發(fā)的東西AnalysisServicesMicrosoftSQLServer2005AnalysisServices（SSAS） 為商業(yè)智能解決方案提供聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）和數(shù)據(jù)挖掘功能。在使用AnalysisServices 設(shè)計(jì)商業(yè)智能解決方案之前，您應(yīng)當(dāng)熟悉成功的解決方案所必需的 OLAP和數(shù)據(jù)挖掘概念。AnalysisServices 通過允許開發(fā)人員在一個(gè)或多個(gè)物理數(shù)據(jù)源中定義一個(gè)稱為統(tǒng)一維度模型（UDM）的數(shù)據(jù)模型，從而很好的組合了傳統(tǒng)的基于 OLAP分析和基于關(guān)系報(bào)表的各個(gè)最佳方面?；?OLAP、報(bào)表以及自定義 BI應(yīng)用程序的所有最終用戶查詢都將通過UDM（可提供一個(gè)此關(guān)系數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)視圖）訪問基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)。 AnalysisServices提供了一組豐富的數(shù)據(jù)挖掘算法， 業(yè)務(wù)用戶可使用這組算法挖掘其數(shù)據(jù)以查找特定的模式和走向。這些數(shù)據(jù)挖掘算法可用于通過 UDM或直接基于物理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。?AnalysisServices對(duì)象：數(shù)據(jù)庫包含OLAP和數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο?，例如?shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)源視圖、多維數(shù)據(jù)集、度量值、度量值組、維度、屬性、層次結(jié)構(gòu)、挖掘結(jié)構(gòu)、挖掘模型和角色。?程序集中包含用戶定義的函數(shù)，這些函數(shù)對(duì)多維表達(dá)式 （MDX）和數(shù)據(jù)挖掘擴(kuò)展插件（DMX）語言所提供的內(nèi)部函數(shù)的功能進(jìn)行了擴(kuò)展*數(shù)據(jù)源：ReportingServicesSQLServer2005ReportingServices 是基于:服務(wù)器的報(bào)表平臺(tái)，可以用來創(chuàng)建和管理包含關(guān)系數(shù)據(jù)源和多維數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)的表格、 矩陣、圖形和自由格式的報(bào)表?？梢酝ㄟ^基于萬維網(wǎng)的連接來查看和管理所創(chuàng)建的報(bào)表。 ReportingServices 包括下列核心組件：一整套工具，可以用來創(chuàng)建、管理和查看報(bào)表。一個(gè)報(bào)表服務(wù)器組件，用于承載和處理各種格式的報(bào)表。輸出格式包括 HTML、PDF、TIFF、Excel、CSV等。一個(gè)API，使開發(fā)人員可以在自定義應(yīng)用程序中集成或擴(kuò)展數(shù)據(jù)和報(bào)表處理，或者創(chuàng)建自定義工具來生成和管理報(bào)表。生成的報(bào)表可以基于 SQLServer、AnalysisServices 、Oracle或任何Microsoft.NET數(shù)據(jù)訪問接口（如 ODBC或OLEDB）提供的關(guān)系數(shù)據(jù)或多維數(shù)據(jù)。可以創(chuàng)建表格、矩陣和自由格式的報(bào)表。還可以創(chuàng)建使用預(yù)定義模型和數(shù)據(jù)源的即席報(bào)表。在ReportingServices 中生成的報(bào)表包括交互功能和基于 Web的功能，在外觀和功能上超越了傳統(tǒng)的報(bào)表。例如，深化報(bào)表允許在數(shù)據(jù)層間進(jìn)行導(dǎo)航； 參數(shù)化報(bào)表支持在運(yùn)行時(shí)對(duì)內(nèi)容進(jìn)行篩選；自由格式的報(bào)表支持以垂直、嵌套和并排方式安排內(nèi)容布局， 支持指向基于Web的內(nèi)容或資源的鏈接，支持通過遠(yuǎn)程或本地 Web連接安全地集中訪問報(bào)表。盡管ReportingServices 本身已與Microsoft的其他技術(shù)進(jìn)行了集成，但是開發(fā)人員和第三方供應(yīng)商可以生成相應(yīng)的組件， 以支持其他報(bào)表輸出格式、傳遞格式、身份驗(yàn)證模式和數(shù)據(jù)源類型。在模塊設(shè)計(jì)中特意創(chuàng)建了開發(fā)和運(yùn)行時(shí)體系架構(gòu)， 以支持可能采用的第三方擴(kuò)展和集成。KPI若要在MicrosoftSQLServer2005 中定義關(guān)鍵性能指標(biāo)（KPI），應(yīng)當(dāng)首先定義與KPI關(guān)聯(lián)的KPI名稱和度量值組。KPI可以與所有度量值組或與單個(gè)度量值組關(guān)聯(lián)。 然后定義以下KPI元素：?值表達(dá)式值表達(dá)式是物理度量值（如銷售）、計(jì)算度量值（如利潤）或使用多維表達(dá)式（MDX）表達(dá)式在KPI中定義的計(jì)算。*目標(biāo)表達(dá)式目標(biāo)表達(dá)式是值或者是解析為值的 MDX表達(dá)式，它用于定義值表達(dá)式所定義的度量值的目標(biāo)。例如，目標(biāo)表達(dá)式可以是公司業(yè)務(wù)經(jīng)理希望增加的銷售額或利潤的數(shù)量。*狀態(tài)表達(dá)式狀態(tài)表達(dá)式是MDX表達(dá)式，AnalysisServices 用它來計(jì)算與目標(biāo)表達(dá)式相比， 值表達(dá)式的當(dāng)前狀態(tài)，其正常取值范圍是-1到+1。-1表示非常差，而+1表示非常好。狀態(tài)表達(dá)式用圖形顯示，以幫助您易于確定值表達(dá)式與目標(biāo)表達(dá)式相比較的狀態(tài)。*走向表達(dá)式走向表達(dá)式是 MDX表達(dá)式，AnalysisServices 用它來計(jì)算與目標(biāo)表達(dá)式相比， 值表達(dá)式的當(dāng)前走向。走向表達(dá)式可幫助業(yè)務(wù)用戶快速確定相對(duì)于目標(biāo)表達(dá)式，值表達(dá)式是否正在變得更好或更差?？梢詫讉€(gè)圖形中的某一個(gè)與走向表達(dá)式關(guān)聯(lián)，以便幫助業(yè)務(wù)用戶能夠快速地了解走向。除了為KPI定義的這些元素以外，還要為KPI定義幾個(gè)屬性。這些屬性包括顯示文件夾、父KPI（如果KPI是從其他KPI計(jì)算得到的）、當(dāng)前時(shí)間成員（如果有）、 KPI的權(quán)重（如果有）和KPI的說明。-注意:有關(guān)KPI的更多示例，請(qǐng)參閱計(jì)算工具"窗格中模板"選項(xiàng)卡上或“AdventureWorksDW示例數(shù)據(jù)倉庫示例中的 KPI示例。有關(guān)詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱 AdventureWorks 示例數(shù)據(jù)倉庫。在本主題的任務(wù)中，您將在 AnalysisServicesTutorial 項(xiàng)目中定義兩個(gè)KPI，然后使用這些KPI來瀏覽AnalysisServicesTutorial 多維數(shù)據(jù)集。下面是要定義的 KPI:?分銷商收入此KPI用來度量如何將實(shí)際的分銷商銷售額與分銷商銷售的銷售額進(jìn)行比較、銷售額與目標(biāo)的距離以及達(dá)到目標(biāo)的走向。?產(chǎn)品毛利潤率此KPI用來確定每個(gè)產(chǎn)品類別的毛利潤率與每個(gè)產(chǎn)品的指定目標(biāo)的接近程度，還用來確定達(dá)到此目標(biāo)的趨勢。MDX多維表達(dá)式(MDX)是用于在MicrosoftSQLServer2005AnalysisServices(SSAS)中處理和檢索多維數(shù)據(jù)的查詢語言。 MDX基于XMLforAnalysis(XMLA) 規(guī)范，并帶有特定于SQLServer2005AnalysisServices 的擴(kuò)展。MDX使用由標(biāo)識(shí)符、值、語句、函數(shù)和運(yùn)算符組成的表達(dá)式， AnalysisServices 可以通過計(jì)算表達(dá)式來檢索某個(gè)對(duì)象(如集或成員)或標(biāo)量值(如字符串或數(shù)字)。SQLServer2005AnalysisServices 中的MDX查詢和表達(dá)式可用于執(zhí)行以下操作：?從SQLServer2005