多維數(shù)據(jù)庫表設(shè)計

I報表開發(fā)，基礎(chǔ)儲備、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，進行加工與集成，統(tǒng)一與綜合之后才能進入數(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?？梢哉f，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，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計的。數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫設(shè)計是盡量避免冗余，一般采用符合范式的規(guī)則來設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計是有意引入冗余，采用反范式的方式來設(shè)計。 數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計，它的兩個基本的元素是維表和 事實表。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 ，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.這個是最后做報表生成的.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，能幫助企業(yè)利用數(shù)據(jù)價值提高決策質(zhì)量的技術(shù)集合 。具體地講，它是對企業(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，我們通過對這些數(shù)據(jù)進行過濾、加工、處理、分析，從中獲取某種信息，探索其中的機會和規(guī)律，進而將這些信息和規(guī)律深華成一種知識，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)庫中知識發(fā)現(xiàn)過程的一個基本步驟。知識發(fā)現(xiàn)過程以下三個階段組成： (1)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，(2)數(shù)據(jù)挖掘，(3)結(jié)果表達和解釋。數(shù)據(jù)挖掘可以與用戶或知識庫交互。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)的計算機科學(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)也已用來增強信息檢索系統(tǒng)的能力?？偨Y(jié)1、 數(shù)據(jù)倉庫是整合一個企業(yè)所有數(shù)據(jù)，實現(xiàn)跨部門、全公司數(shù)據(jù)集中存儲、共享的工具，更實際一點說，它是所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的整合，需要經(jīng)歷 ODS、ETL、DataMart等多個過程，而且隨著公司的發(fā)展， 數(shù)據(jù)倉庫將實現(xiàn)自動擴充和擴展。 其實它最底層還是基于數(shù)據(jù)庫，最多是可以從多個數(shù)據(jù)庫是提取數(shù)據(jù)，但我 認(rèn)為一個數(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，號稱是商業(yè)智能，能夠為企業(yè)決策提供支持，其實是夸夸其談，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 行展示，使使用者能夠從多個角度來觀察數(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, 主要用于實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)集；2）報表工具：包括BO\Brio\Cognose,其中BO可以說是這個行業(yè)中的老大；3）基于OLAP、報表的動態(tài)查詢4、BI其中包括Business和Intelligenee, 這兩個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)人員進行設(shè)計，所以BI是離不開業(yè)務(wù)人員，不是用個工具就是簡單開發(fā)的東西AnalysisServicesMicrosoftSQLServer2005AnalysisServices（SSAS） 為商業(yè)智能解決方案提供聯(lián)機分析處理（OLAP）和數(shù)據(jù)挖掘功能。在使用AnalysisServices 設(shè)計商業(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)人員在一個或多個物理數(shù)據(jù)源中定義一個稱為統(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)系報表的各個最佳方面?；?OLAP、報表以及自定義 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)存儲區(qū)對數(shù)據(jù)進行分析。?AnalysisServices對象：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)對多維表達式 （MDX）和數(shù)據(jù)挖掘擴展插件（DMX）語言所提供的內(nèi)部函數(shù)的功能進行了擴展*數(shù)據(jù)源：ReportingServicesSQLServer2005ReportingServices 是基于:服務(wù)器的報表平臺，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表。可以通過基于萬維網(wǎng)的連接來查看和管理所創(chuàng)建的報表。 ReportingServices 包括下列核心組件：一整套工具，可以用來創(chuàng)建、管理和查看報表。一個報表服務(wù)器組件，用于承載和處理各種格式的報表。輸出格式包括 HTML、PDF、TIFF、Excel、CSV等。一個API，使開發(fā)人員可以在自定義應(yīng)用程序中集成或擴展數(shù)據(jù)和報表處理，或者創(chuàng)建自定義工具來生成和管理報表。生成的報表可以基于 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)?？梢詣?chuàng)建表格、矩陣和自由格式的報表。還可以創(chuàng)建使用預(yù)定義模型和數(shù)據(jù)源的即席報表。在ReportingServices 中生成的報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)的報表。例如，深化報表允許在數(shù)據(jù)層間進行導(dǎo)航； 參數(shù)化報表支持在運行時對內(nèi)容進行篩選；自由格式的報表支持以垂直、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，支持通過遠程或本地 Web連接安全地集中訪問報表。盡管ReportingServices 本身已與Microsoft的其他技術(shù)進行了集成，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， 以支持其他報表輸出格式、傳遞格式、身份驗證模式和數(shù)據(jù)源類型。在模塊設(shè)計中特意創(chuàng)建了開發(fā)和運行時體系架構(gòu)， 以支持可能采用的第三方擴展和集成。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度量值組關(guān)聯(lián)。 然后定義以下KPI元素：?值表達式值表達式是物理度量值（如銷售）、計算度量值（如利潤）或使用多維表達式（MDX）表達式在KPI中定義的計算。*目標(biāo)表達式目標(biāo)表達式是值或者是解析為值的 MDX表達式，它用于定義值表達式所定義的度量值的目標(biāo)。例如，目標(biāo)表達式可以是公司業(yè)務(wù)經(jīng)理希望增加的銷售額或利潤的數(shù)量。*狀態(tài)表達式狀態(tài)表達式是MDX表達式，AnalysisServices 用它來計算與目標(biāo)表達式相比， 值表達式的當(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)表達式用圖形顯示，以幫助您易于確定值表達式與目標(biāo)表達式相比較的狀態(tài)。*走向表達式走向表達式是 MDX表達式，AnalysisServices 用它來計算與目標(biāo)表達式相比， 值表達式的當(dāng)前走向。走向表達式可幫助業(yè)務(wù)用戶快速確定相對于目標(biāo)表達式，值表達式是否正在變得更好或更差?？梢詫讉€圖形中的某一個與走向表達式關(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定義幾個屬性。這些屬性包括顯示文件夾、父KPI（如果KPI是從其他KPI計算得到的）、當(dāng)前時間成員（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，請參閱計算工具"窗格中模板"選項卡上或“AdventureWorksDW示例數(shù)據(jù)倉庫示例中的 KPI示例。有關(guān)詳細信息，請參閱 AdventureWorks 示例數(shù)據(jù)倉庫。在本主題的任務(wù)中，您將在 AnalysisServicesTutorial 項目中定義兩個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用來度量如何將實際的分銷商銷售額與分銷商銷售的銷售額進行比較、銷售額與目標(biāo)的距離以及達到目標(biāo)的走向。?產(chǎn)品毛利潤率此KPI用來確定每個產(chǎn)品類別的毛利潤率與每個產(chǎn)品的指定目標(biāo)的接近程度，還用來確定達到此目標(biāo)的趨勢。MDX多維表達式(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 的擴展。MDX使用由標(biāo)識符、值、語句、函數(shù)和運算符組成的表達式， AnalysisServices 可以通過計算表達式來檢索某個對象(如集或成員)或標(biāo)量值(如字符串或數(shù)字)。SQLServer2005AnalysisServices 中的MDX查詢和表達式可用于執(zhí)行以下操作：?從SQLServer2005