数据仓库系统的设计与开发ppt课件 (2).ppt

第3章数据仓库系统的设计与开发 1 3 1数据仓库系统的设计与开发概述 建立一个数据仓库系统的参考步骤数据仓库系统的生命周期创建数据仓库系统的两种思维模式数据仓库数据库的设计步骤 2 建立一个数据仓库系统的参考步骤 收集和分析业务需求步骤建立数据模型和数据仓库的物理设计定义数据源选择数据仓库技术和平台从操作型数据库中抽取 清洗及转换数据到数据仓库选择访问和报表工具 选择数据库连接软件 选择数据分析和数据展示软件更新数据仓库 3 数据仓库系统的生命开发周期 4 创建数据仓库系统的两种思维模式 自顶向下 Top down 自底向上 Bottom Up 5 数据仓库数据库的设计步骤 6 3 2基于SQLServer的数据仓库数据库设计过程详解 分析组织的业务状况及数据源结构组织需求调研 收集业务需求采用信息包图法进行数据仓库的概念模型设计利用星形图进行数据仓库的逻辑模型设计数据仓库的物理模型设计 7 MSSQLServer2005的数据仓库架构 8 分析组织的业务状况及数据源结构 开发的第一步是要了解和理解组织的业务状况 对于企业来说 也就是要熟悉企业的生产经营流程 同时初步获取在这些流程中的分析需求 为最终确定用户需求做好准备 对数据源结构的分析与理解 9 组织需求调研 收集业务需求 关于用户需求的调研对用户需求调研结果的分析 10 采用信息包图法进行数据仓库的概念模型设计 11 信息包图 是数据仓库的数据模型的第一层或最高层 由于大多数商务数据是多维的 但传统的数据模型表示三维以上的数据有一定困难 而信息包图简化了这一过程并且允许用户设计多维信息包并与开发者和其他用户建立联系 这种模型集中在用户对信息包的需要 信息包提供了分析人员思维模式的可视化表示 信息包图法简介 12 工作 确定系统边界 决策类型 需要的信息 原始信息确定主题域及其内容 主题域的公共键码 联系 属性组确定维度 如时间维 销售位置维 产品维 组别维等确定类别 相应维的详细类别确定指标和事实 用于进行分析的数值化信息 13 信息包图的建立 信息包 维度类别 14 例 试画出销售分析的信息包图 解 首先根据销售分析的实际需求 确定信息包的维度 类别和指标与事实 1 维度 包括日期维 区域维 产品维 客户维 广告维 待用 等 2 类别 确定各维的详细类别 如 日期维包括年 5 季度 20 月 60 日 1800 括号中的数字分别指出各类别的数量 区域维包括国家 10 省州 100 城市 500 销售点 8000 括号中的数字同样分别指出各类别的数量 类似地 可以确定产品维 客户维 广告维等的详细类别 3 指标和事实 确定用于进行分析的数值化信息 包括实际销售额 计划销售额和计划完成率 15 销售分析的信息包图 信息包 销售分析维度 类别 16 设计基于主题域的概念模型 17 利用星形图进行数据仓库的逻辑模型设计 根据分析需求与信息包图制作星形图 18 根据分析需求与信息包图制作雪花图 雪花模型对星型模型的维度表进一步标准化 对星型模型中的维度表进行了规范化处理 19 确定主题的属性组 20 事实表及其特征 事实表的类型与设计粒度的选择与设计步骤关于数据仓库的聚合模型与数据的分割处理星形图中的维度表简介常用维度的设计模式 21 数据仓库的物理模型设计 物理模型设计的主要工作物理存储结构设计的原则数据仓库索引设计的特殊性存储优化与存储策略 22 3 3使用SQLServer2005建立多维数据模型 SQLServer2005示例数据仓库环境的配置与使用基于SQLServer2005示例数据库的多维数据模型的建立与应用 23 3 3使用SQLServer2005建立多维数据模型 在SQLServer2005数据库环境中安装数据仓库组件 示例和工具利用示例数据仓库 AdventureWorksDW 环境及帮助系统学习 24 3 3使用SQLServer20