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文档简介

数据仓库与ETL的实现过程 设计数据仓库 Cube多维数据集 数据仓库 源系统 客户端 设计数据仓库导入数据仓库建设Cubes查询数据 1 3 4 查询工具报表分析数据挖掘 2 数据仓库的星型结构 Employee Dim EmployeeKey EmployeeID EmployeeKey Time Dim TimeKey TheDate TimeKey Product Dim ProductKey ProductIDProduceNameProductBrandProductCategory ProductKey Customer Dim CustomerKey CustomerID CustomerKey Shipper Dim ShipperKey ShipperID ShipperKey Sales Fact TimeKeyEmployeeKeyProductKeyCustomerKeyShipperKey UnitsPrice TimeKey CustomerKey ShipperKey ProductKey EmployeeKey 维度键 维度与事实 一个数据仓库包括了多个中央事实表FactTable多个维度外键和多个可以分析的指标多个维度表DimensionTables可以分析的角度 ETL过程 数据从数据源向目标数据仓库抽取 Extract 转换 Transform 装载 Load 的过程 ETL过程 构建数据仓库的重要一环 用户从数据源抽取出所需的数据 经过数据清洗 最终按照预先定义好的数据仓库模型 将数据加载到数据仓库中去 抽取 将数据从各种原始的业务系统中读取出来 转换 按照预先设计好的规则将抽取得数据进行转换 清洗 以及处理一些冗余 歧义的数据 使本来异构的数据格式能统一起来 装载 将转换完的数据导入到数据仓库中 ETL举例 导入 合并 计算 查找 案例背景 保健品销售部门 各分部门将销售情况记录在各自的表中 记录方式也是不一样的要求计算出各种产品各个员工07年的销售情况 店面网售Pos DW SQL ProductName ProductStyle ProductClass ProductName ProductClass ProductStyle ProductName ProductClass ProductClass ProductName ProductStyle ProductStyle GroupeName EmployeeName GroupeName GroupName EmployeeName EmployeeName GroupeName EmployeeName 维度表的抽取 源表 源表 源表 维度表 ProductName ProductClass ProductStyle ProductName ProductClass ProductStyle ProductKey ProductKey 事实表
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