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设计和创建数据仓库

发布: 2008-5-05 13:12 | 作者: 王翔 | 来源: 本站原创 | 查看: 87次 | 进入软件测试论坛讨论

领测软件测试网   经过第1章对商业智能的价值和应用的学习,用户应该对构建一个实用的商业智能应用跃跃欲试了。本章将按照第1 章论述的BI系统构建的几个阶段,构建基于FoodMart数据库的福马特商业智能系统。按照学习理论,“大处着眼,小处着手”是快速学习的好方法,它既能把握全局,又能掌握细节。根据这种思想,本章在内容安排上属于实践中的“务实”,理论上的“务虚”,只着眼于操作过程而忽略其中的深奥理论,目的在于明确一个商业智能应用的全貌。根据一般的学习规律,对要学习的知识点有一个全方位的了解后,再学习知识细节可以有效地平缓学习曲线。本章在商业智能应用技术的学习过程中起到一个承前启后的作用。

  FoodMart数据库是SQL Server以前版本所带的示例数据库,它模拟了一家大型的食品连锁店的经营业务所产生的数据。其商业数据保存在一个Access格式的数据库中,其中包括了客户管理数据、销售数据、分销数据和库存数据等。随着业务量的增加,这个食品连锁店的老板迫切需要多方位地掌握其经营状况,而传统的报表形式和数据处理方式已经不能满足这一要求,因此在保留历史数据的基础上构建商业智能应用已经迫在眉睫。下面就描述满足这一商务需求的技术实现过程。
2.1 设计和创建数据仓库

  FoodMart数据库涉及到公司经营的各个方面,包括产品、库存、人事、客户和销售等。一个真正的商业智能应用应该对这些业务需求进行全面地考虑。本章截取这些需求中的销售部分构建商业智能。
2.1.1 原始业务数据分析

  打开配套文件中附带的foodmart.mdb文件,可以看到如图2-1所示的24张表,虽然以前在设计这个数据库的时候加入了数据仓库的某些特点,但由于它本身源于以前的系统,也存储了全部的业务数据,因此这里作为初学可以把它理解为福马特商店的原始数据。

  在这个数据库中,包含了福马特商店日常经营业务的数据,如人事管理中的员工信息存储在employee表中,员工所属部门信息存储在department表中,职务信息则存储在position表中,库存管理业务中的仓库类型存储在 warehouse_class表中,具体的仓库存储在warehouse中。

2.1.2 设计数据仓库逻辑模型

  福马特市场部的商务需求是要对1998年进行的所有销售业务数据进行多角度分析,以便市场分析人员能在查询数据库时获取快速的响应,高层管理人员也能从总体上把握影响本年度销售的因素。这需要利用存储在公司业务数据库中的数据,建立数据仓库,进而创建可用于分析的多维数据结构。

  如前所述,这里只着眼于销售方面的数据,因而把与销售相关的表提炼出来进行分析。在foodmart.mdb 数据库中,销售业务的数据和时间、促销手段、产品和店铺等都有关系,它们的关系体现在表与表之间的逻辑关系上。要从业务数据出发设计数据仓库的结构,必须明确业务数据本身的结构,而业务数据的关系一般是基于关系数据库设计的范式。数据仓库中表的关系不受关系数据库设计范式的约束,但也要遵循一定的结构规范,如星形结构和雪花形结构即是这种类型的规范。同时这也是数据仓库逻辑结构的两种类型。关于数据库和数据仓库逻辑结构设计的异同将在第3章讲解。

  这里希望用雪花形结构来构建福马特商店的销售数据仓库,逻辑结构设计图如图2-2所示。

  在数据仓库的逻辑结构中,数据表可以划分为两类:一类是事实数据表(简称为“事实表”),用来存储数据仓库中的实际数据,如这里存储1998年销售数据的sales_fact_1998表即为事实表;另一类是维度数据表(简称为“维度表”),用来存储数据仓库中的维度数据,如这里的关于时间、促销手段和产品等分析要素的表均为维度表。关于事实表和维度表的具体知识也在第3章学习。

 注意,在本例中设计的维度表和事实表与原始数据中的表名及结构都一致,这主要是由原始数据的特点和本章作为入门章节的定位决定的。在实际设计的时候,通常需要根据需求情况重新建立与原始数据不同的表结构。这主要是由于传统业务的数据库是用来进行事务处理的(即 OLTP),而数据仓库则是用来进行分析处理的(即OLAP),用途的不同决定了其结构的不同。这一点在以后复杂的数据仓库设计中会通过示例体现出来。
2.1.3 创建foodmartsaleDW数据仓库

数据仓库也是一种数据库,其管理同样是通过数据库管理系统(DBMS)来进行的。因此数据仓库可以像普通数据库一样进行创建、修改和删除。当数据仓库的逻辑结构设计完后,就可以创建物理数据仓库了。

这时可以在SQL Server Management Studio中按照一般的建立数据库的方法建立一个名为“foodmartsaleDW”的数据库,然后把这里设计的表创建好,数据类型依据原始数据库中的各个表和字段的数据类型设置。具体操作方法可以参阅本书的姊妹篇《SQL Server 2005数据库管理与应用高手修炼指南》。但由于这里数据仓库的表结构与原始数据库中的表结构基本一致,因此,创建foodmartsaleDW数据仓库的物理结构过程也可以在ETL阶段完成。

延伸阅读

文章来源于领测软件测试网 https://www.ltesting.net/

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