BI之路學習筆記3--olap cube理解實例

為什么會產生OLAP？

隨着數據庫技術的發展應用，數據庫存儲的數據量從M字節以及G（千兆）字節過渡到T字節和P字節，同時，用戶的查詢需求也越來越復雜，設計的已不僅是查詢或者操縱一張關系表中的一條或幾條記錄，而且要對多張次奧中的千萬條記錄的數據進行數據分析和信息綜合，關系數據庫也已經不能全部滿足這一要求。

決策數據就是多維數據，多維數據就是決策的主要內容，OLAP專門設計用於支持復雜的分析操作，側重對決策人員和高層管理人員的決策支持，可以根據分析人員的要求快速、靈活地進行大數據量的復雜查詢處理，並且以一種直觀易懂的形式將查詢結果提供給決策人員，以便他們准確掌握企業或者公司的經營狀況，了解對象的需求，指定正確的方案。

 

維度和量度是olap cube中的概念：
維度就相當於坐標系上就坐標軸，比如時間，部門； --維度表
度量就是能在報表里面反應出來的數據，比如銷售額； --事實表

那么OLAP要這些維度和量度干什么呢？其實簡單點來說對於不同的業務需求使用不同的維度，

比如說要展現2009年第一季度公司的銷售額，那么我們就需要從 時間維度上分析銷售額這個量度；

如果要展現某個部門的銷售額，則從部門這個維度上來分析銷售額。

當然，也有業務會是這樣：展現2009年第一季度部門A的 銷售額，那就需要從兩個維度上一起來分析了。

 

完整的安裝所有的SQL SERVER組件之后，多使用聯機叢書：

ODS---ODS（Operational Data Store）是數據倉庫體系結構中的一個可選部分，ODS具備數據倉庫的部分特征和OLTP系統的部分特征，它是“面向主題的、集成的、當前或接近當前的、不斷變化的”數據。 
DW---數據倉庫，英文名稱為Data Warehouse，可簡寫為DW 
DM---數據挖掘（Data Minning） 
OLAP---聯機分析處理，英文名稱為On-Line Analysis Processing，簡寫為OLAP 
OLTP---On-Line Transaction Processing聯機事務處理系統(OLTP)

 

SQL Server BI ：
SQL Server企業版中附帶了三個服務：SQL Server Integration Service, SQL Server Analysis Service，SQL Server Reporting Service。這三種服務都是為 BI 服務的，既可以單獨使用，又可以配合使用。
三個服務一般都圍繞一個數據倉庫（Dateware House,簡稱DW）進行工作。

一般的數據倉庫實質就是一個普通的關系數據庫，只是針對 BI 的特性進行了特殊的設計。 一般都是由事實表與維度表組成。例如，一個普通的電子商務網站中，每一次的購買行為形成一條事實數據，而事實數據所關聯的產品 （大類別、小類別、價格等等）、客戶（聯系方式、地理位置等）等就是維度。這種由事實表與維度表組成的數據庫，能夠大為方便將來的查詢與分析，並且性能較高（當然，仍然取決於設計）。

SQL Server Integration Service，主要用來從原始數據庫（SQL Server/Oracle/MySql/XML/Excel等都可以）中增量提取數據，經過清理、整合、計算后，加載到數據倉庫中。 Integration 項目可以運行在SQL Server 代理中作為一個作業定期執行。
SQL Server Analysis Service，主要用來對數據倉庫中的數據進行既定的分析。進行 Analysis 開發主要是建立多維數據模型，模型建立后其元數據可以存儲到 SQL Server Analysis Service 中或者其他地方。
SQL Server Reporting Service，鏈接上數據源后可以生成報表（表格/矩陣/圖表）。可以使用 Analysis Service 作為數據源，也可以直接使用任意數據庫作為數據源。
其實這三個服務的應用很靈活。生成的報表樣式非常靈活，報表還能導出為多種常用格式（Excel,PDF,XML，Word，Tiff等等）。
--參考： http://blog.csdn.net/flyly88/article/details/5945981#comments