微软数据仓库介绍
数据仓库的架构方式及其比较
数据仓库的架构方式及其比较数据仓库的架构方式及其比较传统的关系数据库一般采用二维数表的形式来表示数据，一个维是行，另一个维是列，行和列的交叉处就是数据元素。
关系数据的基础是关系数据库模型，通过标准的SQL语言来加以实现。
数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，以星形架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式，但不管是哪一种架构，维度表、事实表和事实表中的量度都是必不可少的组成要素。
下面解析由这些要素构成的数据仓库的架构方式。
1．星形架构星形模型是最常用的数据仓库设计结构的实现模式，它使数据仓库形成了一个集成系统，为最终用户提供报表服务，为用户提供分析服务对象。
星形模式通过使用一个包含主题的事实表和多个包含事实的非正规化描述的维度表来支持各种决策查询。
星形模型可以采用关系型数据库结构，模型的核心是事实表，围绕事实表的是维度表。
通过事实表将各种不同的维度表连接起来，各个维度表都连接到中央事实表。
维度表中的对象通过事实表与另一维度表中的对象相关联这样就能建立各个维度表对象之间的联系。
每一个维度表通过一个主键与事实表进行连接，如图3-10所示。
图3-10 星形架构示意图事实表主要包含了描述特定商业事件的数据，即某些特定商业事件的度量值。
一般情况下，事实表中的数据不允许修改，新的数据只是简单地添加进事实表中，维度表主要包含了存储在事实表中数据的特征数据。
每一个维度表利用维度关键字通过事实表中的外键约束于事实表中的某一行，实现与事实表的关联，这就要求事实表中的外键不能为空，这与一般数据库中外键允许为空是不同的。
这种结构使用户能够很容易地从维度表中的数据分析开始，获得维度关键字，以便连接到中心的事实表，进行查询，这样就可以减少在事实表中扫描的数据量，以提高查询性能。
在AdventureWorksDW数据仓库中，若以网络销售数据为事实表，把与网络销售相关的多个商业角度（如产品、时间、顾客、销售区域和促销手段等）作为维度来衡量销售状况，则这些表在数据仓库中的构成如图3-11所示，可见这几个表在数据仓库中是以星形模型来架构的。
microsof sqlserver2012 介绍
microsof sqlserver2012 介绍Microsoft SQL Server 2012是微软发布的新一代数据平台产品，它基于以前版本的成功经验，提供了更多的功能和性能改进，成为企业级数据库管理系统的首选。
以下是SQL Server 2012的介绍：基础架构：SQL Server 2012提供了全面的数据管理和业务智能平台，为关键业务应用提供了企业级的可扩展性、数据仓库、安全、高级分析和报表支持。
新增功能：SQL Server 2012引入了许多重要的新功能，例如列存储索引、AlwaysOn可用性组、SQL Server数据工具、Power View、PowerPivot、Master Data Services和Data Quality Services等。
性能与稳定性：SQL Server 2012在性能、稳定性、易用性方面都有相当大的改进。
作为至今为止最强大、最全面的SQL Server版本，它满足了不断增长的数据需求和业务挑战。
安全性：SQL Server 2012提供了开放、可伸缩性、安全性、可扩展性以及前所未有的高性能等优势。
它提供了企业级的可扩展性、数据仓库、安全等功能，保障了用户数据的安全。
可用性：AlwaysOn可用性组是SQL Server 2012中引入的另一个重要功能，它提供了高可用性和灵活性，并且可以实现零数据丢失的故障转移。
数据工具：SQL Server 2012引入了SQL Server数据工具（SSDT），这是一款集成的开发环境，用于创建、部署和管理数据库项目，它提供了丰富的功能，包括脚本编辑器、发布配置管理、构建和部署工具等。
云技术与平台支持：SQL Server 2012全面支持云技术与平台，并且能够快速构建相应的解决方案实现私有云与公有云之间数据的扩展与应用的迁移。
其他特性：分布式回放（Distributed Replay）功能可以记录服务器上的工作负载，并在其他的服务器上重现，支持在生产测试环境下对硬件更改。
详解数据仓库和数据集市：ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS
详解数据仓库和数据集市：ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS01数据流向02应用示例03何为数仓DWData warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。
数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于OLAP（on-line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
目前行业比较流行的有：AWS Redshift，Greenplum，Hive等。
数据仓库并不是数据的最终目的地，而是为数据最终的目的地做好准备，这些准备包含：清洗、转义、分类、重组、合并、拆分、统计等主要特点•面向主题▪操作型数据库组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。
▪主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通过与多个操作型信息系统相关。
•集成▪需要对源数据进行加工与融合，统一与综合▪在加工的过程中必须消除源数据的不一致性，以保证数据仓库内的信息时关于整个企业的一致的全局信息。
（关联关系）•不可修改▪DW中的数据并不是最新的，而是来源于其他数据源▪数据仓库主要是为决策分析提供数据，涉及的操作主要是数据的查询•与时间相关▪处于决策的需要数据仓库中的数据都需要标明时间属性与数据库的对比•DW：专门为数据分析设计的，涉及读取大量数据以了解数据之间的关系和趋势•数据库：用于捕获和存储数据04为何要分层数据仓库中涉及到的问题：1.为什么要做数据仓库？2.为什么要做数据质量管理？3.为什么要做元数据管理？4.数仓分层中每个层的作用是什么？5.…...在实际的工作中，我们都希望自己的数据能够有顺序地流转，设计者和使用者能够清晰地知道数据的整个声明周期，比如下面左图。
但是，实际情况下，我们所面临的数据状况很有可能是复杂性高、且层级混乱的，我们可能会做出一套表依赖结构混乱，且出现循环依赖的数据体系，比如下面的右图。
微软BI简介
14
设计可伸缩的解决方案
高效的设计器
优化的设计体验 集成最佳实践提醒 项目全生命周期支持
可伸缩的技术架构
异构的数据整合 强大的横向扩展配置 高级的资源监控 用户个性化视角
优异的性能表现
市场领先的MOLAP存储引擎 接近实时的数据访问 聚合计算优化 MOLAP回写
延展OLAP
统一元数据模型
完整的业务视图 整合的关系型&OLAP分析 业务信息模型 时间和财务智能
2,446
Bikes, Inc. Inc.
Wholesale ABC Corp. Thor, Ltd. Ltd. Grand Total
152
11,156 1,523
642
13,312 6,421
794
24,468 7,944
19%
322% 56%
Grand Total
13,946
21,706
35,653
现有的
2005 NY Joe Count 1 2006 1
预期的
200 5 200 6
Sales
Avg
50
50
60
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NY
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Sue Sales Avg
5ue
Count
Sales Avg
1
80 80 2 130 65
1
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Total Count 2
2
160 80
Total
Count Sales Avg
...
...
图表示例
KPI示例
最终用户通过熟悉的Office产品访问
Excel
Excel是分析服务的业务分析前端工具. 灵活熟悉的环境. 强大的数据挖掘插件. 快速、即席决策支持.
初学SSIS要明白的几个概念
初学SSIS要明⽩的⼏个概念SSIS可理解为企业级的ETLETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中⽂名称为数据提取、转换和加载。
核⼼和灵魂，能够按照统⼀的规则集成并提⾼数据的价值，是负责完成数据从数据源向⽬标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。
ETL是数据抽取（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。
BI 商业智能（BI，Business Intelligence）。
即商务智能，它是⼀套完整的解决⽅案，⽤来将企业中现有的数据进⾏有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。
OLE DB（OLEDB）是微软的战略性的通向不同的数据源的低级应⽤程序接⼝。
OLEDB不仅包括微软资助的标准数据接⼝开放数据库连通性（ODBC）的结构化问题语⾔（SQL）能⼒，还具有⾯向其他⾮SQL数据类型的通路。
OLE 全称 Object Link and embed，即对象连接与嵌⼊。
OLE 是⼀种⾯向对象的技术，利⽤这种技术可开发可重复使⽤的软件组件（COM）。
ODBC(Open Database Connectivity，开放数据库互连)是微软公司开放服务结构(WOSA，Windows Open Services Architecture)中有关数据库的⼀个组成部分，它建⽴了⼀组规范，并提供了⼀组对数据库访问的标准API（应⽤程序编程接⼝）。
这些API利⽤SQL来完成其⼤部分任务。
ODBC本⾝也提供了对SQL语⾔的⽀持，⽤户可以直接将SQL语句送给ODBC。
⼀个基于ODBC的应⽤程序对数据库的操作不依赖任何DBMS.OLE DB 和ODBC 标准都是为了提供统⼀的访问数据接⼝.ODBC 标准的对象是基于SQL 的数据源（SQL-Based Data Source），⽽OLE DB的对象则是范围更为⼴泛的任何数据存储。
数据仓库概要设计
数据仓库概要设计数据仓库（Data Warehouse）是指把企业分散在不同数据库中的数据统一整合到一个数据库中进行存储和管理，并对这些数据进行分析和管理的一种数据库应用系统。
数据仓库的建设是企业信息化建设的重要组成部分，是企业对内部外部信息资源进行整合、挖掘和利用最有效的平台之一。
因此，进行数据仓库的概要设计是非常重要的一步。
1.数据仓库概述数据仓库，是一个能够存储大量历史数据的集合体，使得企业能够快速地进行数据分析、查询和决策。
数据仓库通常包括存储、管理和查询技术。
数据仓库的设计是基于自底向上的过程，通过收集各种应用中的数据来建立。
数据仓库的需求分析是设计的第一个步骤，通过需求分析可以把握到数据的来源、数据的主要特征、数据的处理方法、数据的处理效果等。
2.数据仓库的工作过程a.数据的收集数据收集的目的是获取各个分散在企业内部外部的数据源，并把这些数据源整合成数据集。
数据收集包括了跟踪源数据、数据的标准化、数据的清洗、数据的转换等。
b.数据的整合数据整合意味着将不同的数据源集成到一起，通常是通过ETL工具来实现。
ETL（Extract, Transform, Load）工具的主要功能是提取、转换和加载。
c.数据的存储数据仓库的存储方式一般有两种：关系型数据库和非关系型数据库。
d.数据的查询与分析数据仓库的用户可以通过BI工具（Business Intelligence）来进行数据的查询、分析和报表生成。
3.数据仓库的概要设计步骤a.数据仓库设计的第一步是需求分析，需求分析的目的是明确数据仓库的目标、范围和需求。
需求分析应该包括数据仓库的使用者、数据仓库所需数据的类型、数据的来源、数据的质量要求等。
b.数据仓库的概念设计是在需求分析的基础上，开始进行数据仓库的抽象模型的设计。
概念设计包括了数据仓库的模型设计、元数据的设计等。
c.数据仓库的逻辑设计是在概念设计的基础上，开始进行数据仓库的逻辑结构的设计。
数据仓库 的名词解释
数据仓库的名词解释数据仓库的名词解释数据仓库（Data Warehouse）是指一个用于存储、整合和管理企业各个部门产生的大规模数据的集中式数据库系统。
它主要用于支持企业决策制定、战略规划以及业务分析。
数据仓库的设计和构建需要考虑数据的采集、转换、加载以及存储等多个方面，以确保数据的准确性和可用性。
一、数据仓库的基本概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持企业决策制定和业务分析。
它将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载，形成一个统一的、易于查询和分析的数据源。
数据仓库的特点：1. 面向主题：数据仓库以主题为中心，将数据按照主题进行组织和存储，以满足不同部门和用户的信息需求。
2. 集成：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据冗余和不一致性。
3. 时间一致性：数据仓库中的数据是按照一致的时间标准进行存储和管理的，以支持历史数据分析和趋势预测。
4. 非易失性：数据仓库中的数据一旦存储，不会轻易被删除或修改，以确保数据的可追溯性和可靠性。
二、数据仓库的架构和组成部分数据仓库的架构通常包括数据采集、数据转换、数据加载、数据存储和数据查询等几个关键组成部分。
1. 数据采集：数据仓库的数据采集涉及到从各个数据源中提取和抽取数据的过程。
这些数据源可以是企业内部的关系型数据库、操作型数据源，也可以是外部的数据源，如Web数据、日志数据等。
数据采集可以通过ETL（Extract、Transform、Load）工具进行，在此过程中可以对数据进行清洗、转换和加工。
2. 数据转换：数据采集后，需要进行数据转换的操作，将采集到的数据进行整合和规范化。
这包括数据清洗、数据集成、数据变换等一系列处理，以确保数据的一致性和质量。
3. 数据加载：数据加载是将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以是全量加载，也可以是增量加载。
在加载过程中，还可以对数据进行校验和验证，以确保数据的准确性和完整性。
SQLServerFastTrack数据仓库
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３８ ・
光 学精 密 机 械
２０ ０ ８年 第 ３期 （ 第 １０期 ） 总 １
Ｓ Ｌ ｅｖｒａｔｒｃ Ｑ Ｓ ｒｅＦ ｓ ａｋ数 据 仓 库 Ｔ
微软 公 司宣 布 推 出 Ｓ Ｌ ｅｖｒａｔｒ ｋ 用 不 同 ， 软独有 的提交 模式 为 客户 获得 了 Ｑ Ｓ ｒｅＦ ｓ ａ Ｔｃ 微
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Ａ ａａ ｅ 高 知 特 、 ｖｎ ｄ 、 惠普 与 日立 咨 询公 司
以帮 Ｓ ｌ ｅ ｅＦ ｓ ｒｃ Ｑ＿ ｒ ｒａｔ ａｋ数据仓库 ， ￣ｖ Ｔ 我们 为 客户提 也正在 推 出解决 方案模 板 与技 术 指南 ， 供 了参考设 置选项 和技 术 指南 ， 于创 建适 助客户 为 其 行业 数 据 仓 库 量 身 打 造 定 制架 用
标 准 硬 件 ， 使 微 软 Ｓ ｌ ｅｖｒ０ ８的 可 升 并 Ｑ＿ ｒｅ２０ Ｓ
微软 Ｓ Ｌ ｅｖｒ Ｑ Ｓ ｒｅ 数据仓 库 总经理 斯 图亚 惠 普 Ｐｏ ｉ ｔ服 务 器 辅 以 微 软 Ｓ Ｌ ｅｖ ｒＬａ ｎ Ｑ Ｓｒ —
特 ・ 弗罗斯 特 表 示 ： 在 当前 困难 的经 济 形 ｅ２０ Ｆｓ ｒｃ “ ｒ０８ ａｔ ａｋ数据 仓 库 ， 够 为最 广 大 的 Ｔ 能 势下 ， 靠数据进 行 重要 业 务决 策 的企业 需 客户带 来 数 据 仓库 利 益 。 惠普 企 业标 准 服 依 ” 吉 要一 种新 型企业 数 据平 台 ， 以实现 在低 成 务 器部 门副总裁迈 克 ・ 尔表示 。 可
用于客户独 特需求 与预 算 要求 、 具有 出色 构 。用 户可 通 过 选 择 硬 件 配 置 实 施 业 内最 并
实 可升 级 性 的 企 业 级 定 制 数 据 仓 库 解 决 方 佳实践模 式 ， 现更 高 的 可 升 级 性 与性 能 ， 案。 ” 减少企业 级数据 仓库 的总拥有成 本 。 与 目前 市 面上 应 用 的 部分 数 据 仓 库 应
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Cleansing data:
• • •
Validating data values Ensuring data consistency Identifying missing values
1011000110
Deduplicating data
• Master data management:
Business Intelligence
Microsoft PowerPivot Technologies
Microsoft Excel
• • •
Data Mining Add-In PowerPivot Add-In MDS Add-In
Power View
Reports, KPIs, and Dashboards
Hardware
• • •
Query processing and memory Storage Network
High availability and disaster recovery
• • Hardware redundancy Backup strategy
Security
• •
Server access Data permissions
把项目分解为多个子项目 每个子项目处理一个特定的主题
Data Warehousing Project Roles
• Project manager • Solution architect • Data modeler • Database administrator • Infrastructure specialist • ETL developer • Business users/analyst • Testers • Data stewards
Ensuring consistent business entity definitions across multiple systems Applying business rules to ensure data validity
Module Review and Takeaways
为企业商务智能解决方案提供依据
Data Warehouse Architectures
Centralized Data Warehouse
Hub and Spoke Departmental Data Mart
Components of a Data Warehousing Solution
Reporting and Analysis
• Why might you consider including a staging area in your
ETL solution?
• What options might you consider for performing data
transformations in an ETL solution?
Module 1 Introduction to Data Warehousing
Module Overview
• 数据仓库概述 • 考虑数据仓库解决方案
Lesson 1: 数据仓库概述
• 商业难题 • 什么是数据仓库？ • 数据仓库架构 • 数据仓库解决方案组件 • 数据仓库项目 • 数据仓库项目角色 • SQL Server 作为数据仓库平台
Data Warehouse Database and Storage
考虑数据仓库包括:
Database schema
• •
Logical: typically denormalized for optimal read performance Physical: often partitioned for performance and management
Master Data Management
Data Warehousing Projects
1. 2. 3. 4.
首先确定数据仓库需要解决的业务问题 确定回答这些问题所需的数据 识别所需数据的数据源 评估关键业务目标价值可行性，从现在的数据回答每个问题
• 对大量数据的项目, 使用增量更新比较有效:
Microsoft SharePoint Server
Lesson 2: Considerations for a Data Warehouse Solution
• Data Warehouse Database and Storage • Data Sources • Extract, Transform, and Load Processes • Data Quality and Master Data Management
SQL Server As a Data Warehousing Platform
Data Warehousing
Microsoft SQL Azure and the Windows Azure Marketplace
Microsoft SQL Server Integration Services
SQL Server Master Data Services
SQL Server Database Engine
1011000110
SQL Server Data Quality Services SQL Server Analysis Services SQL Server Reporting Services
Data Sources
数据源连接类型 凭证和权限 数据格式
数据采集窗口
Extract, Transform, and Load Processes
• 临时表：
存放临时数据
• 所需的转换:
提取数据时所需的数据转换和清洗
• 增量 ETL:
数据的变化加载
Data Quality and Master Data Management
• Why would you assign the data steward role to a business
user rather than a database technology speciaData Cleansing
1011000110
ETL Staging Process
ETL Load Process
Staging Database
Data Warehouse
• 从业务系统和其他数据源抽取数据加载 • 数据通常最终加载到数据仓库 • 数据清洗和重复数据的删除，确保数据仓库中数据的质量 • MDM 提供确切的业务数据实体
业务难题
?
• 关键业务数据分布在多个业务系统
• 找到业务决策的信息是耗时的和容易出错的 • 基本的业务问题很难回答
What Is a Data Warehouse?
• 一个集中存放用于报表和数据的信息容器
• 通常，一个数据仓库:
包含大量的历史数据 优化了数据查询 (而不是插入和更新)
定期加载新的业务数据