基于SQL数据库的数据仓库建设与管理
实验3：使用SQL语句创建并管理数据库
序号：云南大学软件学院实验报告课程：数据库原理与实用技术实验学期：2015-2016学年第二学期任课教师：张云春专业：信息安全学号：20141120206 姓名：严鑫成绩：实验3使用SQL语句创建并管理数据库做删除或修改操作时，请注意备份数据库一、CAP数据库1、用T－SQL语句创建并管理数据库CAP：记录创建数据库的SQL语句。
CREATE DATABASE capon(name='cap',filename='d:\cap.mdf',size=5mb,maxsize=30mb,filegrowth=10%)log on(name='caplog',filename='d:\cap.ldf',size=5mb,maxsize=25mb,filegrowth=1mb)2、修改数据库：将“CAP数据库”的数据库最大容量更改为无限制（UNLIMITED），然后将“CAP数据库”的日志文件增长方式改为2MB。
记录SQL语句。
alter database capmodify file(name=cap,filename='d:\cap.mdf',maxsize=unlimited)alter database capmodify file(name=caplog,filename='d:\cap.ldf',filegrowth=2)3、用T－SQL语句在“CAP数据库”创建数据表，数据表的结构见教材。
记录创建表的SQL语句。
create table customers(cid char(10)not null,cname char(10)not null,city char(10)not null,discnt char(10)null,primary key(cid))create table agents(aid char(10)not null,aname char(10)not null,city char(10)not null,[percent]char(10)null,primary key(aid))create table products(pid char(10)not null, pname char(10)not null, city char(10)not null, quantity char(10)not null, price char(10)not null, primary key(pid))create table orders(ordno char(10)not null, [month]char(10)not null, cid char(10)not null,aid char(10)not null,pid char(10)not null,qty char(10)not null, dollars char(10)not null, primary key(ordno))4、向表中添加记录，使用Insert Into 语句分别向四张表中添加教材上的数据记录。
数据仓库的建立与管理
数据仓库的建立与管理随着数据规模的不断增长以及业务需求的不断变化，越来越多的企业开始重视数据仓库的建设和管理。
数据仓库是指一个集成、主题化、时间基础的数据集合，用于支持企业的决策分析。
在本文中，我们将探讨数据仓库的建立与管理的重要性、方法和技巧。
一、数据仓库的建立与管理的重要性数据仓库的建立和管理对企业的发展和运营具有重要的意义。
首先，数据仓库可以提供更加准确和可靠的数据。
数据仓库将企业内部各部门的数据进行整合和加工，消除了数据源的不一致性和重复性，提高了数据的准确性和可靠性。
其次，数据仓库可以提供更加灵活和全面的数据查询和分析功能。
作为企业决策支持的核心系统，数据仓库可以灵活地支持各种查询和分析需求，提供全面的数据视角和多维度的数据分析结果。
最后，数据仓库可以帮助企业提高决策的效率和质量。
通过数据仓库，企业可以从海量的数据中快速分析出关键的信息和趋势，为企业的决策提供有力的支持。
二、数据仓库的建立方法数据仓库的建立包括数据建模、数据抽取、数据清洗、数据加工、数据存储和数据查询等多个环节。
下面，我们将分别介绍这些环节的具体方法和技巧。
1. 数据建模：数据建模是数据仓库建立的第一步。
数据建模包括概念模型、逻辑模型和物理模型。
概念模型是对业务过程的描述，逻辑模型是将概念模型转换成数据表的结构，物理模型是将逻辑模型映射为数据库实现。
数据建模是数据仓库建立的基础，需要仔细推敲业务需求，保证模型的规范和准确。
2. 数据抽取：数据抽取是将不同数据源的数据引入数据仓库的过程。
数据抽取需要考虑数据源的类型、格式和数据量等多个因素。
数据抽取的技巧包括增量抽取、并行抽取、数据加速等方法。
3. 数据清洗：数据清洗是将原始数据转换为可以使用的数据的过程。
数据清洗需要对数据进行格式转换、数据清除、数据校验等多个步骤。
数据清洗的技巧包括数据去重、数据标准化、数据填充等方法。
4. 数据加工：数据加工是将清洗后的数据转换为数据仓库中的格式。
建设工程项目管理数据库
摘要：随着我国经济的快速发展，建设工程项目日益增多，建设工程项目管理的重要性日益凸显。
为了提高建设工程项目的管理水平，本文提出了一种基于数据库的建设工程项目管理方法，通过建立建设工程项目管理数据库，实现项目信息的集中存储、查询、分析和共享，为项目管理提供有力支持。
一、引言建设工程项目管理数据库是建设工程项目管理的重要组成部分，它能够对项目信息进行有效的收集、整理、存储、分析和共享，为项目管理提供数据支持。
在建设工程项目管理过程中，数据库的应用可以大大提高项目管理效率，降低项目成本，提高项目质量。
本文将介绍建设工程项目管理数据库的构建方法、功能和应用。
二、建设工程项目管理数据库的构建1. 数据库设计原则（1）完整性：数据库应包含建设工程项目管理的全部信息，确保数据的完整性。
（2）准确性：数据库中的数据应准确无误，保证项目管理决策的科学性。
（3）一致性：数据库中的数据应保持一致性，避免出现矛盾和冲突。
（4）安全性：数据库应具备良好的安全性，防止数据泄露和非法访问。
（5）可扩展性：数据库应具有良好的可扩展性，以适应未来项目管理需求的变化。
2. 数据库结构设计（1）数据表设计：根据建设工程项目管理需求，设计以下数据表：①项目基本信息表：包括项目名称、项目类型、项目规模、项目地点、项目负责人等。
②项目进度表：包括项目进度、项目里程碑、项目延期原因等。
③项目成本表：包括项目预算、实际成本、成本变更等。
④项目质量表：包括质量目标、质量检查结果、质量问题等。
⑤项目合同表：包括合同类型、合同内容、合同签订时间等。
⑥项目资源表：包括人力资源、物资资源、设备资源等。
⑦项目风险表：包括风险类型、风险等级、风险应对措施等。
（2）数据关系设计：根据数据表之间的关系，设计以下数据关系：①项目基本信息表与项目进度表、项目成本表、项目质量表、项目合同表、项目资源表、项目风险表之间存在一对多关系。
②项目进度表与项目里程碑表之间存在一对多关系。
数据仓库建设管理制度范本
第一章总则第一条为规范数据仓库的建设与管理，确保数据仓库的稳定运行和数据质量，提高数据利用率，根据《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国网络安全法》等相关法律法规，结合本单位的实际情况，制定本制度。
第二条本制度适用于本单位数据仓库的建设、运维、管理和使用。
第三条数据仓库的建设和管理应遵循以下原则：（一）统一规划，分步实施；（二）安全可靠，保障数据安全；（三）高效运行，提高数据利用率；（四）持续优化，提升服务质量。
第二章数据仓库建设第四条数据仓库建设应遵循以下流程：（一）需求分析：明确数据仓库建设的目标、功能、性能等要求；（二）方案设计：制定数据仓库建设方案，包括数据源、数据模型、技术架构等；（三）系统开发：根据设计方案进行系统开发，包括数据采集、数据存储、数据清洗、数据转换等；（四）系统测试：对数据仓库系统进行测试，确保系统稳定运行；（五）系统部署：将数据仓库系统部署到生产环境，进行试运行；（六）系统验收：根据验收标准对数据仓库系统进行验收。
第五条数据仓库建设应遵循以下要求：（一）数据源：选择具有权威性、准确性和可靠性的数据源；（二）数据模型：根据业务需求设计合理的数据模型，确保数据的一致性和完整性；（三）技术架构：采用成熟、稳定的技术架构，提高系统性能和可扩展性；（四）数据质量：对数据进行清洗、转换、融合等处理，确保数据质量。
第三章数据仓库运维管理第六条数据仓库运维管理应遵循以下要求：（一）系统监控：实时监控数据仓库系统的运行状态，确保系统稳定运行；（二）数据备份：定期进行数据备份，防止数据丢失；（三）故障处理：对系统故障进行及时处理，确保系统正常运行；（四）性能优化：根据业务需求，对系统进行性能优化，提高数据访问速度。
第七条数据仓库运维管理应设立以下岗位：（一）数据仓库管理员：负责数据仓库系统的日常运维管理；（二）数据分析师：负责数据仓库系统的数据分析和挖掘；（三）数据安全员：负责数据仓库系统的数据安全管理工作。
sql创建数据库的操作步骤
sql创建数据库的操作步骤如何使用SQL创建数据库创建数据库是使用SQL（Structured Query Language）的一项基本任务。
SQL是一种用于管理关系型数据库的标准查询语言。
下面是使用SQL创建数据库的步骤：1. 首先，打开一个SQL客户端，如MySQL Workbench或SQL Server Management Studio。
2. 接下来，使用CREATE DATABASE语句创建一个新的数据库。
例如，要创建名为"mydatabase"的数据库，可以执行以下命令：CREATE DATABASE mydatabase;这将在数据库服务器上创建一个名为"mydatabase"的数据库。
3. 创建数据库后，可以使用USE语句选择要使用的数据库。
例如，要使用刚创建的"mydatabase"数据库，可以执行以下命令：USE mydatabase;这将设置当前会话的默认数据库为"mydatabase"。
4. 接下来，可以使用CREATE TABLE语句创建表格。
表格是数据库中存储数据的结构。
例如，要创建名为"customers"的表格，可以执行以下命令：CREATE TABLE customers (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(50),email VARCHAR(50));这将创建一个具有"id"、"name"和"email"列的"customers"表格。
"id"列被定义为主键，并具有自动递增的功能。
5. 创建表格后，可以使用INSERT INTO语句向表格中插入数据。
例如，要向"customers"表格插入一条新的记录，可以执行以下命令：INSERT INTO customers (name, email)VALUES('JohnDoe','********************');这将向"customers"表格插入一条包含"name"和"email"值的记录。
SQL在数据仓库中的应用考试
SQL在数据仓库中的应用考试（答案见尾页）一、选择题1. SQL是一种（）语言。
A. 高级编程B. 查询C. 数据库查询和操作D. 序列化2. 在数据仓库中，以下哪个不是SQL的用途？A. 数据插入B. 数据更新C. 数据删除D. 数据转换3. 在数据仓库中，通常使用哪种类型的数据库？A. 关系型数据库B. 非关系型数据库C. 图形数据库D. 对象关系数据库4. 在设计数据仓库时，以下哪个步骤不是第一步？A. 定义业务需求B. 数据建模C. 创建索引D. 数据抽取5. 在数据仓库中，如何确保数据的准确性和完整性？A. 使用约束B. 使用触发器C. 使用事务D. 使用数据验证6. 在数据仓库中，哪种类型的查询通常用于分析和报告？A. 事实查询B. 业务查询C. 过程查询D. 数据查询7. 在数据仓库中，如何组织和管理大量数据？A. 使用星型模型B. 使用雪花模型C. 使用事实星座模型D. 使用层级模型8. 在数据仓库中，以下哪个是用于数据分析和报告的工具？A. 数据可视化工具B. 数据挖掘工具C. 数据仓库管理工具D. 数据库管理系统9. 在数据仓库中，如何处理历史数据的变化？A. 实时数据处理B. 批量数据处理C. 增量数据处理D. 数据快照10. 在数据仓库中，如何优化查询性能？A. 使用更复杂的查询语句B. 增加硬件资源C. 使用物化视图D. 减少数据冗余11. SQL的全称是什么？A. 结构化查询语言B. 简单查询语言C. 安全查询语言D. 序列查询语言12. 在数据仓库中，以下哪个不是SQL的组成部分？A. DDL（数据定义语言）B. DML（数据操作语言）C. DCL（数据控制语言）D. T-SQL13. 在数据仓库中，ETL代表的是什么？A. 数据提取B. 数据转换C. 数据加载D. 数据合并14. 在数据仓库中，常用的数据建模方法有哪些？A. 实体-关系模型B. 业务过程模型C. 数据仓库模型D. 维度建模15. 在数据仓库中，如何确保数据的完整性和一致性？A. 使用索引来提高查询效率B. 使用约束来限制数据输入C. 使用事务来保证数据的一致性D. 使用存储过程来简化数据处理16. 在数据仓库中，分片是为了优化哪种类型的查询？A. 连接查询B. 分组查询C. 按需查询D. 聚合查询17. 在数据仓库中，哪种类型的查询通常涉及大量的数据聚合？A. 交互式查询B. 批量查询C. 交互式分析查询D. 批处理查询18. 在数据仓库中，以下哪个工具是用于数据分析和报告的？A. 数据库管理系统（DBMS）B. 数据仓库建模工具C. 数据挖掘工具D. 查询分析器19. 在数据仓库中，如何有效地组织和存储大量历史数据？A. 将所有数据都存储在原始格式中B. 对数据进行归档和清理C. 使用数据分区技术D. 将数据存储在不同的服务器上20. SQL是一种用于管理关系数据库的语言，它主要用于存储、检索和管理数据。
数据库的创建与管理
第2章数据库的创建与管理【学习目标】本章将要学习SQL Server 2005数据库的物理文件、逻辑文件、事务日志、文件组、数据库的物理空间和数据库状态等基本概念。
学会使用SSMS和T-SQL语句创建与管理数据库。
本章的学习要点包括如下几点：（1）SQL Server2005简介（2）创建数据库（3）管理数据库【学习导航】数据库是表、视图、索引、存储过程、触发器等数据库对象的集合，是数据库管理系统的核心内容。
应用SQL Server 2005进行数据管理之前，首先要创建数据库。
本章的主要内容及其在SQL Server2005数据库管理系统中的位置如图2-1所示。
SQL Server 数据库简介SQL Server 2005是关系数据库，它是按照二维表结构方式组织的数据集合，每个SQL Server 都包含了两种类型的数据库，系统数据库和用户数据库。
系统数据库存储的是有关SQL Server 系统本身的相关信息，SQL Server通过系统数据库来操作和管理系统。
用户数据库由用户来建立和管理，SQL Server中可以包含一个或多个用户数据库。
不能在master数据库中创建任何用户对象（例如表、视图、存储过程或触发器）。
master数据库包含SQL Server实例使用的系统级信息（例如登录选项和配置选项设置）。
2.1.1 课堂案例1—数据库文件的分类【案例学习目标】掌握Books数据库中数据库文件的类型。
【案例知识要点】数据文件、文件组、事务日志文件。
【案例完成步骤】（1）启动“SQL Server Management Studio”。
（2）在“对象资源管理器”中展开【数据库】结点，查看到其中有一个名为Books的数据库，如图2-2所示。
图2-2 Books数据库（3）找到SQL Server的安装路径（如：C:\Program Files\Microsoft SQL Server），依次打开“MSSQL.3”、“MSSQL”、“Data”文件夹，其中的“books.mdf”和“books_log.ldf”即为Books 数据库对应的数据文件和日志文件，如图2-3所示。
仓储管理系统的数据库设计与实现
仓储管理系统的数据库设计与实现随着物流业的发展，仓储管理系统变得越来越重要。
有效的数据库设计是一个好的仓储管理系统的基础，这也是确保仓储管理系统可靠性和高效性的关键。
本文旨在探讨仓储管理系统的数据库设计与实现。
一、需求分析在建立仓储管理系统之前，需要进行需求分析，以确定所要求的功能和数据项。
理想情况下，仓储管理系统应具备以下功能：1、库存管理：包括商品的入库、出库、盘点、移位等；2、订单管理：包括订单的创建、查询、修改、删除、结算等；3、报表管理：包括出库、入库、库存等报表的生成和查询；4、安全管理：包括用户认证、权限管理等。
需要注意的是，数据库设计应该透明地反映出这些需求。
二、实体分析实体是一些拥有属性和身份的事物，例如，在仓储管理系统中，可以将以下实体进行分析：1、商品：商品是仓库中最主要的实体，可以考虑定义商品名称、编号、规格、保质期、供应商等属性。
2、仓库：仓库是一个物理场所，包含商品和库房位置等信息。
3、销售订单：一个销售订单包含一个或多个销售详情。
4、销售详情：包含商品数量、单价、金额等信息。
5、入库订单：一个入库订单包含一个或多个入库详情。
6、入库详情：包含商品数量、单价、金额等信息。
7、用户：包括管理员和操作员等角色，包含登录名、密码、权限等信息。
8、权限：定义用户对数据库的访问权限。
三、数据库设计在确定实体后，需要对其进行建模，并将其转换为数据库模式。
通常，介绍数据库设计时会将数据库模式表示为ER图。
在这个例子中，可以通过ER图来促进对仓储管理系统数据库的理解。
如上图所示，最左边的方框代表实体，右侧的方框表示属性。
箭头表示实体之间的关系。
四、表结构设计在确定数据库模式之后，需要将ER图转换为关系表，以便在数据库中实现。
表结构中，可以将实体转换为表，将属性转换为列，将关系转换为外键包含在表中。
如上文所示，商品实体转化为名称、编号等属性和商品表，仓库实体转化为位置、名称等属性和Warehouse表，同理，其他实体也都可以如此转化。
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基于SQL数据库的数据仓库建设与管理
数据仓库是一个用于集中存储和管理企业各类数据的系统，它能
够帮助企业更好地进行数据分析和决策。
在数据仓库的建设与管理过
程中，SQL数据库扮演着至关重要的角色。
本文将深入探讨基于SQL数据库的数据仓库建设与管理，包括数据仓库的概念、设计原则、建设
步骤、管理策略等方面。
数据仓库概述
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、时间变化的数
据集合，用于支持管理决策。
它通过将来自不同来源的数据进行清洗、转换和加载，构建起一个统一且易于查询的数据存储空间。
数据仓库
通常包括数据源抽取、数据转换、数据加载和数据查询等功能模块。
数据仓库设计原则
在设计数据仓库时，需要遵循一些原则以确保其能够有效地支持
企业的决策需求。
这些设计原则包括：
主题导向：数据仓库应该围绕特定主题或业务需求展开设计，而
不是按照应用系统或部门进行划分。
集成性：数据仓库应该集成来自不同来源的数据，确保数据的一
致性和完整性。
非易失性：数据仓库中的数据一旦加载后就不会被修改或删除，
以确保历史数据的可追溯性。
时间变化性：数据仓库应该能够跟踪和记录数据随时间变化的情况，支持历史数据分析和趋势预测。
数据仓库建设步骤
1. 确定需求
在建设数据仓库之前，首先需要明确业务需求和决策目标，确定需要分析的主题和指标。
2. 数据源抽取
从各个业务系统中抽取需要的数据，并进行清洗和转换以适应数据仓库的存储结构。
3. 数据模型设计
设计逻辑和物理模型，包括维度表、事实表、关系模式等，以支持多维分析和复杂查询。
4. 数据加载
将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，并建立索引以提高查询效率。
5. 元数据管理
管理元数据信息，包括数据源信息、数据质量信息、ETL过程信息等，以便对数据进行跟踪和监控。
6. 查询与分析
通过SQL查询语言对数据进行查询和分析，生成报表和可视化图表以支持决策制定。
数据仓库管理策略
1. 安全管理
确保数据仓库中的敏感信息得到保护，设置权限控制机制以限制用户对不同数据的访问权限。
2. 性能优化
定期对数据库进行性能优化，包括索引优化、查询优化、存储优化等，以提高系统响应速度。
3. 定期备份
定期对数据库进行备份，并建立灾难恢复机制，以防止意外情况导致数据丢失。
4. 数据质量监控
监控数据质量指标，及时发现并修复数据质量问题，确保决策所依据的是准确可靠的数据。
结语
基于SQL数据库的数据仓库建设与管理是企业决策支持系统中至关重要的一环。
通过遵循设计原则、建设步骤和管理策略，可以构建出高效、安全、稳定的数据仓库系统，为企业提供可靠的决策支持。
希望本文对您在构建和管理数据仓库过程中有所帮助。