数据仓库相关知识

 

1,步骤：

a.确定企业数据仓库的需求

b.向业务用户理解业务需求

c.决定软件需求：

MS SQL Ssever 2005&2008

MS SSIS(ETL Tool)

MS SSAS(Analytic Cube Tool)

MS SSRS & Excel(Reporting Tool)

SharePoint for Deploying Reports over Company Intranet

d.设计和开发数据仓库

2,整体架构图如下：

 

 

3,星型模型

 

星型模型的优点：

1，更易于系统集成

2，提供极高的性能

3，层级支持以及钻取

PS:Ralph Kimball开发了当前的星型模型业界标准-维度和事实

 

4，数据仓库的项目周期(如图):

5,缓慢变化维：

Type1-覆盖存在的维度行

1，在不需要保留历史数据的情况下可以使用

2，可以被用来更正坏数据

Type2-创建一个新的维度行

1，使用数据或者非活跃字段来识别当前和非活跃数据行

Type3-保留旧的，同时在维度行中添加新的属性

1，允许可变的事实同时存在于一个维度行中

缓慢变化维一般由ETL处理。

还了解到对于type2这种情况，利用CRC来进行行记录的校验，从而确定该行记录是否发生变化，如果变化了，则插入新的记录。使用循环冗余校验可以很大程度上提高效率，而不需要一个个字段的进行对比。

 

6,维度的类型：

7,事实表的类型：