指尖流淌

摘要： 目的我们需要用维度向导来创建维度的初始结构。在向导的运行步骤中，需要选择数据源表、关键属性和其他需要包含在维度中的属性。同时还需要使用向导来配置其他一些重要的属性参数。然而，多睡情况下，维度设计不会一次完成。在使用向导完成了初始维度设计后，还需要经常的使用维度设计器来进一步增强维度。我们本章就是学习具体的步骤。内容1、在解决方案资源管理器中，右击“维度”文件夹，选择“新建维度”，然后就会弹出新建维度向导的界面，直接点击下一步。 在“选择创建方法”页中显示了创建维度的4种方法，如下图所示，我们推荐的一种最常用的方式：“使用现有表”2、确认“使用现有表”选项中已被创建，然后点击“下一步”。这是会出 阅读全文

摘要： 目标在第一章中，我们通过向数值添加包含属性和层次结构的维度，可以将数据转化为信息。对数值而言，维度增加了上下文的语境和意义。这是维度数据库所带来的主要好处之一。在第二章中，我们知道可以在SQL Server中创建维度数据库，并能利用其中的数据，在分析服务中创建多维OLAP数据库。在第三章解释了如何在关系型数据库和分析服务之间建立连接。还说明了如何指定包含了希望载入分析服务维度和多维数据集的数据的关系型数据库表。在本章中，我们将使用一个已包含数据源和数据源视图的分析服务项目。数据源视图引用的数据集市中的维度表。我们将创建基于此修改属性和浏览数据。我们将通过创建3种不同类型的维度（标准、时间和父子 阅读全文

摘要： 目的其实在我们这个应用的数据库中，包含在数据源视图内的产品类别和子类信息的表。这两个表的元数据是不完整的，没有定义主键和关系，下面。我们就将在Internet Sales关系图中显示这些表，并添加逻辑主键关系。数据库的主键是唯一能标示表中不同行的，并不且允许任何的行主键列值重复。同样，数据源视图中的逻辑主键也指定了唯一能标示表中不同行的列，但不强制唯一性。我们必须采用其他方式来保证表格中的每一行都有唯一值，否则，在处理维度时，分析服务会出现错误。内容1、在“表”列表框中，选中DimProductSubcategory，将其拖动到关系窗口中并放置到DimProduct表的旁边。2、在DimPro 阅读全文

摘要： 目的上面创建的数据源视图包含了从源数据库中读取的元数据，我们可以通过增加额外的元数据来增强数据源视图。可以添加逻辑主键和关系，也可以向表中添加SQL表达式或者基于SQL查询的逻辑表。一个数据源视图关系图包含了大量的表和关系，这使得理解源数据的结构变得困难，为了获得易于理解的数据视图，我们可以创建额外的数据源视图关系图，这个关系图包括相关表的子表。<1>创建主题区域关系图我们可以在数据视图中创建包含表子集的关系图。这里面有个技巧：我们可以每个事实表和其他的维度表来创建关系图。在“数据源视图”菜单，选择新建“新建关系图”，此时在“关系图组织程序”中将出现新的关系图，这里可以自己给它命名 阅读全文

摘要： 目的数据源视图是物理源数据库和分析维度与多维数据集之间的逻辑数据模型。在创建数据源视图时，需要在源数据库中指定包含创建维度和多维数据集所需要的数据表格和视图。BIDS与数据库连接，读取表格和视图定义，并在数据源视图中存储元数据。元数据是“关于数据的数据”：即表格和视图的名称、列名称、数据类型、主键列和外键关系等。数据源视图允许您提供额外的元数据。如果需要转换数据，可以向表格中添加含有SQL表达式的命名计算。如果需要创建筛选、分组或从多个表中连接数据，可以创建被称作为命名查询（named query）的逻辑表，其中包括SQL选择语句，尽管源数据通常存储在打那个数据仓库或数据集市中，但有时需要访问 阅读全文

摘要： 目的本章主要学习如何创建分析服务数据库的第一步，首先使用商业智能解决防范创建分析服务。分析服务包含一个分析服务数据库所需要的全部代码，其次，将数据源添加到项目中。我们用的开发工具就是SQL Server2008自带的Business Intelligence Development Studio(BIDS)来设计，数据库同样用的也是微软自己的案例数据库AdventureWorks2008，可以到它官网上下载。内容第一步，老规矩打开BIDS,新建项目，BIDS为我们提供了7个项目模板，后续的文章中我们以此使用到这些项目，到时候我们在介绍他们的功能和区别，本篇中则主要介绍Analysis Serv 阅读全文

摘要： Microsoft提供了一套完整的商业智能平台应用程序。使我们能够创建企业级、功能齐全的商业智能系统。Microsoft商业智能平台基于SQL Server 2008和Microsoft Office 2007系统。先看Miscrosoft Server2008所包含的产品套装<1>SQL Server数据库引擎 通常被简单的称作SQL Server，SQL Server数据库引擎是一个关系型数据库管理系统，能满足数据源层的要求。许多业务系统，例如企业资源规划（ERP）、财务和会计，人力资源和销售点，将SQL Server作为数据库引擎。SQL Server也作为商业智能系统的数据 阅读全文

摘要： 基于元数据的查询在关系型数据库中查询时，我们使用结构化查询语言（Structred Query Language,SQL）SQL是一种很棒的语言，但它主要是为事务处理系统开发的，而不是为报表应用程序开发的，SQL存在一个问题不是语言本身，而是关系型数据库提供了相对较少的关于数据如何存储和结构化的信息，更为严重的是，很少有关于数据意义的信息。换句话说：数据库只包含很少数量的元数据。另一方面，OLAP数据库则包含大量的元数据。例如，OLAP多维数据集时，不但定义度量值是什么内容，而且定义他们应该怎样聚合，标题应该是什么，甚至应该怎样格式化数字。同样的，在OLAP多维数据集中，创建带有许多属性的维度 阅读全文

摘要： 持续的快速相应OLAP获得持续的快速相应速度的一种方式是预先存储计算好的数值。一般来说，要么在查询时花时间进行相关计算，要么在查询前就已经进行了相关的计算。OLAP允许提前进行计算，因此查询能运行的更快。就数据如何在物理上存储而言。OLAP工具通常分为两个基本模式：电子表格模式和数据库模型。分析服务存储通常是数据库模型，但是，理解电子表格模式的OLAP的问题和优势是非常有用的。我们可以向电子表格中的任一单元格插入数值或公式。电子表格对于复杂的公式很有帮助，因为它便于用户操控。然而，电子表格的缺点之一是它在大小方面很受限制，并且电子表格本质上只是一个二维结构。OLAP多维数据集可以包含远比电子表 阅读全文

摘要： 目的商业智能是一种思维方式。数据仓库是一种存储数据的通用结构，而这些数据是好的商业智能所必须使用的。但是只有将数据仓库中的数据转化为决策者所需要的信息时，这些数据才是有价值的。在本章中，我们将首先学习联机分析处理（OLAP）——将数据转化为信息的最佳手段。内容1985年，E.F.Codd发明了联机事务处理（online transaction processing，OLTP）这个术语，同时提出了12条定义OLTP数据库的标准。这个术语和标准被广泛接受，称为了管理公司日常事务（事务）数据库的标准。1993年，Codd提出了联机分析处理（online analytical processing,O 阅读全文