SQL Server数据仓库：构建强大的数据分析系统-猿码集

什么是SQL Server数据仓库

SQL Server数据仓库是一种在SQL Server数据库管理系统中开发和部署企业数据仓库 (EDW) 的解决方案。数据仓库是指将来自不同操作系统和应用程序的数据存储在单个中心位置的数据库。SQL Server数据仓库可以帮助用户在不同的数据源中统一数据，并将其整合为一个主题，用户可以通过该主题进行分析和报告。此外，SQL Server数据仓库还具有高度伸缩性和性能，为企业提供快速和高效的分析服务。

SQL Server数据仓库的组成部分

1. SQL Server Integration Services (SSIS)

SQL Server Integration Services (SSIS) 是SQL Server中的一个ETL工具，用于将来自不同数据源的数据转移到SQL Server数据仓库。它提供了一整套强大的数据提取、转换和加载功能，可以从各种来源中提取数据，并将数据转换为数据仓库中的标准维度模型和事实表。

2. SQL Server Analysis Services (SSAS)

SQL Server Analysis Services (SSAS) 是SQL Server中的一个OLAP工具，用于在SQL Server数据仓库中构建多维数据立方体。它可以为企业提供强大的多维分析功能，使用户能够快速准确地了解数据、获得深入见解并执行预测和趋势分析。

3. SQL Server Reporting Services (SSRS)

SQL Server Reporting Services (SSRS) 是SQL Server中的一个报表工具，用于创建和发布各种类型的报表，如操作性报表、管理性报表和分析性报表。它可以根据用户的要求自动化生成和发布报表，实现可视化、实时的数据分析和监测。

SQL Server数据仓库的构建步骤

1. 设计数据架构

首先要设计数据架构，包括模式和表定义，以及度量和维度的定义。度量通常是需要分析和控制的业务量或指标，如销售收入、成本、利润等。维度是度量的上下文，包括产品、时间、地点、客户等，用于对数据进行分组、过滤和切片。


CREATE SCHEMA [Sales];
GO
CREATE TABLE [Sales].[FactInternetSales]
(
    [SalesKey] INT NOT NULL,
    [OrderDateKey] INT NOT NULL,
    [CustomerKey] INT NOT NULL,
    [ProductKey] INT NOT NULL,
    [PromotionKey] INT NOT NULL,
    [Quantity] INT NOT NULL,
    [SalesAmount] MONEY NOT NULL,
    [SalesOrderNumber] NVARCHAR(20) NOT NULL
)
ALTER TABLE [Sales].[FactInternetSales]
ADD CONSTRAINT [PK_Sales_FactInternetSales] PRIMARY KEY NONCLUSTERED ([SalesKey]);

2. 创建ETL流程

使用SSIS将数据从源系统提取，并将其转换为数据仓库中的标准维度模型和事实表。在创建SSIS包之前，需要定义数据源、目标、转换和质量检查等任务。SSIS包可以使用各种转换器和任务来执行ETL流程，例如数据流转换器和SQL任务。


CREATE PROCEDURE [dbo].[LoadFactInternetSales] AS
BEGIN
    TRUNCATE TABLE [Sales].[FactInternetSales];
    INSERT INTO [Sales].[FactInternetSales]
    (
        [SalesKey], [OrderDateKey], [CustomerKey], [ProductKey], [PromotionKey], [Quantity], [SalesAmount], [SalesOrderNumber]
    )
    SELECT
        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY [OrderDate] DESC) AS [SalesKey],
        [dimDate].[DateKey] AS [OrderDateKey],
        [dimCustomer].[CustomerKey], [dimProduct].[ProductKey], [dimPromotion].[PromotionKey],
        [Customer].[FirstPurchaseQty] AS [Quantity], [Sales].[SalesAmount], [Sales].[SalesOrderNumber]
    FROM [dbo].[FactSales] AS [Sales]
    LEFT JOIN [dbo].[DimCustomer] AS [dimCustomer]
    ON [Sales].[CustomerID] = [dimCustomer].[CustomerID]
    LEFT JOIN [dbo].[DimProduct] AS [dimProduct]
    ON [Sales].[ProductID] = [dimProduct].[ProductID]
    LEFT JOIN [dbo].[DimPromotion] AS [dimPromotion]
    ON [Sales].[PromotionID] = [dimPromotion].[PromotionID]
    LEFT JOIN [dbo].[DimDate] AS [dimDate]
    ON CAST([Sales].[OrderDate] AS DATE) = [dimDate].[Date]
    ORDER BY [OrderDate] DESC;
END;

3. 创建多维数据立方体

使用SSAS创建多维数据立方体，这是一个存储和管理数据的分析工具，将数据组织成一个或多个事实表和相关的维度表，并提供可视化的报表和自定义查询。在创立多维数据立方体时，需要定义维度和测量，以及层次结构和数据仓库模式。


CREATE DATABASE [AdventureWorksDW2016Multidimensional-SE]
ON PRIMARY
(
    NAME = 'AdventureWorksDW2016Multidimensional-SE',
    FILENAME = 'D:\AdventureWorksDW2016Multidimensional-SE.mdf',
    SIZE = 500MB,
    FILEGROWTH = 100MB
)
LOG ON
(
    NAME = 'AdventureWorksDW2016Multidimensional-SE_log',
    FILENAME = 'D:\AdventureWorksDW2016Multidimensional-SE_log.ldf',
    SIZE = 250MB,
    FILEGROWTH = 25MB
);
GO
USE [AdventureWorksDW2016Multidimensional-SE];
GO
/* Cube */
CREATE CUBE [Adventure Works]
(
    /* Measures */
    MEASURE [Internet Sales Amount],
    /* Dimensions */
    DIMENSION [Customer],
    DIMENSION [Product],
    /* Hierarchies */
    HIERARCHY [Product Categories]
    (
        [Product].[Product Categories].[Category]
        , [Product].[Product Categories].[Subcategory]
        , [Product].[Product Categories].[Product]
    ),
   HIERARCHY [Date.Calendar]
    (
        [Date].[Calendar].[Fiscal Year]
        , [Date].[Calendar].[Fiscal Quarter]
        , [Date].[Calendar].[Calendar Year]
        , [Date].[Calendar].[Month]
        , [Date].[Calendar].[Day]
    ),
);

4. 创建各种类型的报表

使用SSRS创建报表，这是一个基于RDL的报表引擎，可以创建各种类型的报表，如表格、图表、矩阵和列表等。在创建报表之前，需要定义数据源、数据集和报表布局等，SSRS还支持多种输出格式和扩展插件。


SELECT
    [Sales].[Date].[Calendar Year] AS [Year],
    [Sales].[Product].[Product Categories].[Category] AS [Category],
    [Sales].[Product].[Product Categories].[Subcategory] AS [Subcategory],
    [Sales].[Product].[Product Categories].[Product] AS [Product],
    SUM([Sales].[Internet Sales Amount]) AS [SalesAmount]
FROM [Adventure Works]
WHERE
    [Sales].[Date].[Calendar Year] = @Year
    AND [Sales].[Product].[Product Categories].[Category] = @Category
    AND [Sales].[Product].[Product Categories].[Subcategory] = @Subcategory
    AND [Sales].[Product].[Product Categories].[Product] = @Product
GROUP BY
    [Sales].[Date].[Calendar Year],
    [Sales].[Product].[Product Categories].[Category],
    [Sales].[Product].[Product Categories].[Subcategory],
    [Sales].[Product].[Product Categories].[Product];

总结

SQL Server数据仓库是一个企业级的解决方案，可用于将来自不同数据源的数据转移到单个数据存储区的中心位置。它由SSIS、SSAS和SSRS三个部分组成，可以为企业提供强大的多维分析功能、实时数据监测和可视化查询。SQL Server数据仓库的构建过程包括设计数据架构、创建ETL流程、创建多维数据立方体和创建多种类型的报表等。

SQL Server数据仓库：构建强大的数据分析系统