数据仓库实验报告

数据仓库与数据挖掘上机实验报告

实验目的：学习Analysis Services的操作

实验内容：

浏览SQL Server 2000 Analysis Services 随机教程；规划需求分析；仓库设计；建立分析数据库，设置数据源;建立多维数据库（Cube）；设置多维数据库的数据存储方式及访问权限实验分析：

下面进行实验，建立多维数据库（使用Northwind数据库），先用数据清洗转换，将需要的表从源库转换到新数据库，为数据仓库提供需要的数据，要形成的维表有Products,Category,Employees,Dates,Facts(事实表)，在实验二中Products和Category将组成雪花架构的维表。

实验过程：建立多维数据库

内容：建立多维数据库(cube)，要建立事实表Facts和维表Products，Categories，Employees，Dates，设置多维数据库的数据存储方式

目的：学会建立事实表，度量，时间维度，雪花表，使用数据存储方式

步骤：

1) 设置数据源，建立myNorthwind数据库。

2) 建立多维数据集的事实表，使用Analysis Server的向导。此时显示刚才选中的myNorthwind数据集，还有一个系统自带的FoodMart数据集。向导提示选择事实数据表，在这里我们选好了Facts表作为事实表。

*在下一步用了定义度量值的数据中选择TotalPrice,UnitPrice,Quantity,Discount作为度量，度量值的选择与决策者关心的项目有关。在这里假设决策者关心的是价格对销量产生的影响，从这些数据中可以得出进一步的经营方针。

3）定义好事实表后，我们要建立cube的维度表

①选择维度的创建方式，维度表的结构有星型架构，雪花架构等等，在本实验中，只用到前两个架构，因为本实验中根本没必要用到其他的结构。而雪花架构的运用也只是用于学习和研究，在实际中，如此简单的数据仓库结构也不需要雪花架构，因为它会降低系统的性能。

②在Products和Categories表上用雪花结构，Employees和Dates用星型架构，

使用Dates的OrderDate作为时间维度的日期列。选择的时间级别为年，季度，月，日，点下一步再下一步，最给给出列的名字Times。

建立Employees维度表时，需要注意的是选择维度的级别，注意下图，级别名称的列中，Country应该是在City上面，分级关系中，先分国家再分城市，最后才到员工。

在建立雪花架构时，将Categories和Products两表都选中，并根据其中的关系创建和编辑联接。接着是选择维度的级别等等。。。。

4）各维度表已经完成。最后在多维数据集编辑器中就可能看到大体的结构：5）用MOLAP方式保存数据，最后得到的视图是这样的：

实验总结：

实验一：DTS转换中对Employees，Dates,Facts表的转换存在一定的难度，但通过对VB函数的学习，也不是很困难。

不过应该是注意的是：

1）要新建一个数据库(此处，命名为myNorthwind),将原来数据库的内容转换格式后导回来。

2）对Facts表的转换时，要充分考虑到各表与之的关系。

总的来说，Microsoft的Analysis Server在人性化方面做得非常的好，操作者好容易上手，学习起来也有大量的文档资料，所以基本上不存在大问题，只要认识了数据仓库的具体意义，学习起来就会很简单。