一步一步学习ETL

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etl的方法

etl的方法

etl的方法ETL的方法ETL(Extract-Transform-Load)是一种常用的数据处理方法,它用于从源系统中提取数据,经过转换处理后,加载到目标系统中。

在数据仓库和数据集成中,ETL起着至关重要的作用。

本文将介绍ETL 的方法,并重点讨论其三个步骤:数据提取、数据转换和数据加载。

一、数据提取数据提取是ETL的第一步,目的是从源系统中获取所需的数据。

在数据提取过程中,需要考虑以下几个方面:1. 数据源:数据源可以是各种类型的数据库、文件、API等,根据实际情况选择合适的数据源。

在选择数据源时,要考虑数据的可靠性、完整性和实时性。

2. 提取方法:根据数据源的类型和结构,选择合适的提取方法。

常用的提取方法包括全量提取和增量提取。

全量提取是指每次都提取全部数据,适用于数据量较小或者需要全量数据的情况;增量提取是指只提取更新的数据,适用于数据量较大或者需要实时数据的情况。

3. 数据抽取:根据需求,选择合适的数据抽取方式。

常见的数据抽取方式包括批量抽取和实时抽取。

批量抽取是指按照一定的时间间隔或者触发条件,批量提取数据;实时抽取是指在数据发生变化时立即提取数据。

根据实际情况选择合适的数据抽取方式。

二、数据转换数据转换是ETL的第二步,目的是对提取的数据进行清洗、整合和转换,以满足目标系统的需求。

在数据转换过程中,需要考虑以下几个方面:1. 数据清洗:对提取的数据进行清洗,去除重复数据、空值和错误数据,保证数据的质量和准确性。

2. 数据整合:对多个数据源提取的数据进行整合,统一数据格式和结构,方便后续的处理和分析。

3. 数据转换:根据目标系统的需求,对数据进行转换。

常见的数据转换操作包括数据格式转换、数据字段映射、数据计算和数据合并等。

三、数据加载数据加载是ETL的最后一步,目的是将经过转换处理后的数据加载到目标系统中。

在数据加载过程中,需要考虑以下几个方面:1. 目标系统:选择合适的目标系统,将数据加载到目标系统中。

etl的学习计划

etl的学习计划

etl的学习计划第一阶段:了解ETL的基本概念和原理阶段目标:了解ETL在数据处理中的作用和意义,理解ETL的基本工作流程和原理。

1.学习内容:- 什么是ETL,为什么它在数据处理中如此重要?- ETL的基本工作流程是什么?数据抽取、数据转换、数据加载各自的作用是什么?- ETL在数据仓库和商业智能系统中的应用场景和优势。

2.学习方法:- 阅读相关书籍和资料,如《The Data Warehouse Toolkit》、《ETL设计模式》等。

- 关注知乎、CSDN等平台上的数据处理相关话题和文章,学习行业内的实践经验和案例。

3.学习时间:1周第二阶段:掌握ETL的常用工具和技术阶段目标:学习掌握ETL常用工具和技术,包括数据抽取工具、数据转换工具和数据加载工具,如Informatica、Talend、SSIS等,以及相关的数据预处理和清洗技术。

1.学习内容:- Informatica、Talend、SSIS等常用ETL工具的特点和适用场景。

- 数据抽取的常用技术和方法,如增量抽取、全量抽取等。

- 数据转换的常用技术和方法,如数据清洗、数据整合等。

- 数据加载的常用技术和方法,如事实表、维度表的设计和加载方式。

2.学习方法:- 在线学习平台上学习相关课程,如Coursera、Udemy等。

- 下载安装相关ETL工具,参考官方文档学习和实践。

- 参与行业内的技术交流和讨论,了解实际项目中的ETL工具和技术选择。

3.学习时间:2周第三阶段:实际操作和项目实践阶段目标:通过实际操作和项目实践,熟练掌握ETL工具和技术,能够独立完成数据抽取、转换和加载的任务。

1.学习内容:- 根据项目需求,使用ETL工具实现数据抽取、转换和加载。

- 学习和掌握数据预处理和清洗技术,如数据去重、数据脏值处理等。

- 学习并掌握ETL工具的性能优化技术,如并行抽取、增量加载等。

2.学习方法:- 参与实际项目,积累实践经验和技巧。

ETL过程及数据库操作分析

ETL过程及数据库操作分析

ETL过程及数据库操作分析ETL(Extract, Transform, Load)是指从各种数据源中提取数据,经过转换处理后加载到目标数据库中的过程。

它是数据仓库建设中的重要环节,目的是将各个数据源中的数据整合起来,为数据分析和决策提供一个统一的数据源。

在实际操作中,ETL过程通常包括数据提取、数据清洗、数据转换和数据加载四个步骤。

首先,数据提取是将各种数据源中的数据提取出来的过程。

数据源可以是关系型数据库、文件、日志、网络等,常见的数据提取方法有数据库连接、文件读取、网络接口等。

在数据提取过程中,需要指定提取的数据范围和条件,确保只提取到需要的数据,并避免数据的重复提取。

其次,数据清洗是对提取出来的数据进行清洗和处理的过程。

数据清洗的目的是去除无效的、重复的或者错误的数据,保证数据的准确性和完整性。

数据清洗的方法包括数据去重、数据过滤、数据转换等,可以利用各种数据清洗工具和技术来实现。

数据清洗是ETL过程中非常重要的一步,对后续的数据处理和分析具有重要影响。

然后,数据转换是将清洗后的数据进行转换和整合的过程。

数据转换的目的是将不同数据源中的数据整合起来,通过数据格式的统一和数据字段的映射,使得不同数据源中的数据能够被统一处理和分析。

数据转换的方法包括数据格式转换、数据字段映射、数据合并等,可以利用各种ETL工具和脚本语言来实现。

数据转换的过程中,还需要对数据进行质量检查和校验,确保转换后的数据的准确性和一致性。

最后,数据加载是将转换后的数据加载到目标数据库中的过程。

目标数据库可以是关系型数据库、数据仓库等,需要根据实际需求选择合适的数据库技术和工具。

数据加载的方法包括全量加载和增量加载,全量加载是将所有数据加载到目标数据库中,增量加载是根据增量数据加载策略,只加载发生变化的数据。

数据加载的过程中,还需要考虑数据的索引和分区等技术,以提高数据的查询和处理效率。

在数据库操作方面,ETL过程通常涉及到两种类型的数据库操作,一种是源数据库中的操作,另一种是目标数据库中的操作。

etl流程

etl流程

etl流程ETL(Extract-Transform-Load)是一种数据处理过程,用于将不同格式的数据从源系统中抽取,经过转换处理后加载到目标系统中。

这种流程是数据仓库和商业智能系统中最常用的一种方法,用于保证数据的质量和一致性。

本文将详细介绍一个典型的ETL流程。

首先,ETL流程的第一步是数据的抽取。

数据源可以是各种各样的系统,比如关系数据库、ERP系统、CRM系统、网站日志等。

ETL工具通过连接到数据源,使用SQL查询或者API调用等方式,将需要的数据从源系统中抽取出来。

抽取的数据可以是全量数据,也可以是增量数据,具体根据需求而定。

接下来,抽取的数据需要进行转换处理。

这包括数据清洗、数据整合、数据变换等步骤。

数据清洗主要是处理一些脏数据,比如缺失值、重复值、不一致的格式等等,以确保数据的正确性和一致性。

数据整合是将不同数据源的数据进行合并,比如将客户信息和订单信息进行关联,以便分析客户的购买行为。

数据变换是将数据从源系统的格式转换成目标系统的格式,比如将日期格式转换成统一的标准格式。

在数据转换处理完成后,接下来是将数据加载到目标系统中。

目标系统可以是数据仓库、数据湖、数据集市等,它们用于存储和管理ETL流程中的处理结果。

数据加载有两种方式,一种是全量加载,即将整个数据集一次性加载到目标系统中;另一种是增量加载,即将新抽取的数据与目标系统中已存在的数据进行合并,更新或追加。

在数据加载完成后,还需要进行数据质量的检查。

这包括数据的完整性、准确性、一致性等方面的检查。

数据完整性主要是检查数据是否有缺失或空值;数据准确性是检查数据是否与源系统的数据保持一致;数据一致性是检查数据是否符合事先定义的规则和约束。

如果发现数据质量问题,需要及时处理,以确保数据的可靠性和可用性。

最后,ETL流程还需要进行监控和维护。

监控是实时监测ETL流程的执行情况,比如数据抽取的速度、数据转换的效率、数据加载的成功率等,以便及时发现和解决问题。

ETL初学入门

ETL初学入门

ETL 学习之一收藏ETL有时候显得很神秘,其实大部分项目都有用到,只要有报表展示,就是一个ETL过程。

首先,我们来了解最基本的定义:嗯,也有人将ETL简单称为数据抽取。

至少在未学习之前,领导告诉我的是,你需要做一个数据抽取的工具。

其实呢,抽取是ETL中的关键环节,顾名思义,也就将数据从不同的数据源中抓取(复制)出来。

太简单了!上面的解释无首无尾,有点象能让你吃饱的第七个烧饼,仔细一想,抽取是不可能单独存在,我们需要将与之关联的一些其它环节拿出来。

于是,得到ETL的定义:将数据抽取(Extract)、转换(Transform)、清洗(Cleansing)、装载(Load)的过程。

好的,既然到了这一个层次,我们完全会进一步展开联想,引出上面这个抽象事件的前因后果,抽取的源在哪里?装载的目的又是什么呢?抽取源:大多数情况下,可以认为是关系数据库,专业一点,就是事务处理系统(OLTP)。

当然,广义一点,可能会是其它数据库或者是文件系统。

目的地:OK,我们希望是数据仓库。

数据仓库是啥?在学习之前,它对我来说是个抽象的怪物,看过一些简单的资料之后,才了解这个怪物一点都不怪。

堆积用来分析的数据的仓库。

是了,是用来分析的,于是,它区别于OLTP中的数据存储。

然后,我们来看看为什么要ETL?在我看来,有两个原因。

一:性能将需要分析的数据从OLTP中抽离出来,使分析和事务处理不冲突。

咦?这不是数据仓库的效果吗?是了,数据仓库,大多数情况下,也就是通过ETL工具来生成地。

二:控制用户可以完全控制从OLTP中抽离出来的数据,拥有了数据,也就拥有了一切。

嗯,OLAP分析,数据挖掘等等等……。

本文来自CSDN博客,转载请标明出处:/laszloyu/archive/2009/04/13/4068111.aspxETL学习之二收藏ETL为数据仓库服务,数据仓库用于数据分析,数据分析属于BI系统的要干的事儿。

一般中/小型ERP系统都会有不成熟的BI系统,为啥叫做不成熟?因为它们或者有报表分析功能,但不具有OLAP(在线分析),或者有OLAP,但却没有数据挖掘和深度分析。

数据仓库设计与ETL流程实操教程

数据仓库设计与ETL流程实操教程

数据仓库设计与ETL流程实操教程数据仓库(Data Warehouse)是一个专门用来存储和管理数据的系统,主要用于支持决策分析和业务报告。

在企业中,数据仓库的设计和ETL(抽取、转换、加载)流程是非常重要的环节。

本文将详细介绍数据仓库的设计步骤和ETL流程的实操教程。

一、数据仓库设计步骤1.确定业务需求:在进行数据仓库设计之前,首先需要明确业务需求。

与业务相关的问题是什么?需要哪些数据来解决这些问题?这些问题对应的维度和指标是什么?明确业务需求是数据仓库设计的基础。

2.数据源分析:分析企业的各个数据源,确定需要从哪些数据源进行数据抽取。

了解数据源的结构、规模和质量,为后续的ETL流程做好准备。

3.数据建模:在数据仓库设计中,数据建模是一个关键的环节。

可以采用维度建模或者企业级建模的方法。

维度建模按照事实和维度进行建模,可以支持灵活的查询和分析;而企业级建模更加注重数据的整合和一致性。

根据具体的业务需求,确定合适的数据建模方法。

4.抽取规则定义:在设计ETL流程之前,需要定义数据抽取的规则。

数据抽取规则包括数据抽取的频率、抽取的条件和抽取的方式等。

根据业务需求和数据源的特点,制定合理的抽取规则。

5.数据清洗和转换:在ETL流程中,数据清洗和转换是非常重要的环节。

在数据抽取后,对数据进行清洗和转换,包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值以及数据格式转换等。

通过数据清洗和转换,可以保证数据的质量和一致性。

6.数据加载:数据加载是将经过处理的数据加载到数据仓库中的过程。

在数据加载时,可以根据需要选择全量加载或者增量加载的方式。

全量加载会将整个数据源的数据加载到数据仓库中;而增量加载只会加载新增或者变更的数据。

7.数据质量检查:在完成数据加载之后,需要对数据进行质量检查。

通过数据质量检查,可以发现数据仓库中可能存在的问题,如数据不一致、数据丢失等。

根据数据质量检查的结果,及时进行修复和调整。

二、ETL流程实操教程1.数据抽取:根据已定义的抽取规则,从数据源中抽取数据。

etl开发流程和规范 (3)

etl开发流程和规范 (3)

etl开发流程和规范ETL(Extract, Transform, Load)是一种常见的数据处理方式,用于将数据从原始数据源提取、转换和加载到目标数据仓库或目标系统中。

下面是一般的ETL开发流程和规范:1. 需求分析阶段:- 确定数据源:确定原始数据的来源和格式,包括数据库、文件、API等。

- 确定需求:明确提取、转换和加载的具体需求,包括数据清洗、数据转换和数据加载的步骤。

2. 数据提取阶段:- 选择合适的提取工具:例如使用SQL语句、使用ETL工具(如Informatica、SSIS等)或使用编程语言(如Python、Java等)来提取数据。

- 提取数据:根据需求从数据源中提取数据,并进行必要的数据过滤和排序。

3. 数据转换阶段:- 数据清洗和预处理:清洗和处理数据中的异常值、缺失值、重复值等。

- 数据转换:将数据进行必要的转换和映射,包括数据类型转换、数据格式转换和数据字段补充等。

- 属性计算和聚合:根据需求进行属性计算和数据聚合,生成目标数据。

4. 数据加载阶段:- 目标表设计和创建:根据需求设计目标表结构,并在数据库中创建目标表。

- 数据加载:将转换后的数据加载到目标表中,可以使用插入语句、更新语句或者使用ETL工具来加载数据。

5. 数据验证和测试阶段:- 运行数据验证脚本:编写数据验证脚本,检查目标表中的数据是否符合预期。

- 进行测试:对ETL流程进行测试,包括单元测试、集成测试和性能测试等。

6. 调度和监控阶段:- 调度ETL作业:使用调度工具(如Control-M、rflow 等)配置ETL作业的调度时间和频率。

- 监控ETL作业:监控ETL作业的运行情况,包括运行状态、运行时间和错误日志等。

7. 文档和维护阶段:- 编写文档:记录ETL开发的流程、规范和配置信息,并编写相关的用户手册。

- 维护ETL作业:定期检查和维护ETL作业,包括数据字典的更新、作业调度的调整和性能的优化等。

etl工具的使用方法(一)

etl工具的使用方法(一)

ETL工具的使用方法ETL(Extract, Transform, Load)工具是在数据仓库中广泛使用的一种工具,它能够从各种数据源中提取数据并将这些数据转换成可用的格式,最后加载到数据仓库中。

下面将详细介绍ETL工具的使用方法。

1. 选择合适的ETL工具在使用ETL工具之前,首先需要选择一款合适的工具。

常见的ETL工具包括Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage、Microsoft SQL Server Integration Services(SSIS)等。

每款工具都有自己的特点和适用场景,需要根据具体的需求来选择合适的工具。

2. 设计数据抽取策略在使用ETL工具时,首先需要设计数据抽取策略。

这包括确定数据源、抽取的时间范围、抽取的数据量等。

根据具体的需求和业务场景,可以采用全量抽取或增量抽取的方式。

3. 配置数据连接使用ETL工具需要连接数据源和目标数据库。

在配置数据连接时,需要提供数据源的连接信息,包括数据库类型、主机地址、端口号、用户名、密码等。

同时,还需要配置目标数据库的连接信息。

4. 编写数据转换逻辑数据抽取后,需要进行数据转换。

这包括数据清洗、数据过滤、数据合并、数据格式转换等操作。

在ETL工具中,可以通过可视化的方式来设计数据转换逻辑,也可以使用SQL或脚本语言来编写复杂的转换逻辑。

5. 设计数据加载策略在数据转换完成后,需要设计数据加载策略。

这包括确定数据加载的方式,是全量加载还是增量加载,以及如何处理目标数据库中已有的数据等。

6. 调度任务配置ETL工具的调度任务,可以实现自动化的数据抽取、转换和加载过程。

这包括设置定时任务、监控任务执行情况、处理异常情况等。

7. 监控和优化在ETL工具的使用过程中,需要不断监控任务的执行情况,并对任务进行优化。

这包括优化数据抽取的性能、避免数据丢失或重复加载、优化数据转换和加载的性能等。

(2024年)ETL培训教程

(2024年)ETL培训教程

实时数据处理需求
随着实时数据流的应用场景增多 ,ETL需要支持实时数据处理和
分析。
2024/3/26
25
AI技术在ETL中应用前景展望
智能数据清洗
利用AI技术自动识别并清洗脏数据,提高数据质 量。
自动化流程优化
AI可分析ETL流程性能瓶颈,提出优化建议,实现 流程自动化调优。
智能数据映射
通过机器学习算法学习数据映射规则,实现自动 数据转换和映射。
ETL作用
ETL在数据仓库构建中占据重要地位,它能够将不 同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上 有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享。通 过ETL过程,企业可以更加有效地管理和使用数据 ,提高决策效率和准确性。
4
数据仓库与ETL关系
数据仓库概念
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合 ,用于支持管理决策。
2024/3/26
选择高性能数据库
01
如Oracle、MySQL、PostgreSQL等,确保数据处理速度和数
据安全性。
合理配置数据库参数
02
根据硬件资源和业务需求,调整数据库缓存、连接池等参数,
提高数据处理效率。
建立索引和分区
03
针对查询频繁的字段建立索引,对大表进行分区,提高查询速
度和数据管理效率。
2024/3/26
12
批量传输与实时传输对比
2024/3/26
批量传输
适用于大量数据的定期或不定期 传输,如每日、每周的数据备份 或迁移。优点为传输效率高,缺 点为实时性差。
实时传输
适用于对数据实时性要求高的场 景,如实时监控、实时分析等。 优点为实时性强,缺点为传输效 率相对较低。

ETL讲解(很详细!!!)

ETL讲解(很详细!!!)

ETL讲解(很详细)务系统中来,各个业务系统的数据库服务器运⾏什么DBMS,是否存在⼿⼯数据,⼿⼯数据量有多⼤,是否存在⾮结构化的数据等等,当收集完这些信息之后才可以进⾏数据抽取的设计。

1、对于与存放DW的数据库系统相同的数据源处理⽅法 这⼀类数据源在设计上⽐较容易。

⼀般情况下,DBMS(SQLServer、Oracle)都会提供数据库链接功能,在DW数据库服务器和原业务系统之间建⽴直接的链接关系就可以写Select 语句直接访问。

2、对于与DW数据库系统不同的数据源的处理⽅法 对于这⼀类数据源,⼀般情况下也可以通过ODBC的⽅式建⽴数据库链接——如SQL Server和Oracle之间。

如果不能建⽴数据库链接,可以有两种⽅式完成,⼀种是通过⼯具将源数据导出成.txt或者是.xls⽂件,然后再将这些源系统⽂件导⼊到ODS中。

另外⼀种⽅法是通过程序接⼝来完成。

3、对于⽂件类型数据源(.txt,.xls),可以培训业务⼈员利⽤数据库⼯具将这些数据导⼊到指定的数据库,然后从指定的数据库中抽取。

或者还可以借助⼯具实现。

4、增量更新的问题 对于数据量⼤的系统,必须考虑增量抽取。

⼀般情况下,业务系统会记录业务发⽣的时间,我们可以⽤来做增量的标志,每次抽取之前⾸先判断ODS中记录最⼤的时间,然后根据这个时间去业务系统取⼤于这个时间所有的记录。

利⽤业务系统的时间戳,⼀般情况下,业务系统没有或者部分有时间戳。

⼆、数据的清洗转换(Cleaning、Transform) ⼀般情况下,数据仓库分为ODS、DW两部分。

通常的做法是从业务系统到ODS做清洗,将脏数据和不完整数据过滤掉,在从ODS到DW的过程中转换,进⾏⼀些业务规则的计算和聚合。

1、数据清洗 数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据,将过滤的结果交给业务主管部门,确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进⾏抽取。

不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三⼤类。

etl流程的步骤

etl流程的步骤

etl流程的步骤ETL(Extract, Transform, Load)是数据仓库和商业智能系统中非常重要的步骤,用于从不同的数据源中提取数据,对数据进行转换和清洗,并将数据加载到目标系统中。

以下是ETL流程的详细步骤:1.理解业务需求:首先,ETL团队需要与业务部门或数据所有者合作,了解他们的需求和数据要求。

明确需要从哪些数据源提取数据,以及目标系统中所需的数据格式和结构。

2.数据提取(Extract):a.识别和验证数据源:ETL团队需要识别所有相关的数据源,并确保数据源的可用性和准确性。

他们需要查看数据源的架构和模式,了解数据的关系和依赖性。

b.建立连接和提取数据:ETL团队使用适当的工具和技术建立与数据源的连接,并从数据源中提取所需的数据。

这些数据源可以是关系型数据库、平面文件、Web服务等。

c.数据校验和清洗:在提取数据之后,ETL团队需要对数据进行校验和清洗。

他们需要验证数据的完整性、准确性和一致性,并清除任何无效数据或重复数据。

3.数据转换(Transform):a.数据筛选和过滤:在数据转换阶段,ETL团队会根据数据需求和业务规则对数据进行筛选和过滤。

他们会将不需要的数据排除在外,并确保只提取和转换与业务目标相关的数据。

b.数据合并和整合:ETL团队需要将来自不同数据源的数据进行整合和合并。

他们可能需要将多个表或文件中的相关数据进行匹配和关联,并根据业务需求对数据进行合并。

c.数据转换和计算:在此阶段,ETL团队会对数据进行转换和计算,以满足目标系统的需求。

他们可能需要对数据进行格式转换、单位转换、数据标准化、数据计算等操作。

d.数据清洗和规范化:ETL团队会对数据进行进一步的清洗和规范化,以确保数据的质量和一致性。

他们会修复数据中的错误、缺失值和不一致性,并将数据转换为目标系统所需的标准格式和结构。

e.数据补充和扩展:在一些情况下,ETL团队可能需要从其他数据源或外部系统获取额外的数据,以丰富和完善目标系统中的数据。

ETLSSIS培训教程

ETLSSIS培训教程

ETL和SSIS培训教程1.引言ETL(Extract,Transform,Load)是数据仓库领域中一个重要的概念,它涉及到从各种数据源提取数据,对数据进行转换和清洗,然后将数据加载到目标数据仓库中。

SSIS (SQLServerIntegrationServices)是微软公司提供的一款功能强大的ETL工具,它可以帮助我们高效地完成数据集成和数据转换任务。

本教程将详细介绍ETL和SSIS的基本概念、操作方法和实际应用。

2.ETL基本概念2.1数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合,用于支持管理决策。

数据仓库通常包含历史数据,可以为企业提供全面、准确的数据支持。

2.2ETL流程Extract(提取):从各种数据源(如关系型数据库、平面文件、XML文件等)中读取数据。

Transform(转换):对提取的数据进行清洗、聚合、合并等操作,以满足数据仓库的需求。

Load(加载):将转换后的数据加载到目标数据仓库中。

3.SSIS基本操作3.1安装和配置在开始使用SSIS之前,需要确保已经安装了SQLServer数据库和SSIS组件。

安装完成后,可以通过SQLServerManagementStudio (SSMS)或VisualStudio来创建和管理SSIS项目。

3.2创建SSIS项目打开VisualStudio,选择“文件”->“新建”->“项目”。

在“新建项目”对话框中,选择“IntegrationServices”项目类型,然后设置项目名称和存储位置。

“确定”按钮,创建一个新的SSIS项目。

3.3设计SSIS包在SSIS包设计器中,从工具箱中拖拽“数据流任务”到控制流区域。

双击“数据流任务”,进入数据流设计器。

从工具箱中拖拽“源”和“目标”组件到数据流设计器,并设置相应的属性。

根据需要,添加“转换”组件(如“查找”、“派生列”等)到数据流设计器,并设置相应的属性。

ETLSSIS培训教程

ETLSSIS培训教程

ETL(Extract,Transform,Load)SSIS (SQLServerIntegrationServices)是一种常用的数据集成工具。

在前文中,我们介绍了ETLSSIS的基本概念和架构。

在本文中,我们将进一步探讨ETLSSIS的使用方法和技巧,为读者提供一个全面的培训教程。

引言概述:ETLSSIS是一种强大的数据集成工具,可用于从不同的数据源中提取数据,并将其转换成目标数据库中的可用格式。

本文将分为五个大点来详细阐述ETLSSIS的使用方法和技巧。

正文内容:一、源数据的提取1.1了解不同的数据源类型1.2使用连接管理器连接到数据源1.3配置数据源连接属性1.4选择合适的提取方法(全量提取或增量提取)1.5设定提取的频率和时间窗口二、数据转换的设计2.1理解数据转换的目的和过程2.2使用数据转换工具(如数据流任务、转换任务等)2.3设计数据转换的流程和顺序2.4定义数据列的映射和转换规则2.5实施数据转换过程中的错误处理和数据质量控制三、目标数据库的加载3.1创建目标数据库和表结构3.2使用连接管理器连接到目标数据库3.3设定目标数据库加载的方式(插入、更新或合并)3.4配置目标数据库加载的选项和属性3.5监控数据库加载过程并处理错误和异常情况四、包的部署和调度4.1创建和配置ETLSSIS包4.2部署ETLSSIS包到服务器4.3创建和管理作业以定期调度ETLSSIS包4.4监控和调优ETLSSIS包的性能4.5处理ETLSSIS包执行中的错误和异常五、ETLSSIS的高级应用5.1使用脚本任务进行自定义操作5.2使用参数和变量传递数据和配置信息5.3使用事件处理程序实现特定的工作流程5.4集成第三方组件和工具扩展ETLSSIS的功能5.5编写自定义ETLSSIS组件和插件满足特定需求总结:本文详细介绍了ETLSSIS的使用方法和技巧,从数据提取、转换、加载到包的部署和调度,以及高级应用方面进行了全面的阐述。

数据仓库ETL流程

数据仓库ETL流程

数据仓库ETL流程数据仓库ETL流程是指将来源于多个不同数据源的数据进行抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)的过程。

该流程旨在将原始的、分散的数据整合到一个统一的、结构化的数据仓库中,以支持企业的决策分析和业务需求。

一、数据抽取(Extract)数据抽取是指从各个数据源中提取数据的过程。

在数据抽取阶段中,需要根据具体的业务需求来选择合适的抽取策略,包括完全抽取和增量抽取两种方式。

完全抽取是指每次都将整个源数据集抽取到数据仓库中,适用于数据量较小、更新频率较低的情况;增量抽取则是只将源数据中新增或更新的部分抽取到数据仓库中,适用于数据量大、更新频率高的情况。

在实施数据抽取时,可以使用多种技术和工具,如SQL查询、API接口、文件导入等。

根据具体的数据源类型和数据结构,选择合适的数据抽取方法,并确保数据的准确性和完整性。

二、数据转换(Transform)数据转换是指对抽取的数据进行清洗、处理和转换的过程。

在数据转换阶段中,需要对数据进行格式转换、数据清洗、数据集成和数据规则验证等操作,以确保数据的一致性和质量。

数据格式转换是将抽取的数据转换成适合数据仓库的统一格式,通常使用数据转换工具实现,如ETL工具或编程语言。

数据清洗是指对数据进行去重、清除异常值、填充缺失值等操作,以提高数据的准确性和可用性。

数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合,消除重复数据和冗余数据,实现一致的数据视图。

数据规则验证是根据预先定义的规则,对数据进行验证和校验,确保数据符合规范和业务需求。

三、数据加载(Load)数据加载是指将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。

数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式,类似于数据抽取阶段的完全抽取和增量抽取。

全量加载是指每次都将整个数据集加载到数据仓库中,适用于数据量较小、更新频率较低的情况;增量加载则是只将变化的数据加载到数据仓库中,适用于数据量大、更新频率高的情况。

ETL及kettle介绍知识讲解

ETL及kettle介绍知识讲解

E T L及k e t t l e介绍目录1. ETL知识 (3)1.1. ETL定义 (3)1.1.1. 定义 (3)1.1.2. 前提 (3)1.1.3. 原则 (3)1.2. 模式及比较 (4)1.3. ETL过程 (7)1.3.1. 总流程 (7)1.3.2. 数据抽取流程 (8)1.3.3. 数据清洗流程 (8)1.3.4. 数据转换流程 (10)1.3.5. 数据加载流程 (11)1.4. 问题分析 (12)1.4.1. 字符集问题 (12)1.4.2. 缓慢变化维处理 (13)1.4.3. 增量、实时同步的处理 (13)1.4.4. 断点续传 (14)1.5. ETL工具 (14)2. Kettle简介及使用 (15)2.1. 什么Kettle? (15)2.2. 下载及安装Kettle (15)2.3. Kettle简单例子 (17)2.3.1. 启动Kettle (17)2.3.2. 创建transformation过程 (18)2.3.3. 创建job过程 (38)2.3.4. 命令行运行ktr和kjb (42)1.ETL知识1.1.ETL定义1.1.1.定义●定义:数据的抽取(Extract)、转换(Transform)、装载(Load)的过程。

●目标:数据优化。

以最小代价(包括对日常操作的影响和对技能的要求) 将针对日常业务操作的数据转化为针对数据仓库而存储的决策支持型数据。

1.1.2.前提●确定ETL范围通过对目标表信息的收集,确定ETL的范围●选择ETL工具考虑资金运行的平台、对源和目标的支持程度、可编程的灵活性、对源数据变化的监测、数据处理时间的控制、管理和调度功能、对异常情况的处理●确定解决方案抽取分析、变化数据的捕获、目标表的刷新策略、数据的转换及数据验证1.1.3.原则●应尽量利用数据中转区对运营数据进行预处理。

保证数据的安全性、集成与加载的高效性。

●ETL的过程应是主动“拉取”,而不是从内部“推送”,其可控性将大为增强。

ETL基础及常用技术培训PPT课件

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shell基础
Vi
(三)、基本编辑 配合一般键盘上的功能键,像是方向键、[Insert] 、[Delete] 等等,现在你应该已经可以利 用 vi 来编辑文件 了。当然 vi 还提供其他许许多多功能让文字的处理更为方便。 何谓编辑?一般认为是文字的新增、修改以及删除,甚至包括文字区块的搬移、复制等等。 先这里介绍 vi 的如何做删除与修改。 删除与修改文件的命令: x: 删除光标所在字符。 dd :删除光标所在的列。 r :修改光标所在字元,r 後接著要修正的字符。 R: 进入取替换状态,新增文字会覆盖原先文字,直到按 [ESC] 回到指令模式下为止。 s: 删除光标所在字元,并进入输入模式。 S: 删除光标所在的列,并进入输入模式。 在指令模式下移动光标的基本指令是 h, j, k, l 。
• 反短斜线(`)
使用反短斜线可以将一个命令的输出作为另外一个命令的一个命令行参数。命令: V_date=`date +%F`
ETL基础及常用技术培训
shell基础—流程控制命令(if)
if [ ] Then .... elif [ ] Then .... Else .... fi 大多数情况下,可以使用测试命令来对条件进行测试。比如可以比较字符串、判 断文件是否存在及是否可读等等… 通常用" [ ] "来表示条件测试。注意这里的空格很重要。要确保方括号的空格。 [ -f "somefile" ] :判断是否是一个文件 [ -x "/bin/ls" ] :判断/bin/ls是否存在并有可执行权限 [ -n "$var" ] :判断$var变量是否有值 [ "$a" = "$b" ] :判断$a和$b是否相等

ETL-SSIS培训教程

ETL-SSIS培训教程

ETL-SSIS培训教程ETL-SSIS培训教程ETL(Extract, Transform, Load)指的是从数据源中提取数据,将其转换为适合分析的形式,然后将其加载到另一个数据库或数据仓库中的过程。

而SSIS(SQL Server Integration Services)是微软公司开发的一款数据集成工具,用于完成数据抽取、转换和加载等任务。

本文主要介绍ETL-SSIS培训教程。

一、基础知识在进行ETL-SSIS培训之前,需要掌握一些基础知识:1. 数据库基础知识:包括常用的SQL语句、数据库设计原则、数据类型、索引等知识。

2. 数据仓库基础知识:包括数据仓库的概念、结构、设计原则等。

3. ETL的基本流程:包括数据抽取、数据转换、数据加载等。

4. SSIS的基本概念和操作:包括控件、任务、变量、连接器等。

二、ETL-SSIS培训教程1. ETL的基本流程ETL的基本流程包括数据抽取、数据转换、数据加载三个步骤。

数据抽取是指从数据源获取数据,可以通过直接读取数据源中的数据表,或者通过执行SQL语句提取数据。

数据转换是将原始数据转换为适合分析的形式,包括数据清洗、数据转换、数据合并、数据归一化等操作。

数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中,可以使用SQL语句或SSIS。

2. SSIS的基本概念和操作SSIS是微软公司开发的一款数据集成工具。

它可以抽取各种数据源的数据,进行转换和清洗,将数据加载到目标系统中。

以下是SSIS的基本概念和操作:(1) 控件:SSIS中有很多控件,常用的有数据流任务、执行SQL任务、文件系统任务、转换任务等。

这些任务可以连接起来组成一个工作流。

(2) 任务:任务是工作流的最小单位,一个工作流可以由多个任务组成。

(3) 变量:变量可以在整个工作流中传递数据,可以使用系统变量或自定义变量。

(4) 连接器:连接器用于将控件连接起来,有箭头和线条两种类型。

(5) 数据源:可以使用SSIS连接各种数据源,可以使用ODBC连接、OLE DB连接等。

2024年0基础学习ETL入门指南

2024年0基础学习ETL入门指南
技能和资源
评估团队技能和资源情况,选择易于 学习和使用的ETL工具。
2024/2/28
数据量和性能要求
考虑数据量大小以及处理性能要求, 选择适合的ETL工具。
成本和预算
考虑工具的成本和预算限制,选择性 价比高的ETL工具。
14
使用技巧与注意事项
了解数据源和目标特性
在使用ETL工具前,先了解数据源和目标的特性 ,以便更好地进行数据抽取、转换和加载。
2024/2/28
了解并掌握了如 Apache NiFi、Talend 、Informatica等常用 ETL工具的使用方法和 特点。
数据清洗与转换 技术
学习了数据清洗的原则 和方法,如去重、填充 缺失值、异常值处理等 ,以及数据转换的常见 操作,如数据类型转换 、数据标准化等。
ETL优化技巧
掌握了提高ETL效率的 优化技巧,如并行处理 、增量加载、索引优化 等。
定期审查和优化
定期审查ETL过程,发现潜在问题并进行优化,提高ETL效率和质量。
2024/2/28
24
06
总结回顾与未来展望
2024/2/28
25
关键知识点总结回顾
ETL概念及作用
常用ETL工具
ETL是Extract, Transform, Load的缩 写,指将数据从来源端 抽取(Extract),进行 清洗、转换等处理( Transform),最终加 载到目标数据库或数据 仓库的过程(Load)。
2024/2/28
实现业务逻辑
根据业务需求,编写相应的转换逻辑,如计算字段、数据分组等 。
19
加载目标表并验证结果
创建目标表
在目标数据库中创建与源数据 对应的目标表。
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一步一步学习SQL Server BI一步一步学习sqlserver BI--数据仓库设计因为项目还没有真正开始,但是接触BI已有半年多,手痒,这几天准备搞一个简化版本的BI项目。

一方面给刚BI入门的朋友一个参考,另外一方面也为自己的将要开始的项目做个准备,让自己能够考虑到一些项目的细节。

同时也希望对BI有研究的朋友提供一些建议和经验。

因为我们的这个案例是采用微软的sqlserver2005的BI平台开发的,所以这里先贴一张WebCast里面截来的图,这张图主要反映了采用sqlserver2005的BI项目的架构。

好了,咱们开始吧。

我说的这个项目需求很简单,因为是简化版本的么。

这是一个游戏中使用到的物品的销售分析软件。

里面包括几个概念,游戏,销售部门,物品,交易金额,交易笔数,发布单数等。

我们要做的事情就是按游戏,按部门,按物品来实现对交易金额,笔数等的数据交叉分析。

在我们这个系统里面,我们的数据颗粒度是天。

好了,既然是简化版,我们也就不用那么罗嗦,什么需求分析,分析设计都省了吧,下面直接进入数据库设计。

我们的数据库一共包括四张维度表(部门维度,游戏维度,物品维度,时间维度),一张事实表(游戏交易数据事实表)。

部门维度表游戏维度表物品维度表时间维度表交易数据事实表由于我们的这个案例比较简单,所以维度与事实表之间的关系也比较简单,是一个简单的星型架构。

这一节我们就先写到这里,下一节我将会详细的写这个项目的ETL部分。

一步一步学习sqlserver BI--ETL设计这节我们主要讲讲我的游戏交易数据分析项目的ETL(数据抽取、加载、转换)具体是怎么做的。

先来讲下源系统吧,因为我们的交易主站的服务器不是架在公司的,因此不能直接从源系统直接抽取数据了。

事实上我们已经存在一个简单的数据分析系统了,只不过这个是以前人家做的,没有采用sqlserver2005的BI平台来做,而是直接写winform程序来弄的。

原来的数据抽取是主站那边提供导出的excel文件过来,然后到我们这边,导入到我们的分析库中去。

好了,为了简便,事实上我只是在做一个demo,为以后项目做准备,所以我们抽取数据直接是从上面说的已经存在分析库中抽的,因为数据结构比较相近,所以ETL过程还是比较简单的。

先看看游戏维度表吧:首先,我们来新建一个Integration Services项目。

接着,新建一个ImportDimGamePackage.dtsx的SSIS包。

拖放一个数据流任务到控制流面板上(如图)双击数据流任务,来到数据流面板接着我们拖动OLEDB源到数据流面板上,并且双击编辑它,新建一个连接和选择要抽取数据的源数据表。

然后我们拖动一个OLEDB目标到数据流面板上,把OLEDB源和OLEDB目标连接起来,并且双击编辑,新建一个连接和选择我们要存放数据的目标表然后建立源表与目标表之间的映射。

所有的都弄好了,运行,OK,成功了。

接着部门维度和物品维度都跟这个差不多。

时间维度是我新建的,暂时我用winform写了一个日期维度生成器。

下面就讲交易数据事实表,这个比维度稍微复杂一点点。

因为源系统和目标系统数据结构很类似,所以我的ETL都是非常简单的,在实际项目中,能够有这么好的运气是不可能的,呵呵。

首先新建一个ImportFactGameTradeDataPackage.dtsx的SSIS包。

其他简单的步骤跟上面一样,我就讲讲不一样的地方。

因为我在数据库设计的时候,各个维度都用了代理键,也就是说在我们的数据仓库里面的维度和事实表的外键关联都是通过代理键的,源系统中的键我们只不过用一个字段记录了下来。

所以我们数据抽取过来的时候,要对源系统中的映射关系进行改变。

这里的关键就是我们在编辑数据流的时候,使用了一个叫做“查找”的组件。

编辑好的数据流如图:接下来我们详细讲下查找列是怎么用的,拿查找GameKey来讲把。

1。

双击查找GameKey组件,在引用表面板上面选择好我们要查找的表,在这里就是我们数据仓库表中的游戏维度表。

2。

在列面板里面建立要查找的字段跟源系统事实表的字段的映射。

3。

把查找到的列作为新列添加,并取一个唯一的别名(在后面与OLEDB目标的时候建立映射的时候,会用到这里查找到的列)。

接着其他的几个维度代理键的查找都类似,OLEDB目标的字段映射跟维度表的导入类似。

好了,今天主要介绍了简单的Sqlserver2005 Integration Services的使用,今天涉及了到里面几个概念,数据流任务,OLEDB源,OLEDB目标,查找等。

下一节,我准备写一下使用Sqlserver2005 Analysis Services建立OLAP数据库的过程。

一步一步学习sqlserverBI--多维数据库建立接着我们上节的《一步一步学习sqlserver BI--ETL设计》,现在我们的游戏交易数据分析系统的数据仓库已经建好了,并且也已经有数据了,让我们开始我们的OLAP过程吧。

在这一节中,我们主要详细的讲解使用Sqlserver2005 Analysis Service 来建立多维数据库的过程。

首先我么新建一个Analysis Services 项目,建好以后,我们将会在我们的解决方案资源管理器里面看到如下图所示的项目结构。

接着,我们新建数据源,然后根据向导一步一步点下去,完成后事实上建立了一个到数据仓库的连接串。

然后创建数据源视图,也几乎是一步一步按照向导点下去,事实上就是从数据源中选择我们需要的表到我们的数据源视图里面来。

好了,下面我们开始建立多维数据集,这也是我们今天这节的重点。

注意在这里选择时间维度表。

最后,我们把我们的多维数据库发布到我们的Sqlserver2005 Analysis Service服务器中去。

右键点击项目属性,设置我们部署的目标服务器(如下图)。

设置好以后,点击工具栏上的部署按钮,把多维数据库部署到我们的服务器中去。

部署完毕以后,我们就可以右键点击多维数据集进行浏览数据了。

因为过程比较简单,以上过程都没有怎么用文字了。

到此为止,我们的多维数据库已经建立好了,当然,如果要应用于具体项目中的话,还要修改多维数据库的很多属性。

一步一步学习sqlserver BI--应用开发(1)接着我们上次那篇《一步一步学习sqlserverBi--多维数据库建立》,现在我们多维数据库已经有了,并且里面也已经有了数据,那么赶快进入咱们程序员的主题吧。

今天我要在这个多维数据库上面开发两个应用:1。

按天统计各个部门的交易量2。

按天统计各个部门和各个游戏的交易量首先设计强类型的数据集,如下图。

按部门统计数据集按部门和游戏交叉统计数据集设计MDX语句,在数据层执行MDX,并返回CellSet在业务逻辑层把CellSet组装成我们前台需要的数据集格式/// <summary>/// 按天统计各个部门的交易数据/// </summary>/// <param name="tradeDateKey">日期的键值</param>/// <returns></returns>public CellSet Count(int tradeDateKey){StringBuilder mdxBuilder = new StringBuilder();mdxBuilder.Append("WITH MEMBER [Measures].[Total Orders Count] AS 'SUM([M easures].[Total Orders] )' ");mdxBuilder.Append(" MEMBER [Measures].[Total Amount Count] AS 'SUM([Measur es].[Total Amount])'");mdxBuilder.Append(" MEMBER [Measures].[Total Money Count] AS 'SUM([Measures].[Total Money])'");mdxBuilder.Append(" MEMBER [Measures].[Un Paid Cancel Amount Count] AS 'SU M([Measures].[Un Paid Cancel Amount])'");mdxBuilder.Append(" MEMBER [Measures].[Un Paid Cancel Money Count] AS 'SU M([Measures].[Un Paid Cancel Money])'");mdxBuilder.Append(" MEMBER [Measures].[Paid Cancel Amount Count] AS 'SUM ([Measures].[Paid Cancel Amount])'");mdxBuilder.Append(" MEMBER [Measures].[Paid Cancel Money Count] AS'SUM([M easures].[Paid Cancel Money])'");mdxBuilder.Append(" SELECT { [Measures].[Total Orders Count], [Measures].[Tota l Amount Count], [Measures].[Total Money Count], [Measures].[Un Paid Cancel Amount Coun t], [Measures].[Un Paid Cancel Money Count], [Measures].[Paid Cancel Amount Count], [Mea sures].[Paid Cancel Money Count]} ON COLUMNS,");mdxBuilder.Append(" {[Department].[Dep Code Alternate Key].Members} ON ROW S");mdxBuilder.Append(" FROM [Data Center DW]");mdxBuilder.Append(" WHERE ([Time].[TimeKey].["+tradeDateKey+"])");return DBServer.AnalysisServer.ExecuteCellset(mdxBuilder.ToString());}/// <summary>/// 按天统计各个游戏单个部门的交易数据/// </summary>/// <param name="tradeDateKey">日期的键值</param>/// <returns></returns>public CellSet Count(int tradeDateKey,int departmentKey){StringBuilder mdxBuilder = new StringBuilder();mdxBuilder.Append("WITH MEMBER [Measures].[Total Orders Count] AS 'SUM([M easures].[Total Orders] )' ");mdxBuilder.Append(" MEMBER [Measures].[Total Amount Count] AS 'SUM([Measur es].[Total Amount])'");mdxBuilder.Append(" MEMBER [Measures].[Total Money Count] AS 'SUM([Measur es].[Total Money])'");mdxBuilder.Append(" MEMBER [Measures].[Un Paid Cancel Amount Count] AS 'SU M([Measures].[Un Paid Cancel Amount])'");mdxBuilder.Append(" MEMBER [Measures].[Un Paid Cancel Money Count] AS 'SU M([Measures].[Un Paid Cancel Money])'");mdxBuilder.Append(" MEMBER [Measures].[Paid Cancel Amount Count] AS 'SUM ([Measures].[Paid Cancel Amount])'");mdxBuilder.Append(" MEMBER [Measures].[Paid Cancel Money Count] AS'SUM([Measures].[Paid Cancel Money])'");mdxBuilder.Append(" SELECT { [Measures].[Total Orders Count], [Measures].[Tota l Amount Count], [Measures].[Total Money Count], [Measures].[Un Paid Cancel Amount Coun t], [Measures].[Un Paid Cancel Money Count], [Measures].[Paid Cancel Amount Count], [Mea sures].[Paid Cancel Money Count]} ON COLUMNS,");mdxBuilder.Append(" {[Game].[Game Code Alternate Key].Members} ON ROWS");mdxBuilder.Append(" FROM [Data Center DW]");mdxBuilder.Append(" WHERE ([Time].[TimeKey].[" + tradeDateKey + "],[Departmen t].[Dim Department].["+departmentKey.ToString()+"])");return DBServer.AnalysisServer.ExecuteCellset(mdxBuilder.ToString());}/// <summary>/// 填充按部门统计的数据/// </summary>/// <param name="model"></param>/// <param name="timeKey"></param>public void Fill(DepartmentTotalModel model, DateTime time, int timeKey){CellSet cellSet = new DepartmentTotalDac().Count(timeKey);DepartmentTotalModel.FactGameTradeDataRow newRow;for (int i = 1; i < cellSet.Axes[1].Positions.Count; i++){newRow = model.FactGameTradeData.NewFactGameTradeDataRow();newRow.Department = cellSet.Axes[1].Positions[i].Members[0].Caption;newRow.TradeDate = time;for (int j = 0; j < cellSet.Axes[0].Positions.Count; j++){if (cellSet.Axes[0].Positions[j].Members[0].Name == "[Measures].[Total Order s Count]"){newRow.TotalOrders = TypeParse.ToInt32(cellSet[j, i].FormattedValue);}else if (cellSet.Axes[0].Positions[j].Members[0].Name == "[Measures].[Total Am ount Count]"){newRow.TotalAmount = TypeParse.ToInt32(cellSet[j, i].FormattedValue);}else if (cellSet.Axes[0].Positions[j].Members[0].Name == "[Measures].[Total Mo ney Count]"){newRow.TotalMoney = TypeParse.ToDecimal(cellSet[j, i].FormattedValue);}else if (cellSet.Axes[0].Positions[j].Members[0].Name == "[Measures].[Un Paid Cancel Amount Count]"){newRow.UnPaidCancelAmount = TypeParse.ToInt32(cellSet[j, i].FormattedV alue);}else if (cellSet.Axes[0].Positions[j].Members[0].Name == "[Measures].[Un Paid Cancel Money Count]"){newRow.UnPaidCancelMoney = TypeParse.ToDecimal(cellSet[j, i].Formatte dValue);}else if (cellSet.Axes[0].Positions[j].Members[0].Name == "[Measures].[Paid Can cel Amount Count]"){newRow.PaidCancelAmount = TypeParse.ToInt32(cellSet[j, i].FormattedVal ue);}else if (cellSet.Axes[0].Positions[j].Members[0].Name == "[Measures].[Paid Can cel Money Count]"){newRow.PaidCancelMoney = TypeParse.ToDecimal(cellSet[j, i].FormattedV alue);}}model.FactGameTradeData.AddFactGameTradeDataRow(newRow);}}/// <summary>/// 填充按游戏和部门交叉统计的数据/// </summary>/// <param name="model"></param>/// <param name="timeKey"></param>/// <param name="depKey"></param>public void Fill(GameByDepartmentTotalModel model,DateTime time,int timeKey,strin g dep,int depKey){CellSet cellSet = new GameByDepartmentTotalDac().Count(timeKey, depKey);GameByDepartmentTotalModel.FactGameTradeDataRow newRow;for (int i = 1; i < cellSet.Axes[1].Positions.Count; i++){newRow = model.FactGameTradeData.NewFactGameTradeDataRow();newRow.Game = cellSet.Axes[1].Positions[i].Members[0].Caption;newRow.Department = dep;newRow.TradeDate = time;for (int j = 0; j < cellSet.Axes[0].Positions.Count; j++){if (cellSet.Axes[0].Positions[j].Members[0].Name == "[Measures].[Total Orders Count]"){newRow.TotalOrders = TypeParse.ToInt32(cellSet[j, i].FormattedValue);}else if (cellSet.Axes[0].Positions[j].Members[0].Name == "[Measures].[Total Am ount Count]"){newRow.TotalAmount = TypeParse.ToInt32(cellSet[j, i].FormattedValue);}else if (cellSet.Axes[0].Positions[j].Members[0].Name == "[Measures].[Total Mo ney Count]"){newRow.TotalMoney = TypeParse.ToDecimal(cellSet[j, i].FormattedValue);}else if (cellSet.Axes[0].Positions[j].Members[0].Name == "[Measures].[Un Paid Cancel Amount Count]"){newRow.UnPaidCancelAmount = TypeParse.ToInt32(cellSet[j, i].FormattedV alue);}else if (cellSet.Axes[0].Positions[j].Members[0].Name == "[Measures].[Un Paid Cancel Money Count]"){newRow.UnPaidCancelMoney = TypeParse.ToDecimal(cellSet[j, i].Formatte dValue);}else if (cellSet.Axes[0].Positions[j].Members[0].Name == "[Measures].[Paid Can cel Amount Count]"){newRow.PaidCancelAmount = TypeParse.ToInt32(cellSet[j, i].FormattedVal ue);}else if (cellSet.Axes[0].Positions[j].Members[0].Name == "[Measures].[Paid Can cel Money Count]"){newRow.PaidCancelMoney = TypeParse.ToDecimal(cellSet[j, i].FormattedV alue);}}model.FactGameTradeData.AddFactGameTradeDataRow(newRow);}}好了,目前为止,我们已经从多维数据库里面返回我们需要统计的数据了,爱怎么展现就怎么展现吧。

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