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数据仓库与数据挖掘 第3章 数据仓库系统的设计与开发 3.1 数据仓库系统的设计与开发概述 建立一个数据仓库系统的参考步骤 数据仓库系统的生命周期 创建数据仓库系统的两种思维模式 数据仓库数据库的设计步骤 3.1.1建立一个数据仓库系统的参考步骤 收集和分析业务需求步骤 建立数据模型和数据仓库的物理设计 定义数据源 选择数据仓库技术和平台 数据的抽取、清洗和转换 各种辅助工具和软件的选择 更新数据仓库 （1）收集和分析业务需求 访问项目经理 访问客户高层管理部门 访问用户 访问信息技术人员 访问项目经理 访问客户高层管理部门 访问用户 访问信息技术人员 （2）建立数据模型和数据仓库的物理设计 建立数据仓库的数据模型 设计数据仓库的概念模型 设计数据仓库的逻辑模型 设计数据仓库的物理模型 建立数据仓库的数据模型 设计数据仓库的概念模型 设计数据仓库的逻辑模型 设计数据仓库的物理模型 （3）定义数据源 （4）选择数据仓库技术和平台 （5）数据的抽取、清洗和转换 （6）各种辅助工具和软件的选择 （7）更新数据仓库 3.1.2数据仓库系统的生命开发周期 3.1.3创建数据仓库系统的两种思维模式 自顶向下（Top-down） 自底向上（Bottom-Up） 3.1.4数据仓库数据库的设计步骤 3.2 基于SQL Server的数据仓库数据库设计 分析组织的业务状况及数据源结构 组织需求调研，收集业务需求 采用信息包图法进行数据仓库的概念模型设计 利用星形图进行数据仓库的逻辑模型设计 数据仓库的物理模型设计 MS SQL Server 2005的数据仓库架构 3.2.1分析组织的业务状况及数据源结构 开发的第一步是要了解和理解组织的业务状况，对于企业来说，也就是要熟悉企业的生产经营流程，同时初步获取在这些流程中的分析需求，为最终确定用户需求做好准备 ； 对数据源结构的分析与理解 Adventure Works 示例数据仓库 1.公司简介 Adventure Works 示例数据仓库 2.原材料采购、生产和销售等环节的业务流程介绍 (1)原材料与仓储业务流程 (2)产品销售业务流程 Adventure Works 示例数据仓库 3.对数据源结构的分析与理解 个人客户相关数据 产品相关数据 原材料采购相关数据 3.2.2组织需求调研，收集业务需求 关于用户需求的调研 对用户需求调研结果的分析 3.2.3采用信息包图法进行数据仓库的概念模型 信息包图法简介 信息包图的建立 设计基于主题域的概念模型 3.2.4利用星形图进行数据仓库的逻辑模型设计 根据分析需求与信息包图制作星形图或雪花图 确定主题的属性组 事实表及其特征 事实表的类型与设计 粒度的选择与设计步骤 关于数据仓库的聚合模型 关于数据的分割处理 星形图中的维度表简介 关于缓慢变化维的处理 常用维度的设计模式 1. 制作星形图或雪花图 1. 制作星形图或雪花图 2. 确定主题的属性组 3. 事实表及其特征 4. 事实表的类型与设计 5. 粒度的选择与设计步骤 6.关于数据仓库的聚合模型 7.关于数据的分割处理 8.星型图中的维度表简介 9.关于缓慢变化维的处理 10.常用维度的设计模式 3.2.5数据仓库的物理模型设计 物理模型设计的主要工作 物理存储结构设计的原则 数据仓库索引设计的特殊性 存储优化与存储策略 1.物理存储结构的主要工作 (1)定义数据标准，规范数据仓库中的数据 (2)选择数据库架构 (3)根据DBMS进行数据库表结构设计 (4)确定外部存储设备等物理环境 (5)物理文件设计 (6)索引的使用与选择 (7)RAID(RAID:Redundant Array of Independent Disk，独立冗余磁盘阵列) 2.物理存储结构设计的原则 提高数据访问速度的基本原则： (1)可并行操作的数据应存储在不同的设备上 (2)共享数据集中存储 (3)快速索引一般存储 (4)使用RAID 3.数据仓库索引设计的特殊性 (1)数据量大更新少 (2)索引多 (3)只读性 4. 存储优化与存储策略 (1)表的归并与簇文件 (2)反向规划，引入冗余 (3)表的物理分割（分区） 3.3 使用SQL Server 2005建立多维数据模型 SQL Server 2005示例数据仓库环境的配置与使用 基于SQL Server 2005示例数据库的多维数据模型的建立与应用 。 3.3.1 SQL Server 2005示例数据仓库环境的配置与使用 1.组件、示例和工具的选择与安装 2.权限设置 基于SQL Server 2005示例数据库的多