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多维数据集的构建及其数据仓库OLAP 071070012 李骁 数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境，用以支持经营管理中的决策支持过程，数据模型是数据仓库研究的核心问题之一，由于传统数据模型不能有效地表示数据仓库的数据结构和语义，也难以有效地支持OLAP，因此，需要建立多维数据模型来支持分析。 本报告创建了多维数据模型，定义了数据仓库的度量和维度结构，并以此为基础，进行了简单的OLAP操作并得到了相关结论。由于数据仓库操作面向的是大量的、各阶段的详细数据，直接创建是不现实的，这里直接采用了SQL Server自带的Foodmart 2000数据源作为操作基础。 数据仓库包含了4个层次的体系结构，分别是数据源、数据的存储和管理、OLAP服务器和前端工具。报告只深入到基于数据的存储和管理的简单OLAP服务分析，microsoft的Analysis server在人性化方便做得很好，容易上手，基本不存在较大的操作问题。 （一）建立用于OLAP的数据库及数据源连接 本次作业是在系机房的windows server 2003系统环境中完成的，建立数据源连接首先单击“开始”按钮，指向“设置”，单击“控制面板”，然后双击“管理工具”，再双击“数据源 (ODBC)”。在弹出的“ODBC数据源管理器”中选定“系统DSN”选项卡，单击“添加”添加数据源，由于本人并没有好的数据源，因此直接采用系统数据库中的样本作为数据源对象。 具体操作是在随后弹出的“ODBC Microsoft Access安装”中命名并找到样本数据库（windows server 2003在D盘），点击“确定”即可 在SQL Server2000中，右击数据库名，建立新数据库如下： 建立好数据库后，在 Analysis Manager 树窗格中，右击“教程”数据库下的“数据源”文件夹，然后单击“新数据源”命令。 在随后弹出的“数据链接属性”对话框中，单击“Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers”。 单击“下一步”（自动跳到“连接”选项卡），将数据源名称中选定“lixiao_DW”: 单击“测试连接”以得到“测试连接成功”的对话框，说明连接成功。在消息框中单击“确定”按钮。单击“确定”按钮关闭“数据链接属性”对话框。 这样，OLAP的准备工作就完成了。 （二）构建多维数据集 构建多维数据集是要构建一种数据的多维结构，多维数据集由维度和度量值的集合进行定义，因此在具体操作时应建立多种维度表，包括时间维度、客户维度、产品维度、机构维度等等。在之前，需向多维数据集添加度量值，度量值是要进行分析的数据库中的量化值。常用的度量值为销售、成本和预算数据。度量值根据多维数据集不同的维度类别进行分析。 在之前建立的数据库中，右击“多维数据集”，选到“向导”，如下图： 在“从数据源中选择事实数据表”中，选择合适的事实表，这个数据源中共有5个事实表，为简单起见，选定sales_fact_1997事实表作为分析对象： 单击“浏览数据”按钮可以查看“sales_fact_1997”表中的数据，其中数据量相当大，关闭“浏览数据”窗口，然后单击“下一步”按钮。 在弹出的向导中，选择类型为数值的后三项为数据集度量值： 在下一步中就可以建立具体的维度了，前面已经提过需要建立时间维度、客户维度、产品维度、机构维度等等。首先单击“新建维度”命令。此操作将调用维度向导：选择OLAP较为常用的星型架构，之后选择“time_by_day”表（先建立时间维度）： 单击“下一步”按钮，选择“时间维度”： 仔细观察“time_by_day”表可以发现，数据分得很细，每一天都有新事件，从分析角度来看，以月为计量单位较为合适，点击“下一步”后，选择时间级别到“月”即可， 随后的操作按过程来，最后用“time”作为维度名，其维度级别依次为“年”、“季度”、“月”。 时间维度创建好后，以相似的方法创建好关于该表的客户维度与商店维度，在操作上，在“选择维度表”步骤，单击“customer”，然后单击“下一步”按钮。 定义维度的级别中按顺序双击“Country”、“State_Province”、“City”和“lname”列确定粒度。将其名称定义为“customer”。 商店维度：选择“store”表作为维度表，其粒度级别按照“store_country”列、“store_state”列、“store_city”列和“store_name”列降次。 以“store”作为维度名，并保持“与其它多维数据集共享此维度”复选框的选中状态。单击“完成”按钮。 随后的产品维度表，由于产品表从多个联接的表内选择一列，所以这里采用雪花模型更为方便，produc