构建FoodMart数据仓库分析.pptx
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1、 FoodMart数据库是SQL Server以前版本所带的示例数据库,它模拟了一家大型的食品连锁店的经营业务所产生的数据。FoodMart公司在美国、加拿大和墨西哥的零售连锁店销售商品。公司商品存放在几个仓库中,然后分发到各个商店。其商业数据保存在一个数据库中,其中包括了客户管理客户管理数据、销售数据、分销数据和库存数据数据、销售数据、分销数据和库存数据等。随着业务量的增加,这个食品连锁店的老板迫切需要多方位地掌握其经营状况,而传统的报表形式和数据处理方式已经不能满足这一要求,因此在保留历史数据的基础上构建商业智能应用已经迫在眉睫。下面就描述满足这一商务需求的技术实现过程。基于FoodMar
2、t数据库的福马特商业智能系统 FoodMart数据库涉及到公司经营的各个方面,包括产品、库存、人事、客户和销售等。一个真正的商业智能应用应该对这些业务需求进行全面地考虑。本章截取这些需求中的销售部分构建商业智能 打开配套文件中附带的foodmart.mdf文件,可以看到如图2-1所示的表 各个表的说明人事管理人事管理三个表中:员工信息:员工信息employee、职务信息position、员工所属部门department,对应二个维度二个维度employee和department维度。库存管理业务中的仓库类型存储在warehouse_class表中,具体的仓库存储在warehouse中。四个多维
3、数据集Warehouse and Sales多维数据集HR多维数据集多维数据集Budget多维数据集多维数据集Sales and Employee多维数据集多维数据集2.1.2 设计数据仓库逻辑模型设计数据仓库逻辑模型 福马特市场部的商务需求是要对1998年进行的所有销售业务数据进行多角度分析,以便市场分析人员能在查询数据库时获取快速的响应,高层管理人员也能从总体上把握影响本年度销售的因素。这需要利用存储在公司业务数据库中的数据,建立数据仓库,进而创建可用于分析的多维数据结构。2.1.2 设计数据仓库逻辑模型设计数据仓库逻辑模型 如前所述,这里只着眼于销售方面的数据,因而把与销售相关的表提炼销
4、售相关的表提炼出来进行分析。在foodmart数据库中,销售业务的数据和时间、促时间、促销手段、产品和店铺销手段、产品和店铺等都有关系,它们的关系体现在表与表之间的逻辑关系上。要从业务数据出发设计数据仓库的结构,必须明确业务数据本身的结构,而业务数据的关系一般是基于关系数据库设计的范式。数据仓库中表的关系不受关系数据库设计范式的约束,但也要遵循一定的结构规范,如星形结构和雪花形结构即是这种类型的规范。这里希望用雪花形结构来构建福马特商店的销售数据仓库,逻辑结构设计图如图2-2所示 销售数据仓库雪花形结构设计图 在数据仓库的逻辑结构中,数据表可以划分为两类:一类是事实数据表(简称为“事实表”),
5、用来存储数据仓库中的实际数据,如这里存储1998年销售数据的sales_fact_1998表即为事实表;另一类是维度数据表(简称为“维度表”),用来存储数据仓库中的维度数据,如这里的关于时间、促销手段和产品时间、促销手段和产品等分析要素的表均为维度表。注意:注意:在本例中设计的维度表和事实表与原始数据中的表名及结构都一致,这主要是由原始数据的特点和本章作为入门章节的定位决定的。在实际设计的时候,通常需要根据需求情况重新建立通常需要根据需求情况重新建立与原始数据不同的表结构与原始数据不同的表结构。这主要是由于传统业务的数据库是用来进行事务处理的(即OLTP),而数据仓库则是用来进行分析处理的(即
6、OLAP),用途的不同决定了其结构的不同。这一点在以后复杂的数据仓库设计中会通过示例体现出来。2.1.3 创建创建foodmartsale数据仓库数据仓库数据仓库也是一种数据库,其管理同样是通过数据库管理系统(DBMS)来进行的。因此数据仓库可以像普通数据库一样进行创建、修改和删除。当数据仓库的逻辑结构设计完后,就可以创建物理数据仓库了在SQL Server Management Studio建立名为“foodmartsaleDW”的数据库,然后把这里设计的表创建好,数据类型依据原始数据库中的各个表和字段的数据类型设置。但由于这里数据仓库的表结构与原始数据库中的表结构基本一致,因此,创建foo
7、dmartsaleDW数据仓库的物理结构过程也可以在ETL阶段完成 2.2 设计和使用设计和使用ETL这里的任务就是要把数据从其他类型数据库或其他类型数据载体如access中装载到foodmartsaleDW数据仓库中。需要使用到SQL Server Integration Services服务,即SSIS SSIS(1)打开Business Intelligence Development Studio,选择【文件】【新建】【项目】命令,弹出“新建项目”对话框,展开“商业智能项目”,在“模板”窗格中,单击“Integration Services项目”,把项目命名为“foodmartsale
8、 ETL”,如图2-3所示。SSISSSIS这时会在BI Studio环境中打开用于设计SSIS的各种工具和窗口,数据提取、转换和加载数据提取、转换和加载的操作都在这个界面下进行。(2)选择【项目】【SSIS导入和导出向导】命令,这时会弹出SSIS导入和导出向导的欢迎界面,单击【下一步】按钮。(3)在“选择数据源”窗口中的“数据源”下拉列表框中选择Access数据源选项,如图2-4所示。然后在路径选择中选择此项目文件夹中的foodmart 2000.mdb文件。SSISSSIS2-7SSISSSIS这时会让用户选择源表和源视图,如图2-7所示。按照前面对数据仓库的设计,这里选择原始表中的7个表
9、:time_by_day、promotion、product、product_class、customer、store和sales_fact_1998表作为需要输入的表。这里对原始表中需要导入到数据仓库的数据有很强的可定制性,对这些已经选择的表中的字段还对这些已经选择的表中的字段还可以进行筛选和改变,对不需要的字段进行去除可以进行筛选和改变,对不需要的字段进行去除操作,这就是所谓的数据清洗操作,这就是所谓的数据清洗。当然也可以选择其他的表一起导入数据仓库中。可以看到,不一定所有的业务数据库中的数据都必须体现在数据仓库中,数据仓库中的数据也有可能是经过业务数据库中的数据运算而得到的,这都取决于具
10、体商务活动的需求。在图2-7的界面中,还可以对数据导入的目标进行定制,可以对映射方式进行编辑,甚至可以自己写“CREATE TABLE”语句作为复制的目标表。这些改变都可以体现在数据仓库的物理结构中。这里不对映射及其目标进行变更,保持默认的状态,使生成的数据仓库的物理模型完全符合前面对数据仓库的逻辑模型的设计。(7)以上操作完成后,单击【下一步】按钮,系统将会把前面的操作列表并要求用户确认,并提示将会把包以“Package1.dtsx”作为文件名保存在项目文件夹下面,而且不会立即执行不会立即执行。确认无误后单击【完成】按钮。(8)在“解决方案资源管理器”中展开“SSIS包”文件夹,在Packa
11、ge1.dtsx上单击鼠标右键,在弹出的快捷菜单中选择【设为启动对象设为启动对象】命令,如图2-8所示。(9)单击工具条上的运行按钮运行按钮运行这个工程,可以发现在SSIS设计界面的“控制流”和“数据流”等选项卡内都有对象在活动,这是系统正在把数据从foodmart 2000.mdb数据库中按照前面所确定的规则装载入foodmartsaleDW数据仓库中。注意:新建的数据仓库中的表需要设置必要需要设置必要的主键及外键的主键及外键,否则无法建立多维数据集2.3 创建创建OLAP数据立方数据立方设计好了结构良好的数据仓库,并且将需要分析的业务数据装载到了数据仓库中之后,就为满足商务决策的全方位需求
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