数据仓库实验报告总结计划

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。

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。