本系列文章主要是结合实际项目,加上自己的总结,整理出来的一系列项目笔记,涉及微软SQL Server2008中商务智能开发中的SSAS.SSIS模块:  准备工作: <BI项目笔记>基于雪花模型的维度设计 <BI项目笔记>数据源视图设置 <BI项目笔记>创建标准维度.维度自定义层次结构 <BI项目笔记>创建父子维度 <BI项目笔记>创建时间维度(1) <BI项目笔记>创建时间维度(2) <BI项目笔记>创建多维数据集Cub…

创建步骤: 而ParentOriginID其实就是对应的ParentOriginID,它的 Usage 必须是 Parent 才能表示这样的一个父子维度. 查看OriginID属性, Usage 是 Key. 在这里一定要注意,父子关系层次结构中的子级必须是维度的关键属性,所以OriginID这里的 Usage 必须是 Key . 并且要注意的是每一个维度有且只能有一个属性的 Usage 属性能够被设置为 Key.这里别混淆了维度属性和数据库字段(属性),作为维度属性中的 Key 有可能是由数据…

SSAS Date 维度基本上在所有的 Cube 设计过程中都存在,很难见到没有时间维度的 OLAP 数据库.但是根据不同的项目需求, Date 维度的设计可能不大相同,所以在设计时间维度的时候需要搞清楚几个问题: 你的业务涉及到的最低的细节级别是什么?比如按季度查看报表还是按月份,或者按周,或者再甚者按天.这个细节级别需要弄清楚,比如在一些销售数据统计,有的时候可能更多按季度或者按月来查看报表.但在有的监控一些机器运行数据的统计,可能会按照小时或者分钟来查看报表. 你的报表所需要时间显示的格式…

创建步骤:   序号 选择的属性 重命名后的名称 属性类别 1 DateKey DateKey 常规 2 Month Key Month Key 月份 3 English Month Name English Month Name 每年的某一月 4 Month Number Of Year Month Number Of Year 常规 5 Calendar Quarter Key Calendar Quarter Key 季度 6 Calendar Quarter Calendar Quart…

增量抽取 增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据.在ETL使用过程中.增量抽取较全量抽取应用更广.如何捕获变化的数据是增量抽取的关键.对捕获方法一般有两点要求:准确性,能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到:性能,不能对业务系统造成太大的压力,影响现有业务.目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有:a.触发器:在要抽取的表上建立需要的触发器,一般要建立插入.修改.删除三个触发器,每当源表中的数据发生变化,就被相应的触发器将变化的数据写入一个临时表,抽取线…

该系统属于数据仓库系统,与传统的管理信息系统有本质差别,是“面向主题”设计的.“面向主题”的方式,既有利于数据组织和利用,又有利于用户的理解和使用. 分析主题主要维度:烟叶级别.烟叶级别按等级信息.烟叶级别按分级标准(标准维度) 产地(父子维度) 检测时间(时间维度,以Tqc_Raw_Chemistry .CheckTime字段派生CheckDate字段) 样品维度增加按样品来源.按打叶计划层次结构 主要指标:总糖% TotalSugar还原糖% ReducingSugar尼古丁% Nicoti…

分析主题主要维度:烟叶级别.烟叶级别按等级信息.烟叶级别按分级标准(标准维度)产地(父子维度)检测时间(时间维度,以Tqc_Raw_SmokingTest .CheckTime字段派生CheckDate字段)样品维度 主要指标: 香气特征_清香_平均值香气特征_甜香_平均值香气特征_焦香_平均值烟气特征_浓度_平均值烟气特征_劲头_平均值质量特征_香气质_平均值质量特征_香气量_平均值质量特征_杂气_平均值质量特征_刺激_平均值质量特征_余味_平均值质量特征_合计_平均值 新增2个命名计算: E…

分析主题主要维度:烟叶级别.烟叶级别按等级信息.烟叶级别按分级标准(标准维度)产地(父子维度)检测时间(时间维度,以Tqc_Raw_PresentationQuality . CheckTime字段派生CheckDate字段)样品维度 主要指标:部位_平均值颜色_平均值成熟度_平均值油分_平均值身份_平均值叶片结构_平均值色度_平均值质量水平_平均值叶片特征_平均值外观质量合计_平均值 新建命名计算:ETL设计 需要抽取的维度表: 序号 表名 说明 备注   烟叶级别: 1 T_GBGradeC…

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有两个事实表,因此就有两个度量值组,并且向导将为非维度键的事实表中的每一个数值列创建一个度量值.由于我们这里不需要那么多,所以只选择部分度量值.另外要注意,度量值的名称源于事实表中的列,所有名称由可能相同.但是在多维数据集中,由于度量值的名称必须是唯一的,所以向导会在重复的度量值名称后添加所属的度量值组名称. 下一步的时候多维数据集的向导识别了度量值组即之前的事实表与之相关的维度表,因此这里全部会显示出来. 为多维数据集取一个名称并保存. 历年理化指标分析Cube 最终效果:区域维度:地州,专县…