第5章數(shù)據(jù)倉庫的工具

1、第5章 數(shù)據(jù)倉庫的工具,本章要點(diǎn)： 如何選擇數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品 一般數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品的組成 常見的數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品,5l數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品選擇,5.1.1 數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品的組成 5.1.2 數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品應(yīng)具備的關(guān)鍵技術(shù) 5.1.3 數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展趨勢 5.1.4 如何選取數(shù)據(jù)倉庫工具,5ll數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品組成,數(shù)據(jù)集市 關(guān)系數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)源 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū) 各種服務(wù)工具等等,1.數(shù)據(jù)集市,數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉庫的子集，是按主題從數(shù)據(jù)倉庫中劃分出來的數(shù)據(jù)集合。 數(shù)據(jù)集市通常按職能部門為單位為其提供數(shù)據(jù)，例如，銷售部門、財(cái)務(wù)部門、庫存部門等的數(shù)據(jù)集市。由于數(shù)據(jù)集市中只包含面向某個(gè)主題的數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)量比較小，方便與各種分析工具建立

2、連接，利于用戶使用,2關(guān)系數(shù)據(jù)庫,關(guān)系數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)倉庫中非常重要的組成部分，數(shù)據(jù)倉庫要想發(fā)揮出真正的威力必須由關(guān)系數(shù)據(jù)庫為其提供強(qiáng)大的基礎(chǔ)引擎。 在數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用過程中關(guān)系數(shù)據(jù)庫為其提供了許多必不可少的功能，如在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)庫中臨時(shí)儲存、清理、轉(zhuǎn)換傳入的數(shù)據(jù)；為數(shù)據(jù)倉庫提供存儲引擎、快速傳輸和修改、以及靈活的索引機(jī)制，容納和管理數(shù)據(jù)倉庫中海量的數(shù)據(jù)并支持?jǐn)?shù)據(jù)集市,3.數(shù)據(jù)源,使用數(shù)據(jù)倉庫的最根本目的是為了向企業(yè)決策者提供各種決策信息，因此數(shù)據(jù)倉庫必須要將企業(yè)內(nèi)部或外部的各種信息集中起來，合并為一致的數(shù)據(jù)集。 這些數(shù)據(jù)的來源各不相同，可以來自關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，也可以來自各種電子表格，甚至是文

3、本數(shù)據(jù)。在一個(gè)大型企業(yè)中通常會存在多個(gè)OLTP系統(tǒng)來捕獲日常業(yè)務(wù)運(yùn)作情況，這些OLTP系統(tǒng)由不同的部門設(shè)計(jì)并使用不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)元素，雖然這些數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)不能直接用于決策支持，但是也必須將它們捕獲到數(shù)據(jù)倉庫中，因?yàn)檫@些長期積累的數(shù)據(jù)是建立數(shù)據(jù)倉庫的重要基礎(chǔ),4. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū),數(shù)據(jù)倉庫從不同的數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)后，需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清理和格式化以保證與其他保存在數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的一致性。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)又被稱為數(shù)據(jù)中間存儲區(qū)，實(shí)際上數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)也是一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)倉庫從其他數(shù)據(jù)源提出的數(shù)據(jù)首先要保存在這個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，在這里將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)倉庫要求的統(tǒng)一格式，并檢查數(shù)據(jù)的一致性和引用完整性，并準(zhǔn)備

4、裝載入數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)庫中。 通常情況下，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)和數(shù)據(jù)倉庫是分開的，但是如果對數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換操作不影響到數(shù)據(jù)倉庫為最終用戶提供服務(wù)的性能，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)和數(shù)據(jù)倉庫也是可以合并在一起的,5.服務(wù)工具,建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫的目的是為決策者提供必要的決策數(shù)據(jù)，因此根據(jù)決策者的要求為了提供決策者所需要的信息，數(shù)據(jù)倉庫必須使用相關(guān)工具來幫助它分析和評估數(shù)據(jù)倉庫中浩瀚的數(shù)據(jù)，例如在線分析處理（OLAP）、數(shù)據(jù)挖掘工具、預(yù)定義報(bào)表等等。另外，數(shù)據(jù)倉庫也必須留有相關(guān)的應(yīng)用程序接口（API）以支持用戶開發(fā)自定義的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)工具,5.1.2數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品應(yīng)具備的關(guān)鍵技術(shù),1海量數(shù)據(jù)的管理能力 數(shù)據(jù)倉庫為了支持決策分析存儲

5、了海量的數(shù)據(jù)以用來分析計(jì)算，因此數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品中最關(guān)鍵的技術(shù)就是如何來管理這些海量的數(shù)據(jù)，通過索管理、有效溢出管理等技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對數(shù)據(jù)倉庫中大量數(shù)據(jù)的管理要求，通常用戶在選購數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品時(shí)首先考慮的就是數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品對海量數(shù)據(jù)的管理能力能否滿足自身的要求。 2強(qiáng)大的索引管理功能 一個(gè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品必須能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行方便快捷高速高效的訪問，這就要求數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品能夠使用索引技術(shù)建立適當(dāng)?shù)年P(guān)鍵數(shù)據(jù)索引，如二級索引、臨時(shí)索引、稀疏索引等索引技術(shù)，同時(shí)還要能夠保證建立、使用和管理這些索引所付出的代價(jià)不能太高,5.1.2數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品應(yīng)具備的關(guān)鍵技術(shù),3對數(shù)據(jù)的監(jiān)控能力 如果數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品希望在大型的應(yīng)用環(huán)

6、境中使用，那么它必須具備對數(shù)據(jù)的監(jiān)控能力。在數(shù)據(jù)倉庫運(yùn)行的過程中，數(shù)據(jù)監(jiān)控組件要一直對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)視，通過收集數(shù)據(jù)訪問信息區(qū)分出那些數(shù)據(jù)是經(jīng)常被使用的，那些是很少被使用的、那些索引建立的不恰當(dāng)、那些數(shù)據(jù)應(yīng)該進(jìn)行重新的分類組合等等。而且數(shù)據(jù)監(jiān)控組件還要對硬件系統(tǒng)資源的使用情況進(jìn)行跟蹤監(jiān)控，如內(nèi)存和cpu的使用率、硬盤空間的剩余情況、并發(fā)用戶的數(shù)據(jù)、并發(fā)線程的數(shù)量等,5.1.2數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品應(yīng)具備的關(guān)鍵技術(shù),4對多種存儲介質(zhì)的管理能力 在數(shù)據(jù)倉庫中有很多因素會影響到數(shù)據(jù)存儲介質(zhì)的選擇問題，如數(shù)據(jù)的使用率、數(shù)據(jù)粒度的選擇等等，對于那些經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)必須存放在存取數(shù)據(jù)很快的介質(zhì)上以提高數(shù)

7、據(jù)倉庫系統(tǒng)的反映時(shí)間，但通常來說，存儲介質(zhì)速度的快慢要與其價(jià)格成正比，這樣對于那些不會被經(jīng)常使用到的數(shù)據(jù)就需要放在低速介質(zhì)上來降低整體成本。因此數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品必須能夠提供對多種不同存儲介質(zhì)的管理能力，這也是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫存儲多樣性的必然要求。 在目前常用的存儲介質(zhì)中價(jià)格昂貴但存取速度非?？斓挠邢到y(tǒng)內(nèi)存、高速緩存；價(jià)格較貴存取速度較快的有各種硬盤設(shè)備；價(jià)格較低但存取速度也較慢的有光盤和磁帶等,5.1.2數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品應(yīng)具備的關(guān)鍵技術(shù),5對元數(shù)據(jù)的管理 元數(shù)據(jù)是“關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)”，它與數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的生命周期有關(guān)，因此在數(shù)據(jù)倉庫中占有非常重要的地位。數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)并不是一勞永逸的，而是一個(gè)不斷

8、重復(fù)，逐漸完善的過程，因此管理好元數(shù)據(jù)為今后對數(shù)據(jù)倉庫的修補(bǔ)、新功能的添加等提供了重要的保證。 元數(shù)據(jù)的主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)倉庫中表的結(jié)構(gòu)、屬性、數(shù)據(jù)倉庫的記錄系統(tǒng)、從記錄系統(tǒng)到數(shù)據(jù)倉庫的映射關(guān)系、數(shù)據(jù)的抽取日志、訪問數(shù)據(jù)的例行程序、數(shù)據(jù)模型的說明等,513數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展趨勢,從數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的發(fā)展角度分析 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的發(fā)展包括數(shù)據(jù)抽取、存儲管理、數(shù)據(jù)表現(xiàn)和方法論等方面。 在數(shù)據(jù)抽取方面，未來的技術(shù)發(fā)展將集中在系統(tǒng)集成化方面。它將互連、轉(zhuǎn)換、復(fù)制、調(diào)度、監(jiān)控納入標(biāo)準(zhǔn)化的統(tǒng)一管理，以適應(yīng)數(shù)據(jù)倉庫本身或數(shù)據(jù)源可能的變化，使系統(tǒng)更便于管理和維護(hù)。 在數(shù)據(jù)管理方面，未來的發(fā)展將使數(shù)據(jù)庫廠商明確推出數(shù)據(jù)倉庫

9、引擎，作為服務(wù)器產(chǎn)品與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器并駕齊驅(qū)。在這一方面，帶有決策支持?jǐn)U展的并行關(guān)系數(shù)據(jù)庫將最具發(fā)展?jié)摿Α?在數(shù)據(jù)表現(xiàn)方面，數(shù)理統(tǒng)計(jì)的算法和功能將普遍集成到聯(lián)機(jī)分析產(chǎn)品中，同時(shí)與Internet/Web技術(shù)緊密結(jié)合，推出適用于Intranet、終端免維護(hù)的數(shù)據(jù)倉庫訪問前端。在這個(gè)方面，按行業(yè)應(yīng)用特征細(xì)化的數(shù)據(jù)倉庫用戶前端軟件將成為產(chǎn)品作為數(shù)據(jù)倉庫解決方案的一部分。數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)過程的方法論將更加普及，將成為數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)的一個(gè)明確分支，成為管理信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)的必備,513數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展趨勢,2、從企業(yè)角度分析 未來的發(fā)展將是不提供完整解決方案的廠商可能被其他公司收購，例如從事數(shù)據(jù)抽取、提供專用工具的軟件

10、公司很可能并入大型數(shù)據(jù)庫廠商而去構(gòu)建完整的解決方案。能夠持續(xù)發(fā)展的廠商大致有兩類：一是擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)管理背景的公司；二是專門提供面向具體行業(yè)的、關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫實(shí)施的技術(shù)咨詢的公司。 3、從用戶的角度分析 數(shù)據(jù)管理的傳統(tǒng)領(lǐng)域，如金融、保險(xiǎn)、電信等行業(yè)中的特定應(yīng)用，如信用分析、風(fēng)險(xiǎn)分析、欺詐檢測等，是數(shù)據(jù)倉庫的主要市場之外，數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用隨著現(xiàn)代社會商業(yè)模式的變革而進(jìn)一步普及和深入。大規(guī)模的定制不僅是一種制造過程、后勤系統(tǒng)、或者推銷策略，它很可能成為下一世紀(jì)企業(yè)生產(chǎn)的組織原則，就像成批生產(chǎn)是本世紀(jì)的組織原則一樣。在未來大規(guī)模定制經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，數(shù)據(jù)倉庫將成為企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵武器,514如何

11、選取數(shù)據(jù)倉庫工具,1、了解企業(yè)的商業(yè)需求。 第一步就是要了解企業(yè)對數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品的應(yīng)用范圍，是要建立企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫、部門級數(shù)據(jù)倉庫還是個(gè)人級數(shù)據(jù)倉庫？ 接下來我們需要了解數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品的用戶群體有哪些、預(yù)期的用戶數(shù)量有多少、用戶的地理分布是集中還是分散。 然后我們要弄清楚企業(yè)建立數(shù)據(jù)倉庫的用途和功能，充分了解用戶需要利用數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行哪些領(lǐng)域的工作，需要哪些特殊功能，是只需要簡單的數(shù)據(jù)查詢，還是需要利用多維數(shù)據(jù)分析，甚至是復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘。 最后我們要了解目前企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的工作流程是怎樣的，目前分析中有哪些困難和有哪些急需解決的問題等等,514如何選取數(shù)據(jù)倉庫工具,2、需要了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的需求。

12、 在充分了解商業(yè)需求的基礎(chǔ)上我們需要進(jìn)一步了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)本身的需求信息。例如需要估算系統(tǒng)可容納數(shù)據(jù)的數(shù)量，了解數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性以及刷新的速度等。特別需要強(qiáng)調(diào)的是，在數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中元數(shù)據(jù)的維護(hù)是非常重要的，如果元數(shù)據(jù)是由非專業(yè)的用戶來維護(hù)，那么系統(tǒng)需求就要強(qiáng)調(diào)維護(hù)工具表達(dá)的直觀性；如元數(shù)據(jù)由專業(yè)的技術(shù)人員來維護(hù)則把需求重點(diǎn)放在維護(hù)工具的效率上面。 3、對各種數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品做出功能評估,514如何選取數(shù)據(jù)倉庫工具,功能評估應(yīng)該包括以下幾個(gè)方面： （1）系統(tǒng)結(jié)構(gòu)：系統(tǒng)的跨平臺型、系統(tǒng)的安全性、可靠性、系統(tǒng)的備份恢復(fù)能力等。 （2）數(shù)據(jù)抽取能力：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化功能的強(qiáng)弱、定時(shí)調(diào)度能力、數(shù)據(jù)抽取的速率等。 （3）

13、數(shù)據(jù)存取呈現(xiàn)能力：支持多維查詢能力、是否具有良好的用戶端界面、是否支持OLAP分析能力等等。 （4）應(yīng)用支持：系統(tǒng)提供的可重用軟件成分的多少、軟件的跨平臺性、是否有良好的應(yīng)用程序開發(fā)語言、數(shù)據(jù)庫對存儲過程的支持情況等。 （5）用戶接口：用戶界面的美觀性、易用性、對WEB平臺的支持程度等。 （6）工具的互操作性：數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP分析、數(shù)據(jù)挖掘以及前端展示工具間的互通情況,52常用數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品簡介,Oracle 9i NCR TeraData IBM DB2 SAS Microsoft SQL Server 2005的數(shù)據(jù)倉庫工具,521 Oracle 9i,1、Oracle 9i數(shù)據(jù)倉

14、庫的新特性 Oracle數(shù)據(jù)倉庫作為一種企業(yè)級關(guān)系型數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)在信息管理、企業(yè)數(shù)據(jù)處理、因特網(wǎng)及電子商務(wù)等領(lǐng)域被廣泛的應(yīng)用。隨著2001年Oracle 9i系列產(chǎn)品的推出，Oracle將產(chǎn)品的重心向電子商務(wù)環(huán)境轉(zhuǎn)移并繼續(xù)關(guān)注于Internet,為此Oracle 9i提供了許多新功能新特性。 （1）可管理性 可管理性是Oracle 9i數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品的關(guān)鍵改進(jìn)方面之一，Oracle 9i采取的管理方法有4個(gè)方面： 改進(jìn)和流線化的數(shù)據(jù)倉庫操作管理 端到端的系統(tǒng)管理解決方案 簡化任務(wù)和減少管理時(shí)間 關(guān)鍵領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫的自我管理,521 Oracle 9i,2）Internet內(nèi)容管理 Oracle

15、9i大大增強(qiáng)了Oracle 8i數(shù)據(jù)倉庫的功能，以充當(dāng)創(chuàng)建、管理和傳遞Internet內(nèi)容的平臺，允許客戶將所有類型的多媒體內(nèi)容存儲、管理和聚集到單一數(shù)據(jù)庫中，另外還包括： 支持隨時(shí)可移動的內(nèi)容 存儲和管理所有類型的內(nèi)容 有效的搜索和索引所有類型的內(nèi)容 為協(xié)作項(xiàng)目組織內(nèi)容,521 Oracle 9i,3）提供端到端的安全體系結(jié)構(gòu) Oracle 9i為用戶提供了目前為止業(yè)界最安全的應(yīng)用程序開發(fā)和部署平臺，其中包括以下幾個(gè)部分： 提供強(qiáng)壯的三層安全 保證托管環(huán)境的安全 深層數(shù)據(jù)庫保護(hù) 改進(jìn)的企業(yè)用戶安全（Enterprise User Security） 數(shù)據(jù)加密和標(biāo)簽安全（Oracle Labe

16、l Security） 基于標(biāo)準(zhǔn)的公共密鑰體系結(jié)構(gòu)（PKI,521 Oracle 9i,4）點(diǎn)擊智能服務(wù) 點(diǎn)擊智能服務(wù)依靠Oracle Clickstream Intelligence 組件來實(shí)現(xiàn)，作為Oracle 9i Application Server的一個(gè)組件它能夠分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)并用以來提高網(wǎng)站效率和企業(yè)用戶忠誠度。它利用Oracle數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)工具的開放數(shù)據(jù)模型來提供一個(gè)預(yù)先建立的、公開的數(shù)據(jù)集，并使用Oracle的門戶框架提供一套預(yù)先建立的報(bào)表。Oracle Clickstream Intelligence能夠滿足電子商務(wù)的苛刻要求，包括快速實(shí)施、可伸縮性、可操作性、可用性

17、和可管理性等等,521 Oracle 9i,5）實(shí)時(shí)的個(gè)性化處理 Oracle 9i可以支持實(shí)時(shí)的個(gè)性化處理，它通過使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠從網(wǎng)絡(luò)上搜集來的大量的客戶點(diǎn)擊、交易和圖表統(tǒng)計(jì)中找出用戶真正需要的電子商務(wù)數(shù)據(jù)，并且它能夠在分析大量客戶信息的同時(shí)，保持每個(gè)客戶關(guān)系的獨(dú)特性，這就為電子商務(wù)提供個(gè)性化的、一對一的定制服務(wù)提供了保證,521 Oracle 9i,6）靈活的可移植性 Oracle 9i數(shù)據(jù)倉庫可以在不同的操作系統(tǒng)上運(yùn)行，且不同的操作系統(tǒng)的Oracle應(yīng)用軟件可相互移植，更為重要的是根據(jù)Oracle公司公布的資料顯示移植時(shí)的代碼修改率僅為4%，從一種操作系統(tǒng)移植到另一種操作系統(tǒng)時(shí)只需

18、要修改少量代碼甚至不需要修改代碼。同時(shí)，Oracle 9i支持工業(yè)標(biāo)注的操作系統(tǒng)，通過SQL*NET、NET*8、NET8i，Oracle 9i Net服務(wù)允許不同類型的計(jì)算機(jī)、操作系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)互聯(lián),521 Oracle 9i,5-1 Oracle數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)框架圖,2Oracle 9i數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)框架,521 Oracle 9i,在框架中數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器與展示層之間為C/S結(jié)構(gòu)，而數(shù)據(jù)倉庫工具則分布于結(jié)構(gòu)中的各個(gè)部分，其中： OWB（Oracle Warehouse Builder）位于服務(wù)器中，是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的主要工具。 Express是OLAP分析工具，核心部分位于服務(wù)器中，其他部分

19、如Express Object、Express Analyzer則位于客戶機(jī)中。 Reports、Discoverer顧名思義是位于客戶機(jī)中用于展示的工具集。 DMS（Data Mining Suite）這是一套數(shù)據(jù)挖掘工具，也位于客戶機(jī)中，另外，在DMS之中也具有一定的展示功能,522 NCR TeraData,NCR Teradata是高端數(shù)據(jù)倉庫市場最有力的競爭者，主要運(yùn)行在NCR WorldMark SMP硬件的Unix操作系統(tǒng)平臺上。1998年，該公司也提供了基于Windows NT的Teradata，試圖開拓?cái)?shù)據(jù)集市（Data Mart）市場?？偟膩砜?，NCR的產(chǎn)品性能很好，Ter

20、adata數(shù)據(jù)倉庫在100GB、300GB、1TB和3TB級的TPC-D指標(biāo)測試中均創(chuàng)世界紀(jì)錄。但是，NCR產(chǎn)品的價(jià)格相對較高，中小企業(yè)用戶難以接受。 相比之下TeraData數(shù)據(jù)倉庫有如下幾大特點(diǎn),TeraData數(shù)據(jù)倉庫幾大特點(diǎn),1）豐富的應(yīng)用程序接口 TeraData數(shù)據(jù)倉庫提供了非常豐富的標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用程序接口，其中包括： ODBC Driver for Teradata, JDBC Driver for Teradata, the OLE DB Data Provider for Teradata, Microsoft .NET Data Provider for Teradata, t

21、he Teradata Call-Level Interface (CLI), TS/API等等。另外還包括許多第三方的應(yīng)用程序接口，例如 Sybase Open Server and Open Client。 （2）開發(fā)語言預(yù)處理器 TeraData內(nèi)置了多種開發(fā)語言預(yù)處理器，方便用戶能夠更便捷的使用各種開發(fā)語言創(chuàng)建自己的應(yīng)用程序，如COBOL、C和PL/1等等。通過使用這些預(yù)處理器內(nèi)置的函數(shù)庫，開發(fā)者們可以開發(fā)出能夠直接操作TeraData數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)的增強(qiáng)型客戶端程序或者h(yuǎn)ost-based類型的應(yīng)用程序,TeraData數(shù)據(jù)倉庫幾大特點(diǎn),3）強(qiáng)大的數(shù)據(jù)加載單元 TeraData數(shù)據(jù)

22、倉庫不單支持一次性的數(shù)據(jù)加載更可以支持實(shí)時(shí)地加載要求。TeraData數(shù)據(jù)加載單元包括以下組件：FastLoad, MultiLoad, FastExport, TPump, Teradata Parallel Transporter, Teradata Replication Solutions and Basic Teradata Query facility (BTEQ)。TeraData數(shù)據(jù)加載工具都可以滿足用戶的個(gè)性化需求將用戶分散在不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)無縫的集中加載到TeraData數(shù)據(jù)倉庫之中。 （4）全方位的數(shù)據(jù)庫管理工具 TeraData數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)包含了很多工具軟件來幫助用戶

23、來實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫的操作管理、用戶權(quán)限管理和數(shù)據(jù)維護(hù)。例如ASF/2用來實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的備份、存檔以及數(shù)據(jù)恢復(fù)功能；Database Window（DBW）則可以為用戶提供數(shù)據(jù)庫的性能、運(yùn)行狀態(tài)和各種統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；Administration Workstation（AWS）工具為擁有相關(guān)權(quán)限的用戶提供了對整個(gè)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的操作控制能力,523 IBM DB2,IBM DB2數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)是一套基于可視數(shù)據(jù)倉庫的商業(yè)智能（BI）解決方案，包括：Visual Warehouse（VW）、Essbase/DB2 OLAP Server 5.0、IBM DB2 UDB，以及來自第三方的前端數(shù)據(jù)展現(xiàn)工具（如BO）和數(shù)

24、據(jù)挖掘工具（如SAS）。DB2數(shù)據(jù)倉庫是IBM電子業(yè)務(wù)軟件戰(zhàn)略中的重要組成部分,DB2家族中的產(chǎn)品可以運(yùn)行在包括手持設(shè)備、Intel、UNIX、iSeries以及大型機(jī)平臺在內(nèi)的很多機(jī)型上。可以支持的操作系統(tǒng)包括：Linux、Windows 2000/NT/XP/ .NET、AIX、HP-UX、Sun Solaris、OS/400、VSE/VM和OS/390,DB2數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品,企業(yè)服務(wù)器版 通常用于構(gòu)建電子業(yè)務(wù)應(yīng)用程序和支持大規(guī)模的部門及大型企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，它提供了最大程度的連通性，并且可以與異構(gòu)平臺上的DB2數(shù)據(jù)庫和第三方廠商的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品共享數(shù)據(jù)資源。 工作組服務(wù)器版 該版本通常用于支持小

25、規(guī)模的部門級應(yīng)用程序或者支持那些不需要存取在OS/400、VM/VSE和OS/390平臺上的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用程序。 個(gè)人版 該版本通常被單機(jī)用戶使用，功能完善但是不能響應(yīng)遠(yuǎn)程的數(shù)據(jù)庫請求。該版本只能運(yùn)行在Linux和Windows操作系統(tǒng)上。 Everyplace 這是針對移動計(jì)算機(jī)環(huán)境而設(shè)計(jì)的版本，它允許移動用戶通過個(gè)人數(shù)據(jù)助理或掌上電腦等手持移動設(shè)備存取企業(yè)中的DB2數(shù)據(jù)源。DB2 Everyplace可以運(yùn)行在包括Palm OS、Linux、Windows CE、Neutrino、PocketPC和Symbian在內(nèi)的多種移動操作系統(tǒng)上,524 SAS,SAS公司在20世紀(jì)70年代以“統(tǒng)

26、計(jì)分析”和“線性數(shù)學(xué)模型”而享譽(yù)業(yè)界，90年代以后，SAS公司也加入了數(shù)據(jù)倉庫市場的競爭，并提供了特點(diǎn)鮮明的數(shù)據(jù)倉庫解決方案，包括30多個(gè)專用模塊。其中，SAS/WA（Warehouse Administrator）是建立數(shù)據(jù)倉庫的集成管理工具，包括定義主題、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與匯總、更新匯總數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)集市的實(shí)現(xiàn)等；SAS/MDDB是SAS用于在線分析的多維數(shù)據(jù)庫服務(wù)器；SAS/AF提供了屏幕設(shè)計(jì)功能和用于開發(fā)的SCL（屏幕控制語言）；SAS/ITSV（IT Service Vision）是IT服務(wù)的性能評估和管理的軟件，這些IT服務(wù)包括計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、Web服務(wù)器和電話系統(tǒng)等。SAS

27、系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)是功能強(qiáng)、性能高、特長突出，缺點(diǎn)是系統(tǒng)比較復(fù)雜,5.2.5 Microsoft SQL Server 2005的數(shù)據(jù)倉庫工具,Microsoft SQL Server 2005是基于客戶機(jī)/服務(wù)器（client/server）模型的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS），能夠?yàn)槎喾N應(yīng)用提供解決方案，如電子商務(wù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等，被各類大中小型企業(yè)廣泛的使用。 在Microsoft SQL Server 2005系統(tǒng)中提供了大量的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)、建立、數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)使用以及數(shù)據(jù)挖掘等強(qiáng)大的工具。其中常用的工具有如下幾種,5.2.5 Microsoft SQL Server 2005的數(shù)據(jù)倉

28、庫工具,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：作為數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)、構(gòu)造和維護(hù)的基礎(chǔ)。 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換服務(wù)（DTS）：用于向數(shù)據(jù)倉庫中加載數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)復(fù)制：用于分布式數(shù)據(jù)倉庫分布和加載數(shù)據(jù)。 Analysis Services：用于采集和分析數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。 English Query：提供使用自然英語語言查詢數(shù)據(jù)倉庫。 OLE DB：提供應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)源的接口API。 PivotTable服務(wù)：用于定制操作多維數(shù)據(jù)的客戶接口。 Meta Data Services：瀏覽數(shù)據(jù)倉庫中的元數(shù)據(jù),53 SQL Server數(shù)據(jù)倉庫的操作應(yīng)用,SQL Server數(shù)據(jù)倉庫的框架 連接數(shù)據(jù)源 建數(shù)據(jù)源視圖 創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,531

29、SQL Server數(shù)據(jù)倉庫的框架,SQL Server數(shù)據(jù)倉庫的框架圖,531SQL Server數(shù)據(jù)倉庫的框架,在SQL Server上建立的數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換服務(wù)利用OLE DB這個(gè)應(yīng)用程序接口來有效的訪問異構(gòu)數(shù)據(jù)。系統(tǒng)的不同組件之間通過微軟中心庫（Repository）共享元數(shù)據(jù)。前端工具可以使用Internet Explorer、Access、Excel、English Query等的呢個(gè)來通過OLE DB存取數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù),532 連接數(shù)據(jù)源,數(shù)據(jù)源是數(shù)據(jù)倉庫將要分析的數(shù)據(jù)來源，在每個(gè)數(shù)據(jù)庫中都可以指定一個(gè)或多個(gè)立方體、數(shù)據(jù)挖掘模型等對象提供數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源。在連接數(shù)據(jù)源時(shí)

30、我們需要先啟動Microsoft SQL Server 2005中的SQL Server Business Intelligence Development Studio工具，創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目，命名為Adventure Works，打開該項(xiàng)目的解決方案資源管理器,532 連接數(shù)據(jù)源,532 連接數(shù)據(jù)源,在“數(shù)據(jù)源”上單擊鼠標(biāo)右鍵，這時(shí)彈出一個(gè)如圖5-4所示的快捷菜單，左鍵單擊“新數(shù)據(jù)源,在“提供程序”列表中，確保已選中“本機(jī) OLE DBMicrosoft OLE DB Provider for SQL Server”。 “連接”選項(xiàng)卡中的內(nèi)容根據(jù)在“OLE DB 提供程序”選擇的數(shù)據(jù)源的

31、不同也會有所差異。在這里我們的“連接”選項(xiàng)卡由3個(gè)部分組成： 1、 “選擇或輸入服務(wù)器名稱”，在這里我們可以在下拉列表框中指定將要連接的服務(wù)器名稱或者手動輸入服務(wù)器名稱,532 連接數(shù)據(jù)源,2、“登陸到服務(wù)器”，這里可以有2種選項(xiàng)供用戶選擇，分別是“使用Windows 身份驗(yàn)證”和“使用SQL Server身份驗(yàn)證”。如果選擇“使用Windows 身份驗(yàn)證”，那么就表示使用Windows 操作系統(tǒng)的用戶可以直接登錄到SQL Server系統(tǒng)中而無需再次認(rèn)證。如選擇“使用SQL Server身份驗(yàn)證”則表示使用SQL Server認(rèn)證模式，即用戶在登錄SQL Server系統(tǒng)時(shí)需要輸入事先設(shè)定的

32、用戶名和密碼。這里我們選擇了“使用Windows 身份驗(yàn)證”選項(xiàng)。復(fù)選框“空白密碼”表示禁止用戶輸入密碼，復(fù)選框“保存密碼”則表示允許系統(tǒng)自動保存用戶密碼，當(dāng)用戶再次登陸的時(shí)候就不必再次輸入密碼。 3、選擇一個(gè)數(shù)據(jù)庫來連接到數(shù)據(jù)源上，這里可以選擇“在服務(wù)器上選擇數(shù)據(jù)庫”這樣我們就可以從下拉列表中選擇或手動輸入數(shù)據(jù)庫名稱。如果用戶選擇“附加一個(gè)數(shù)據(jù)庫文件作為數(shù)據(jù)庫名”那么用戶就可以在文本框中輸入一個(gè)數(shù)據(jù)庫名稱然后在“使用文件名”文本框中輸入將要連接的數(shù)據(jù)庫文件名稱就可以了,532 連接數(shù)據(jù)源,532 連接數(shù)據(jù)源,最后我們可以單擊“測試連接”按鈕來測試連接是否成功，如果連接順利的話則會出現(xiàn)如圖所示

33、的對話框,532 連接數(shù)據(jù)源,點(diǎn)擊“確定”后，出現(xiàn)“完成向?qū)А?，單擊“完成”以?chuàng)建名為 Adventure Works DW 的新數(shù)據(jù)源,5.3.3 創(chuàng)建數(shù)據(jù)源視圖,在解決方案資源管理器中，右鍵單擊“數(shù)據(jù)源視圖”，再單擊“新建數(shù)據(jù)源視圖,5.3.3 創(chuàng)建數(shù)據(jù)源視圖,此時(shí)將打開數(shù)據(jù)源視圖向?qū)?在“歡迎使用數(shù)據(jù)源視圖向?qū)А表撝?，單擊“下一?5.3.3 創(chuàng)建數(shù)據(jù)源視圖,此時(shí)將顯示“選擇數(shù)據(jù)源”頁?！瓣P(guān)系數(shù)據(jù)源”下的 Adventure Works DW 數(shù)據(jù)源已被選中,5.3.3 創(chuàng)建數(shù)據(jù)源視圖,單擊“下一步”。 此時(shí)將顯示“選擇表和視圖”頁。在此頁中，可以從選定的數(shù)據(jù)源提供的對象列表中選擇表和視

34、圖?？梢院Y選此列表，為選擇表和視圖提供幫助。在“可用對象”列表中，選擇下列表（同時(shí)按下 Ctrl 鍵可選擇多個(gè)表）： DimCustomer、DimGeography、 DimProduct、DimTime、FactInternetSale。將選中的表添加到“包含的對象”列表中,5.3.3 創(chuàng)建數(shù)據(jù)源視圖,單擊“下一步”，再單擊“完成”以定義 Adventure Works DW 數(shù)據(jù)源視圖。此時(shí)，數(shù)據(jù)源視圖 Adventure Works DW 將在解決方案資源管理器的“數(shù)據(jù)源視圖”文件夾中顯示。同時(shí)，數(shù)據(jù)源視圖的內(nèi)容也將在 Business Intelligence Development

35、 Studio 的數(shù)據(jù)源視圖設(shè)計(jì)器中顯示,534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集仍然需要解決方案資源管理器，首先在樹形結(jié)構(gòu)中Adventure Works 項(xiàng)目節(jié)點(diǎn)下的“多維數(shù)據(jù)集”圖標(biāo)上單擊鼠標(biāo)右鍵，在彈出的快捷菜單中選擇“新建多維數(shù)據(jù)集”，如圖5-13所示,534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,接下來會出現(xiàn)“多維數(shù)據(jù)集向?qū)А睔g迎對話框，如圖5-14所示，單擊對話框中的“下一步”按鈕，在“選擇生成方法”頁上，確認(rèn)已選中“使用數(shù)據(jù)源生成多維數(shù)據(jù)集”選項(xiàng)和“自動生成”選項(xiàng)，然后單擊“下一步”。 在“選擇數(shù)據(jù)源視圖”頁上，確認(rèn)已選中 Adventure Works DW 數(shù)據(jù)源視圖，然后單擊“下一步,該

36、向?qū)呙柙跀?shù)據(jù)源對象中定義的數(shù)據(jù)庫中的表，以標(biāo)識事實(shí)數(shù)據(jù)表和維度表。事實(shí)數(shù)據(jù)表包含相關(guān)的度量值，如售出的部件數(shù)等。維度表包含有關(guān)這些度量值的信息，如售出產(chǎn)品、售出該產(chǎn)品的月份等,534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,在“標(biāo)識事實(shí)數(shù)據(jù)表和維度表頁上，將顯示該向?qū)鶚?biāo)識的事實(shí)數(shù)據(jù)表和維度表。對于 本項(xiàng)目，該向?qū)?biāo)識四個(gè)維度表和一個(gè)事實(shí)數(shù)據(jù)表。為該事實(shí)數(shù)據(jù)表定義了一個(gè)度量值組。 每個(gè)維度表必須鏈接到多維數(shù)據(jù)集中的一個(gè)事實(shí)數(shù)據(jù)表。維度表具有下列關(guān)系類型之一： 與事實(shí)數(shù)據(jù)表的直接主鍵-外鍵關(guān)系，這稱為“星型架構(gòu)”；通過某個(gè)其他表與事實(shí)數(shù)據(jù)表的間接主鍵-外鍵關(guān)

37、系，這稱為“雪花型架構(gòu)”。 需注意，表既可以用作事實(shí)數(shù)據(jù)表，又可以用作維度表。 在“標(biāo)識事實(shí)數(shù)據(jù)表和維度表”頁上，還可以指定時(shí)間維度表，然后將時(shí)間屬性與指定維度表中的列相關(guān)聯(lián)。時(shí)間屬性與指定時(shí)間維度表中的列相關(guān)聯(lián)是基于時(shí)間的多維表達(dá)式 (MDX) 計(jì)算（如 YTD 和 ParallelPeriod）所必需的，而且時(shí)間智能向?qū)⑹褂眠@一關(guān)聯(lián)定義與時(shí)間相關(guān)的計(jì)算成員,534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,下圖顯示了該向?qū)У摹皹?biāo)識事實(shí)數(shù)據(jù)表和維度表”頁，其中為 Adventure Works項(xiàng)目選擇了事實(shí)數(shù)據(jù)表和維度表,在“標(biāo)識事實(shí)數(shù)據(jù)表和維度表”頁的“時(shí)間維度表”列表中，選擇 Time，然后單擊“下一步”。

38、在“選擇時(shí)間段”頁上，將時(shí)間屬性名稱映射到以指定為“時(shí)間”維度的維度為基礎(chǔ)的維度表中的相應(yīng)列。根據(jù)以下列表映射這些屬性：將 Year 屬性映射到 CalendarYear 列。將 Half Year 屬性映射到 CalendarSemester 列。將 Quarter 屬性映射到 CalendarQuarter 列。將 Month 屬性映射到 EnglishMonthName 列。將 Date 屬性映射到 FullDateAlternateKey 列,534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,下圖演示了該向?qū)е械倪@些列映射,單擊“下一步”按鈕進(jìn)入向?qū)У南乱豁摗?隨即會出現(xiàn)“選擇度

39、量值”頁，其中顯示了該向?qū)x擇的度量值。該向?qū)нx擇它標(biāo)識為事實(shí)數(shù)據(jù)表的表中的各數(shù)值數(shù)據(jù)類型列作為度量值。本例只定義了一個(gè)度量值組。在“選擇度量值”頁上，查看在“Internet 銷售”度量值組中選擇的度量值，然后清除下列度量值的復(fù)選框： 促銷關(guān)鍵字、貨幣關(guān)鍵字、銷售區(qū)域關(guān)鍵字、修訂號。 該向?qū)нx擇事實(shí)數(shù)據(jù)表中未鏈接到維度的所有數(shù)值列作為度量值。但這四列不是實(shí)際的度量值。前三列是將事實(shí)數(shù)據(jù)表與未在此多維數(shù)據(jù)集的初始版本中使用的維度表鏈接起來的鍵值,534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,下圖顯示了“選擇度量值”頁上已清除的復(fù)選框和其余選定維度,534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,單擊“下一步”。由于您前面已在該向

40、導(dǎo)選擇了“自動生成”選項(xiàng)，因此該向?qū)呙鑼哟谓Y(jié)構(gòu)。 該向?qū)Χx為維度表的表中的各列記錄進(jìn)行采樣，以確定列之間是否存在層次結(jié)構(gòu)關(guān)系。層次結(jié)構(gòu)關(guān)系是多對一關(guān)系，例如“市/縣”和“省/市/自治區(qū)”之間的關(guān)系。 在該向?qū)瓿蓪S度的掃描和對層次結(jié)構(gòu)的檢測后，請?jiān)凇皺z測層次結(jié)構(gòu)”頁上單擊“下一步”。 在“查看新建維度”頁上，通過展開樹控件顯示該向?qū)z測到的三個(gè)維度的層次結(jié)構(gòu)和屬性，查看其中每個(gè)維度的維度層次結(jié)構(gòu),534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,下圖顯示了“查看新建維度”頁上的這三個(gè)維度,534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,依次展開“產(chǎn)品” 維度和“屬性”，然后清除 Large Pho

41、to 復(fù)選框。單擊“下一步”。Large Photo 列在本項(xiàng)目的多維數(shù)據(jù)集中不是很有用，并且由于它可能會占用大量空間，因此最好將其從多維數(shù)據(jù)集中刪除。在“完成向?qū)А表撋希瑢⒍嗑S數(shù)據(jù)集的名稱更改為Adventure Works DW。在該頁上，也可以查看多維數(shù)據(jù)集的度量值組、度量值、維度、層次結(jié)構(gòu)和屬性。單擊“完成”按鈕以完成向?qū)?534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,下面要對多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行部署，在解決方案資源管理器中，右鍵單擊“Adventure Works ”項(xiàng)目，然后單擊“屬性”。 將出現(xiàn)“Adventure Works 屬性頁”對話框，并顯示活動（開發(fā)）配置的屬性?？?/p>

42、以定義多個(gè)配置，每個(gè)配置可以具有不同的屬性。例如，不同的開發(fā)人員可能需要將同一項(xiàng)目配置為部署到不同的開發(fā)計(jì)算機(jī)，并具有不同的部署屬性，如不同的數(shù)據(jù)庫名稱或處理屬性。注意“輸出路徑”屬性的值。該屬性指定生成項(xiàng)目時(shí)保存項(xiàng)目的 XMLA 部署腳本的位置。這些腳本用于將該項(xiàng)目中的對象部署到 Analysis Services 實(shí)例。 在左窗格的“配置屬性”節(jié)點(diǎn)中，單擊“部署”。如果您不希望更改“服務(wù)器”屬性的值，則單擊“取消”。否則，單擊“確定,534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,在解決方案資源管理器中，右鍵單擊 Adventure Works 項(xiàng)目，再單擊“部署”，或者在“生成”

43、菜單上單擊“部署Adventure Works”。 Business Intelligence Development Studio 將生成 Adventure Works 項(xiàng)目，然后使用部署腳本將其部署到指定的實(shí)例中。部署進(jìn)度將在下列兩個(gè)窗口中顯示：“輸出”窗口和“部署進(jìn)度 Adventure Works”窗口?！拜敵觥贝翱陲@示部署的整體進(jìn)度。“部署進(jìn)度 Adventure Works”窗口顯示部署過程中每個(gè)步驟的詳細(xì)信息,534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,下圖顯示部署 Adventure Works項(xiàng)目過程中的“部署進(jìn)度 - Adventure Works”窗口和“輸出”窗口,534創(chuàng)建和部署多

44、維數(shù)據(jù)集,這樣就將Adventure Works DW多維數(shù)據(jù)集成功部署到本地實(shí)例，并已對部署的多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行了處理。您現(xiàn)在已準(zhǔn)備就緒，可以瀏覽多維數(shù)據(jù)集中的實(shí)際數(shù)據(jù)。 下面對本項(xiàng)目部署之后的結(jié)果進(jìn)行瀏覽，通過單擊 Business Intelligence Development Studio 中的“客戶”選項(xiàng)卡，切換到“客戶”維度的維度設(shè)計(jì)器，然后單擊“瀏覽器”選項(xiàng)卡。 “省/市/自治區(qū)名 地域”用戶層次結(jié)構(gòu)將顯示在“瀏覽器”選項(xiàng)卡的工具欄上的“層次結(jié)構(gòu)”列表中；當(dāng)前級別的名稱“(全部)”將直接顯示在該工具欄下方，而“(全部)”級別的單獨(dú)成員將顯示在瀏覽器窗格中。默認(rèn)情況下，“(全部)”級

45、別的唯一成員的名稱是“全部”并且可見。對于方案維度等維度，可以更改或隱藏此級別的名稱。 在“級別和成員”窗格中，展開“(全部)”級別的“全部”級別成員以顯示“省/市/自治區(qū)名”級別的成員。展開此級別的 Alabama 成員以顯示“地域”級別。展開“地域”級別的 280 成員，以在“客戶”級別查看該成員。 使用維度設(shè)計(jì)器的“級別和成員”窗格，可以在多維數(shù)據(jù)集向?qū)O(shè)計(jì)的用戶層次結(jié)構(gòu)中輕松查看每個(gè)級別的成員，因而可以確定需要進(jìn)行的功能更改。請注意以下幾點(diǎn)內(nèi)容：此層次結(jié)構(gòu)沒有定義“市/縣”級別，“地域”級別的成員是 DimGeography 表鍵值，“客戶”級別顯示客戶的電子郵件地址而不是客戶的姓名,534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,下圖顯示了“級別和成員”窗格中的展開層次結(jié)構(gòu),534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,在“客戶”維度的維度設(shè)計(jì)器的工具欄上，在“層次結(jié)構(gòu)”列表中選擇“英語國家/地區(qū)區(qū)域名”，然后在“級別和成員”窗格中展開“全部”級別成員。 隨即會顯示“英語國家/地區(qū)區(qū)域名”屬性的屬性層次結(jié)構(gòu)。默認(rèn)情況下，維度的每個(gè)屬性都具有包含以下兩個(gè)級別的層次結(jié)構(gòu)：“(全部)”級別和包含每個(gè)屬性成員的級別。第二個(gè)級別的名稱是屬性名本身,534創(chuàng)建和部署多維數(shù)據(jù)集,下