遇见数据仓库数据库DB：SSAS项目部署的若干问题

数据仓库是做什么的

目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其著作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。 根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点： 1、面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。 2、集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。 3、相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。 4、反映历史变化。操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。 企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。 整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构，具体由下图表示。 数据仓库系统体系结构 ·数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等； ·数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。 ·OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。 ·前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。

数据库DB：SSAS项目部署的若干问题

我是一名实习生，最近在公司做一个BI项目，问题是我之前都没有接触过此类这个方面，自己自学了几天就开始做项目了，现在遇到了好多问题，求各路大神解答！ 项目简介：我在实习公司为一个物流公司做BI里关于OLAY部分的工作，使用分析数据的工具是SQL Server。这个公司在此之前已经完成了SSIS的部分，建立了一个数据仓库，现在我需要根据这个数据仓库来完成SSAS，也就是OLAY的部分。 我理解中要实现SSAS需要事先创建好数据仓库，并且在数据仓库中要有事实表和维度表，但实际情况是他们建立的数据仓库中仅仅包含了事实表，而维度表需要我在事实表中先寻找相应的外键，然后再回到他们的关系数据库里寻找可以匹配的“维度”。 补充：他们原本的BI数据仓库与关系数据库是放在一个数据库中，一共900多张表，显得很乱。。 以下是部分的数据仓库表，我选择了其中一个作为例子： 仓库货物出入表（事实表）：ID（主键），仓库ID，客户CODE，入库数量，出库数量，剩余数量...（仓库ID，客户CODE用来关联仓库和客户的两个维度，后面三个则是度量值） 仓库表（维度表）：仓库ID（主键），仓库名称，仓库地点... 客户表（维度表）：客户ID，仓库ID（主键），客户CODE（主键），客户名称，客户所在城市...（这里把仓库ID和客户CODE作为复合主键） 于是我按照微软官方的SSAS教程，一步步进行配置，因为客户表是双主键，所以在数据源视图里，我把两个字段都进行了关联。但是在最后部署的时候发现有错误： #####错误 12 服务器: 已取消当前操作，因为事务中的另一个操作失败。##### 这个错误我根本查不到在哪里有问题，于是我还做了相应的实验： 我按照微软的格式，在物流公司同一个数据库下，建立了测试的事实表和维度表，通过部署后发现没有问题。——说明软件、数据库均没有问题。 1.同一数据库下，复制三张表格，删除了不必要的列，部署出错。 2.同一数据库下，复制三张表格，删除所有数据，填入一些简单的测试数据，部署成功。——数据之间的问题。 3.同一数据库下，复制三张表格，删除了客户表数据，并填入一些简单的测试数据，部署成功——应该是客户表中的数据问题，4.因为另外两张表都是原表，如果另外两张表有问题就不会部署成功了。 5.同一数据库下，复制三张表格，删除了客户表数据，并添加了一条原本和事实表相关联的数据，部署成功。——猜测：客户表中不能有不关联的数据？ 6.同一数据库下，复制三张表格，删除了客户表数据，添加了一条原本和事实表相关联的数据，一条原本和事实表不关联的数据，部署失败。 那么问题来了：如果因为客户表里面有不关联的数据而报错，那么在仓库表中同样有和事实表不关联的数据，为什么仓库表没有问题？而且在6报错的信息与之前的错误信息不同： ##### 错误 7 内部错误: 操作未能成功，已终止。 错误 10 OLAP 存储引擎中存在错误: 由于处理过程中遇到的错误数达到为操作定义的最大允许错误数，处理操作结束。 错误 11 OLAP 存储引擎中存在错误: 处理“t Dc Inventory Snapshot”分区时出错，该分区属于 BI1 数据库的“AAD”多维数据集的“t Dc Inventory Snapshot”度量值组。 错误 12 服务器: 已取消当前操作，因为事务中的另一个操作失败。 ##### 这几天都在搞这个项目，自己又完全不懂，如果我以上有什么概念理解问题，请大神不要鄙视。。