多维表数据集的建立查询
软件实验报告
专业：____________________课程：________数据仓库与数据挖掘
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学号：________姓名：____________班级：_____________________
即可在解决资源管理器中看到新创建的项目“销售分析示例”。
实验一数据库及基本表的建立
实验一数据库及基本表的建立 一、实验目的 1、掌握SQL SERVER的查询分析器和企业管理器的使用； 2、掌握创建数据库和表的操作； 二、实验内容和要求 1、练习使用SQL语句、企业管理器（Enterprise Manager）创建数据库； 2、练习使用SQL语句、企业管理器（Enterprise Manager）创建数据库表； 三、实验主要仪器设备和材料 1．计算机及操作系统：PC机，Windows 2000/xp； 2．数据库管理系统：SQL sever 2005； 四、实验方法、步骤及结果测试 题目1、创建数据库“学生情况”： 实现代码及截图： SQL语句 Create database 学生情况 查询分析器执行情况 ：SQL语句及执行结果截图显示 找到主数据文件和日志文件，观察大小，并给出截图。
题目2、将数据库“学生情况”改名为“student” SQL语句 EXEC sp_renamedb学生情况, student 查询分析器执行情况： SQL语句及执行结果截图显示 题目3、创建基本表 S表 含义字段名字段类型字段 宽度 说明学号Sno Char10主键，不允许为空姓名Sname char10不允许为空 性别Ssex char2取值为男或女
C表 Sc表： 创建各表的实现代码及截图：
查询分析器执行情况： SQL语句及执行结果截图显示
题目4*、用sql语句将C表中的ccredit改为整型，同样约束为0-20之间 题目5、用sql语句在S表中添加一格“备注”字段remark，变长字符型，长度30，并保存结果
实验1_建立多维数据集
实验1 建立多维数据集 实验目的 通过使用SQL Server建立多维数据集，使学生理解和掌握建立多维数据集的一般过程和方法。 实验内容 1、建立FoodMart多维数据集 实验条件 1.操作系统：Windows XP SP2 2.SQL Server 2000 实验要求： 1、按照实验步骤中练习建立FOODMART多维数据集。 实验步骤 第一步, 建立系统数据源连接 1.单击“开始”按钮，指向“设置”，单击“控制面板”，然后双击“管理工具”，再双击“数据源(ODBC)”。 1.在“系统DSN”选项卡上单击“添加”按钮。 2.选择“Microsoft Access 驱动程序(*.mdb)”，然后单击“完成”按钮。 3.在“数据源名”框中，输入“教程”，然后在“数据库”下，单击“选择”。 4.在“选择数据库”对话框中，浏览到“C:\Program Files\Microsoft Analysis Services\Samples”，然后单击“FoodMart 2000.mdb”。单击“确定”按钮。 5.在“ODBC Microsoft Access 安装”对话框中单击“确定”按钮。 6.在“ODBC 数据源管理器”对话框中单击“确定”按钮。 第二步, 启动Analysis Manager
单击“开始”按钮，依次指向“程序”、“Microsoft SQL Server”和“Analysis Services”，然后单击“Analysis Manager”。 第三步,建立数据库和数据源 1.在Analysis Manager 树视图中展开“Analysis Servers”。 2.单击服务器名称，即可建立与Analysis Servers 的连接。 3.右击服务器名称，然后单击“新建数据库”命令。 4.在“数据库”对话框中的“数据库名称”框中，输入“教程”，然后单击“确定”按钮。 5.在Analysis Manager 树窗格中展开服务器，然后展开刚才创建的“教程”数据库。 6.在Analysis Manager 树窗格中，右击“教程”数据库下的“数据源”文件夹，然后单击“新数据源” 命令。 7.在“数据链接属性”对话框中，单击“提供者”选项卡，然后单击“Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers”。
图销售分析”的多维数据集模型的设计共8页word资料
数据仓库与数据挖掘 实验报告 姓名：岩羊先生 班级：数技2011 学号：XXXXXX 实验日期：2013年11月14日 目录 实验.............................................. 错误!未定义书签。 【实验目的】............................... 错误!未定义书签。 1、熟悉SQLservermanager studio和VisualStudio2008软件功能 和操作特点; ................................ 错误!未定义书签。 2、了解SQLservermanager studio和VisualStudio2008软件的各 选项面板和操作方法; ........................ 错误!未定义书签。 3、熟练掌握SQLserver manager studio和VisualStudio2008工 作流程。................................... 错误!未定义书签。 【实验内容】............................... 错误!未定义书签。 1.打开SQLserver manager studio软件，逐一操作各选项，熟悉
软件功能; (4) 2.根据给出的数据库模型“出版社销售图书Pubs”优化结构，新建立数据库并导出； (4) 3.打开VisualStudio2008，导入已有数据库、或新建数据文件，设计一个“图书销售分析”的多维数据集模型。并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。 (4) 【实验环境】............................... 错误!未定义书签。【实验步骤】............................... 错误!未定义书签。 1.打开 SQL Server manager studio； (5) 2.附加备份的数据库文件pubs_DW_Data.MDF和pubs_DW_Log.LDF 并且做出优化； (5) 3.修改数据库属性； (5) 4.建立数据仓库所需的数据库bb（导出）； (5) 5. 创建新的分析服务项目； (5) 6. 新建数据源（本地服务器输入“.”） (5) 7．建立多维数据集 (6) 8.处理多维数据集，得出模型： (6) 9.模型实例： (6) 【实验中的困难及解决办法】................. 错误!未定义书签。问题1：SQLserver中数据库的到导出. (6)
数据仓库的多维数据模型定义 作用 实例
数据仓库的多维数据模型定义作用实例 2010年08月19日06:53 来源：网站数据分析作者：佚名编辑：李伟评论：0条 本文Tag：信息化频道商业智能数据仓库参考文献BI行业信息化【IT168 信息化】 可能很多人理解的数据仓库就是基于多维数据模型构建，用于OLAP的数据平台，通过上一篇文章——数据仓库的基本架构，我们已经看到数据仓库的应用可能远不止这些。但不得不承认多维数据模型是数据仓库的一大特点，也是数据仓库应用和实现的一个重要的方面，通过在数据的组织和存储上的优化，使其更适用于分析型的数据查询和获取。 多维数据模型的定义和作用 多维数据模型是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实和维的数据库模型，其基本的应用是为了实现OLAP （Online Analytical Processing）。 当然，通过多维数据模型的数据展示、查询和获取就是其作用的展现，但其真的作用的实现在于，通过数据仓库可以根据不同的数据需求建立起各类多维模型，并组成数据集市开放给不同的用户群体使用，也就是根据需求定制的各类数据商品摆放在数据集市中供不同的数据消费者进行采购。 多维数据模型实例 在看实例前，这里需要先了解两个概念：事实表和维表。事实表是用来记录具体事件的，包含了每个事件的具体要素，以及具体发生的事情；维表则是对事实表中事件的要素的描述信息。比如一个事件会包含时间、地点、人物、事件，事实表记录了整个事件的信息，但对时间、地点和人物等要素只记录了一些关键标记，比如事件的主角叫“Michael”，那么Michael到底“长什么样”，就需要到相应的维表里面去查询“Michael”的具体描述信息了。基于事实表和维表就可以构建出多种多维模型，包括星形模型、雪花模型和星座模型。这里不再展开了，解释概念真的很麻烦，而且基于我的理解的描述不一定所有人都能明白，还是直接上实例吧：
实验一 创建数据库和表1
实验一创建数据库和表 一、目的和要求 （1）熟练掌握创建、打开和关闭数据库的方法 （2）熟练掌握表结构的设计和修改方法 （3）掌握为字段设置字段属性的方法 （4）熟练掌握为表定义主键的方法 （5）熟练掌握建立表间关系 二、内容和主要步骤 1．创建空数据库 建立“选课系统.accdb”数据库，并将建好的数据库文件保存在“D:\实验一”文件夹中。操作步骤： 图1-1创建教学管理数据库 （1）在Access 2010启动窗口中，在中间窗格的上方，单击“空数据库”，在右侧窗格的文件名文本框中，给出一个默认的文件名“Database1.accdb”。把它修改为“选课系统”如图1-1所示。 （2）单击按钮，在打开的“新建数据库”对话框中，选择数据库的保存位置，在“D\实验一”文件夹中，单击“确定”按钮，如图1-2所示。 （3）这时返回到access启动界面，显示将要创建的数据库的名称和保存位置，如果用户未提供文件扩展名，access将自动添加上。 （4）在右侧窗格下面，单击“创建”命令按钮，如图1-1所示。 （5）这时开始创建空白数据库，自动创建了一个名称为表1的数据表，并以数据表视图方式打开这个表1,如图1-3所示。
图1-2“文件新建数据库”对话框 （6）这时光标将位于“添加新字段”列中的第一个空单元格中，现在就可以输入添加数据，或者从另一数据源粘贴数据。 图1-3 表1的数据表视图 2．数据库的打开 以独占方式打开“选课系统.accdb”数据库。操作步骤： （1）选择“文件”→“打开”，弹出“打开”对话框。 （2）在“打开”对话框的“查找范围”中选择“D:\实验一”文件夹，在文件列表中选“选课系统.accdb”，然后单击“打开”按钮右边的箭头，选择“以独占方式打开”。如图1-4所示。
数据仓库与数据挖掘实验二(多维数据组织与分析)
一、实验内容和目的 目的： 1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系； 2．理解多维数据集创建的基本原理与流程； 3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法； 内容： 1．运用Analysis Server工具进行维度、度量值以及多维数据集的创建（模拟案例）。 2．使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。 3．对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。 二、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等） 操作系统平台：Windows 7 数据库平台：SQL Server 2008 SP2 三、实验原理 在数据仓库系统中，联机分析处理（OLAP）是重要的数据分析工具。OLAP的基本思想是企业的决策者应能灵活地、从多方面和多角度以多维的形式来观察企业的状态和了解企业的变化。 OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，OLTP是以数据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据的查询和增、删、改等进行处理。而OLAP是以数据仓库为基础的数据分析处理。它具有在线性（online）和多维分析（multi-dimension analysis）的特点。OLAP超越了一般查询和报表的功能，是建立在一般事务操作之上的另外一种逻辑步骤，因此，它的决策支持能力更强。 建立OLAP的基础是多维数据模型，多维数据模型的存储可以有多种不同的形式。MOLAP和ROLAP是OLAP的两种主要形式，其中MOLAP（multi-dimension OLAP）是基
于多维数据库的OLAP，简称为多维OLAP；ROLAP（relation OLAP）是基于关系数据库的OLAP，简称关系OLAP。 OLAP的目的是为决策管理人员通过一种灵活的多维数据分析手段，提供辅助决策信息。基本的多维数据分析操作包括切片、切块、旋转、钻取等。随着OLAP的深入发展，OLAP也逐渐具有了计算和智能的能力，这些能力称为广义OLAP操作。 四、实验方法、步骤 要求：利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。 五、实验过程原始记录(数据、图表、计算等) 本实验以实验一建立的数据仓库为基础，使用Microsoft的SQL Server Business Intelligence Development Studio工具，建立OLAP相关模型，并实现OLAP的一些简单基本功能。 首先打开SQL Server Business Intelligence Development Studio工具，新建一个Analysis Service项目，命名为：DW
实验一创建数据库及表的创建与管理
实验1创建数据库及表的创建与管理 一、实验目的与要求 1、掌握使用T-SQL语句创建数据库、数据表和`数据表完整性约束的定义。 2、熟悉表的结构和列所使用的数据类型。 3、理解数据表完整性含义及其定义的方法。 二、实验平台 1、操作系统：Windows XP或Windows 2003 2、数据库管理系统：SQL Server 2005 三、实验内容 （一）数据库创建与管理 创建一个“教务管理系统”数据库，并将下列表创建在该数据库中（二）在“教务管理系统”数据库钟实现表的创建与完整性定义StudentInfo(学生信息表) TeacherInfo(教师信息表)
CourseInfo(课程信息表) StudentCourse(学生选课表)
Teaching(教学表) RankPayment（职称课酬表） 1、使用T-SQL语句创建以上数据表。同时定义主键约束：StudentInfo表主键Sno；TeacherInfo表主键Tno；CourseInfo表主键Cno；RankPayment表主键Trank。 2、使用T-SQL语句定义以上数据表的其他约束 ①对StudentInfo表的Sname进行唯一性约束（unique约束），约束名称为S1。 ②对CourseInfo表的Cname进行唯一性约束（unique约束）。 ③对StudentCourse表定义外键约束：Sno引用StudentInfo表中的Sno，Cno 引用CourseInfo表中的Cno。 ④对TeacherInfo表定义外键约束：Trank引用RankPayment表中的Trank。 ⑤对Teaching表定义外键约束：Tno引用TeacherInfo表中的Tno，Cno引用CourseInfo表中的Cno。 ⑥对StudentCourse表的Score进行CHECK约束：Score必须在0至100之间。
SQL Server 2005 多维数据集创建过程
SQL Server 2005 多维数据集创建过程 一.创建新的Analysis Services项目 1.单击“开始”，指向“所有程序”，再指向Microsoft SQL Server 2005，再单击SQL Server Business Intelligence Development Studio，打开Microsoft Visual Studio 2005开发环境。 2.在Visual Studio的“文件”菜单上，指向“新建”，再单击“项目”。 3.在“新建项目”对话框中，从“项目类型”窗格中选择“商业智能项目”，再在“模板”窗格中选择“Analysis Services项目”。 4.将项目名称更改为Analysis Services Tutorial1，这也将更改解决方案名称，然后单击“确定”。 至此，在同样名为Analysis Services Tutorial1的新解决方案中基于Analysis Services项目模板成功创建了Analysis Services Tutorial1项目。 二.定义新的数据源 1.在Microsoft Visual Studio 2005开发环境中，打开解决方案资源管理器，右键单击“数据源”，然后单击“新建数据源”，将打开数据源向导。
2.在“欢迎使用数据源向导”页上，单击“下一步”。 3.在“选择如何定义连接”页上，单击“新建”。 4.在“提供程序”的下拉列表框中，选中“本机OLE DB\Microsoft OLE DB Provider for SQL Server”，然后单击“确定”。 5.在“服务器名称”文本框中，键入localhost。 6.确保已选中“使用Windows身份验证”。在“选择或输入数据库名称”列表中，选择AdventureWorksDW，然后单击“确定”。 7.在“新建数据源向导”页上，然后单击“下一步”。 8.选择“使用服务帐户”，然后单击“下一步”。 9.在“完成向导”页上，单击“完成”以创建名为Adventure Works DW的新数据源。 10.打开解决方案资源管理器，可以看到“数据源”文件夹中的新数据源。 三.定义一个新的数据源视图 1.在解决方案资源管理器中，右键单击“数据源视图”，再单击“新建数据源视图”。 2.在“欢迎使用数据源视图向导”页中，单击“下一步”。
《大数据多维分析平台实践方案》
大数据多维分析平台实践方案 一、大数据多维分析平台搭建的初心 随着公司业务量的增长，基于传统关系型数据库搭建的各种报表查询分析系统，性能下降明显。同时由于大数据平台的的日趋完善，实时的核心业务数据逐步进入大数据平台。 数据进入了大数据平台，相伴而来的是各种业务需求，这里主要聚焦在如何高效稳定的基于大数据平台的数据进行查询。 通过分析，我们面临的挑战如下： ?亿级别表下任意维度和时间跨度的高效的统计查询。 ?业务分析的维度越来越多，是否可以提供一个灵活的多维度组合查询的工具，而不是针对不同的维度组合开发不同的报表。 基于以上目标，开始搭建大数据的多维分析平台。 二、多维分析平台技术选型 搭建多维分析平台，首先面临的是技术选型，基于我们对开源框架的使用经验和实际情况，我们主要看业界主流的公司是如何使用应对的，在技术选型上会进行一定的比较，但不会投入比较大的资源进行验证，主张快速的迭代，效果的评估。多维分析平台技术选型主要面临是OLAP引擎和前端UI的选型。 我们先来看一下OLAP的基本概念和分类。 OLAP翻译成中文叫联机分析处理，OLTP叫联机事务处理。OLTP 它的核心是事务，实际上就是我们常见的数据库。我们业务数据库就是面向于事务。它的并发量会比较高，但是操作的数据量会比较小。它是实时更新的。数据库的设计会按照3NF范式，更高的话可能会
按照BC范式之类的来做。而OLAP的核心是分析，面向应用是分析决策，需要分析的数据级会非常大，可能TB，甚至PB都会有。它的数据更新会稍微慢一些，它的设计一般是反范式的，因为面向分析。常见的是雪花模型和星型模型。 OLAP的引擎目前主要分为3类 第一种叫ROLAP，叫关系型OLAP，它的特点就是它是基于关系性模型，计算的时候，根据原始数据去做聚合运算。常见的实现，小数据量可以利用MySQL、SqlServer这种传统数据库，而大数据量可以利用SparkSQL、Tidb、ES这些项目。 第二种类型叫MOLAP，叫多维OLAP，它的特点就是它会基于一个预定义的模型，我需要知道，要根据什么维度，要去算哪些指标，我提前就把这些结果弄好，存储在引擎上。细节数据和聚合后的数据保存在cube中，以空间换时间，查询效率高。 实际上我们的很多业务也是基于此思想去做的，比如我们会在ES里面按照电站、客户等维度进行聚合，满足日常的T+1查询需求，只不过这个地方每个聚合维度需要在ES里面做一个表，并增加上复杂的ETL处理。符合这个理念在业界用的比较多的为Kylin。并且基于Kylin有完整的一套开源产品KMS。涵盖了多维分析的前端UI及多维分析数据库。 第三种叫HOLAP(HybridOLAP)，叫混合OLAP，特点是数据保留在关系型数据库的事实表中，但是聚合后的数据保存在cube中，聚合时需要比ROLAP高，但低于MOLAP。 综合分析，技术选型上主要考虑第ROLAP和MOLAP。关于OLAP 的分类已经经过了很多年的发展，市场上相关的产品也有很多，但是大数据下基于开源组件应该如何搞？ 在大数据时代，有了分布式计算和分布式存储，对于亿级别表的任意时间跨度多维度组合的查询,是不是可以直接查询，不用再预聚合。
实验一 创建数据库和表
实验一创建数据库和表 1、目的和要求 （1）了解SQL Server数据库的逻辑结构和物理结构。 （2）了解表的结构特点 （3）了解SQL Server的基本数据类型。 2、实验内容 （1）实验题目 ①创建一个新的数据库。创建用于企业管理的员工数据库，数据库名称为YGGL。 ②在创建好的数据库YGGL中创建数据表。考虑到数据库YGGL中包含员工的信息、部分信息以及员工的薪水信息，所以数据库YGGL应该包含三个表：Employees（员工自然信息）表、Departments（部门信息）表和Salary（员工薪水情况）表。 3、实验步骤 （1）在对象资源管理器中创建数据库YGGL。 （2）删除数据库YGGL。 ①界面操作删除数据库 删除数据库YGGL时，右键单击数据库，弹出菜单点击“删除”，弹出“删除对象”窗口，确认删除。
②T-SQL语句删除数据库 在代码空白处右击鼠标，弹出菜单选择“执行(X)”或者键盘“F5”运行代码，在下方会显示运行成功。 此时在左侧“对象资管理器”中右键点击“数据库”选择刷新数据库，会发现数据库“PX”已经删除。 注意：当执行过一遍代码时，也就是执行了T-SQL语句删除数据库后再次执行代码会出现这样的警告。原因是由于执行过一遍T-SQL语句，进行操作的数据库已经被删除，不存在。 （3）使用T-SQL语句创建数据库YGGL。 新建查询后，在窗口中输入上面代码，右键代码空白处执行。然后在“对象资源管理器”中查看。如果“数据库”列表中并未列出YGGL数据库，则单击右键“数据库”，选择“刷
新”选项，“数据库”列表中就会出现创建的YGGL数据库。 （4）在对象资源管理器中创建表。 ①创建表。Employees（员工自然信息）表、Departments（部门信息）表和Salary（员工薪水情况）表。 在对象资源管理器中选择创建的数据库“YGGL”，展开数据库YGGL，选择“表”，右键单击“表”在弹出的菜单中选择“新建表”。将表保存并命名为“Employees”。下面是相同方法创建的Employees（员工自然信息）表、Departments（部门信息）表和Salary（员工薪水情况）表。 Employees（员工自然信息）表 Departments（部门信息）表 Salary（员工薪水情况）表
BI_数据仓库基础
1 BI Business Intelligence，即商业智能，商务智能综合企业所有沉淀下来的信息，用科学的分析方法，为企业领导提供科学决策信息的过程。 BOSS业务运营支撑系 BPM企业绩效管理 BPR业务流程重整 CRM客户关系管理 CUBE立方体 DM（Datamart）数据集市数据仓库的子集，它含有较少的主题域且历史时间更短数据量更少，一般只能为某个局部范围内的管理人员服务，因此也称之为部门级数据仓库。 DM（DataMine）数据挖掘 DSS决策支持系统 EDM企业数据模型 3 ERP Enterprise Resourse Planning企业资源规划。它是一个以管理会计为核心的信息系统，识别和规划企业资源，从而获取客户订单，完成加工和交付，最后得到客户付款。换言之，ERP将企业内部所有资源整合在一起，对八个采购、生产、成本、库存、分销、运输、财务、人力资源进行规划，从而达到最佳资源组合，取得最佳效益。 4 ETL 数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终 按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。 KDD数据库中知识发现 5 KPI 企业关键业绩指标(KPI：KeyProcessIndication)是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设臵、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具，是企业绩效管理的基础。 LDM逻辑数据模型 6 MDD 多维数据库（Multi Dimesional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。 Metadata(元数据)，它是“关于数据的数据，其内容主要包括数据仓库的数据字典、数据的定义、数据的抽取规则、数据的转换规则、数据加载频率等信息。 MOLAP自行建立了多维数据库，来存放联机分析系统数据 7 ODS（四个特点） (Oprational Data Store)操作型数据存储，是建立在数据准备区和数据仓库之间的一个部件。用来满足企业集成的、综合的操作型处理需要，操作数据存储是个可选的部件。对于一些准实时的业务数据库当中的数据的暂时存储，支持一些同时关连到历史数据与实时数据分
多维数据模型与OLAP实现
多维数据模型与OLAP实现 近年来，随着网络技术和数理分析在银行业中的广泛应用，西方商业银行开始广泛采用人口地理统计理论，运用数据挖掘及商业智能 对用户请求的快速响应和交互式操作。 ＯＬＡＰ技术在国内兴起和发展的过程中，人们对某些基本概念还有不同的理解。比如，ＯＬＡＰ与多维数据模型的关系，多维数据模型与多维数据库（ＭＤＤ，ＭｕｌｔｉＤｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＤａｔａｂａｓｅ）的关系，ＭＯＬＡＰ（Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅ
ｎｓｉｏｎａｌＯＬＡＰ，多维联机分析处理）、ＲＯＬＡＰ（ＲｅｌａｔｉｏｎａｌＯＬＡＰ，关系联机分析处理）和ＨＯＬＡＰ（ＨｙｂｒｉｄＯＬＡＰ，混合联机分析处理）间的差异，多维数据库与多维联机分析处理是不是完全一致等问题，还有待于进一步澄清。 一、多维数据模型及相关概念 同的维属性。 ２．维：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性。 属性的集合构成一个维（如时间维、机构维等）。 ３．维分层：同一维度还可以存在细节程度不同的各个描述方面（如时间维可包括年、季度、月份、旬和日期等）。
４．维属性：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述（例如“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。 ５．度量：立方体中的单元格，用以存放数据。 ＯＬＡＰ的基本多维分析操作有钻取（Ｒｏｌｌｕｐ，Ｄｒｉｌｌｄｏｗｎ）、切片（Ｓｌｉｃｅ）、切块（Ｄｉｃｅ）及旋转（Ｐ 钻取包含向下钻取和向上钻取 在多维数据结构中 ＯＬＡＰ多维数据模型的实现有多种途径，其中主要有采用数组的多维数据库、关系型数据库以及两者相结合的方式，人们通常称之为ＭＯＬＡＰ、ＲＯＬＡＰ和ＨＯＬＡＰ。但ＭＯＬＡＰ的提法容易引起误解，毕竟根据ＯＬＡＰ的多维概念，ＲＯＬＡＰ也是一种多 维数据的组织方式。
创建数据库实验报告
数据库技术与应用 实验报告一 班级；机械因材` 学号：1200409025 姓名：高永吉 一：实验名称：创建数据库 二：实验目的： ⑴熟悉SQL的组成及运行环境； ⑵掌握数据库的创建方法； ⑶熟悉数据库的基本管理。 三．实验内容、过程和结果： 创建数据库 1.使用图形化界面 在自带U盘根目录下创建文件夹sql。 使用图形化界面创建数据库，名称自定，包括一个主数据文件、一个事务日志文件。 指定student的主数据文件为student.mdf，事务日志文件名为student.ldf，并存放在自带盘sql文件夹中。 数据库其它属性设置取默认值。 修改以上数据库的空间大小，名称；查看数据库信息。 2.使用T-SQl命令 (1)在自带盘student文件夹下创建一个customer数据库，包含1个数据文件和1个事务日志文件。主数据文件的逻辑文件名为customer，实际文件名为customer.mdf，初始容量为10MB，最大容
量为50MB，自动增长时的递增量为2MB。事务日志文件的逻辑文件名为customer_log，实际文件名为customer_log.1df，初始容量为5MB，最大容量为30MB，自动增长时的递增量为1MB。 （2）修改customer数据库的名称。 （3）查看数据库属性信息。 图一图形化建立数据库并查看信息
图2T-SQl命令建立数据库
图三查询 图四,更改文件名
四．心得体会 1.第一次接触数据库,给我的感觉是很有意思,第一次编得数据库很容易理解. 2不足之处是记不住语句中单词的拼写。 3开始不知道怎样打开自己编的数据库。通过请教老师学会了如何打开 4课后应该大家练习,熟练掌握方法.
多维数据集
数据集通过其度量值和维度定义。多维数据集中的度量值和维度派生自多维数据集所基于的数据源视图中的表和视图。多维数据集由基于一个或多个事实数据表的度量值和基于一个或多个维度表的维度组成。维度基于属性，而属性映射到数据源视图中的维度表或视图中的一列或多列，然后通过这些属性定义层次结构。 多维数据集示例 请考虑下面的“进口”多维数据集，其中包含“包”和“上一次”两个度量值以及“路线”、“源”和“时间”三个相关维度。 多维数据集周围更小的字母数字值是维度的成员。示例成员为“陆地”（“路线”维度的成员）、“非洲”（“源”维度的成员）以及“第一季度”（“时间”维度的成员）。 度量值 多维数据集中的值表示两个度量值：“包”和“上一次”。“包”度量值表示进口包的数量，使用 Sum 函数聚合其事实数据。“上一次”度量值表示收到的日期，使用 Max 函数聚合其事实数据。 维度 “路线”维度表示进口货物到达目的地的方式。该维度的成员包括“陆地”、“非陆地”、“航空”、“海路”、“公路”或“铁路”。“源”维度表示进口货物的原产地，如“非洲”或“亚洲”。“时间”维度表示一年的四个季度以及上半年和下半年。 聚合 多维数据集的业务用户可以确定多维数据集每个维度的每个成员的度量值，不用考虑维度中成员的级别，因为 Analysis Services 将按需在更高级别中聚合值。例如，上图中的度量值按下面的方式在“时间”维度中的标准日历层次结构内聚合。
除了在一个维度内聚合之外，度量值还可以聚合来自不同维度的成员的各种组合。这样使业务用户得以同时按多个维度中的成员对度量值进行评估。例如，如果业务用户要分析各个季度通过航空运输从东半球和西半球进口的货物，则业务用户可以对多维数据集发出相应的查询以检索以下数据集。 定义完多维数据集之后，可以定义聚合以确定处理过程中预先计算的聚合范围与查询时计算的聚合范围。有关详细信息，请参阅聚合和聚合设计 (SSAS)。 映射度量值、属性和层次结构 多维数据集的度量值、属性和层次结构派生自多维数据集事实数据表和维度表中的下列各列。
多维数据组织与分析
多维数据组织与分析 Prepared on 22 November 2020
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2016 — 2017 学年第二学期） 一、上机目的 目的： 1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系； 2．理解多维数据集创建的基本原理与流程； 3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法； 4. 学会使用基本的MDX语句 二、上机内容 1.基于上次实验建立的地铁数据仓库，构建地铁公司收入的多维数据 集。 2.使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。 3.对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。 4.使用MDX语句对多维数据集进行切片。 注意：可参照Analysis Services的教程，构建多维数据集。要求时间和站点维度采用层次结构。 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内
容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。 三、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） 请描述联机分析处理的相关基本概念（MOLAP、ROLAP、切片、切块、旋转、钻取等）。 1.M OLAP:表示基于多维数据组织的OLAP实现。使用多维数组存储数 据。 特点：将细节数据和聚合后的数据均保存在cube中，所以以空间换效率，查询时效率高，但生成cube时需要大量的时间和空间。 2.R OLAP:表示基于关系数据库的OLAP实现。将多维数据库的多维结构 划分为事实表,和维表。 特点:将细节数据保留在关系型数据库的事实表中，聚合后的数据也保存在关系型的数据库中。这种方式查询效率最低，不推荐使用。 3.切片:在给定数据立方体的一个维上进行选择操作就是切片，切片的 结果是得到一个二维平面数据。 4.切块：在给定数据立方体的两个或多个维上进行选择操作就是切块， 切块的结果得到一个子立方体。 5.旋转：维度变换的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互 换）。 6.钻取：改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取和向上钻 取。 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） 1.多维数据集
多维数据综合分析系统及其分析方法与制作流程
图片简介: 本技术公开的属于数据分析技术领域，具体为一种多维数据综合分析系统，该多维数据综合分析系统包括数据存储数据库、基站数据库、数据关联模块、数据分析模块、数据表格图形绘制模块和数据标记模块，该多维数据综合分析系统的分析方法的具体步骤如下：S1：获取话单文件、账单文件和取证文件获取并存储在数据存储数据库内，通过特定的模型和算法，在巨量的话单、账单、电子取证信息中进行数据关联碰撞，分析出符合条件的数据，通过特有的显示模型提供给用户分析线索；能够对被调查人员进行多方位的数据行为刻画，对比分析出被调查人员在某些特定时间/事件内的联系对象、活动轨迹、资金交易、交易对象等信息。 技术要求 1.一种多维数据综合分析系统，其特征在于，该多维数据综合分析系统包括数据存储数据库、基站数据库、数据关联模块、数据分析模块、数据表格图形绘制模块和数据标记模块； 所述数据分析模块包括话单分析单元、账单分析单元和综合分析单元； 所述数据存储数据库、基站数据库之间相互建立联系，所述数据存储数据库存储话单文件、账单文件和取证文件，所述数据关联模块收集时间信息、空间信息和事件信息；
所述话单文件、账单文件和取证文件存储到数据存储数据库内，所述数据存储数据库的输出端与数据关联模块连接，所述数据关联模块的输出端与数据分析模块连接，所述数据分析模块的输出端与数据表格图形绘制模块连接，所述数据表格图形绘制模块的输出端与数据标记模块连接。 2.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述话单文件包括通话记录、基站信息和离线地图。 3.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述账单文件包括交易记录和银行信息。 4.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述取证文件为电子取证信息。 5.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述话单分析单元、账单分析单元的输出端与综合分析单元连接，所述综合分析单元经过用户授权进行分析操作。 6.一种如权利要求1-5任意一项所述多维数据综合分析系统的分析方法，其特征在于：该多维数据综合分析系统的分析方法的具体步骤如下： S1：获取话单文件、账单文件和取证文件获取并存储在数据存储数据库内，数据存储数据库结合基站数据库对于话单文件、账单文件和取证文件相关文件信息获取； S2：数据存储数据库将话单文件、账单文件和取证文件及相关文件信息输出到数据关联模块，数据关联模块对话单文件、账单文件和取证文件及相关文件信息对应的时间信息、空间信息和事件信息进行关联； S3：话单分析单元、账单分析单元和综合分析单元对通话记录、基站信息和离线地图、交易记录和银行信息、电子取证信息经过用户的授权进行分析； S4：单分析单元、账单分析单元和综合分析单元分析的结果通过数据表格图形绘制模块制成表格；
实验1 建立数据库和数据表
实验1 创建数据库与数据表 班级:学号:姓名: 实验目的： 1．熟悉SQL SERVER环境； 2．掌握数据库和数据表的创建和删除，实践SQL的CREATE、ALTER和DROP命令； 3．掌握数据表的创建和数据记录的插入方法。 实验内容： 1. 创建教学管理“JXGL”数据库，并建立学生STUDENT、课程COURSE和选修SC三个数据表，各表中的数据如下所示： 2.创建供应系统“GYXT”数据库，其中包括供应商表S、零件表P、工程项目表J和供应情况表SPJ四个数据表，各表中数据如下所示。
实验步骤： 1．创建教学管理“JXGL”数据库。 (1) 创建教学管理“JXGL”数据库。 在命令窗格中输入如下命令，然后单击“运行”钮执行该命令。CREATE DATABASE JXGL; (2) 清空命令窗格后，在JXGL数据库中建立STUDENT表，并插入记录，然后执行。INSERT INTO STUDENT VALUES(…95002?,?刘晨?,?F?,19,?IS?); INSERT INTO STUDENT VALUES(…95003?,?王敏?,?F?,18,?MA?); INSERT INTO STUDENT VALUES(…95004?,?张立?,?M?,18,?IS?); (3) 清空查询窗格后，JXGL数据库中建立COURSE表，并插入记录，然后执行。INSERT INTO COURSE VALUES(…2?,?数学?,? ?,2); INSERT INTO COURSE VALUES(…3?,?信息系统?,?1?,4); INSERT INTO COURSE VALUES(…4?,?操作系统?,?6?,3); INSERT INTO COURSE VALUES(…5?,?数据结构?,?7?,4); INSERT INTO COURSE VALUES(…6?,?数据处理?,? ?,2); INSERT INTO COURSE VALUES(…7?,?C语言?,?6?,4);
建立多维数据集和关联规则分析
成都理工大学管理科学学院 教学实验报告 2013～2013学年第二学期 2．定义数据源： 为了让挖掘服务器能够正确地找到被挖掘的数据，需要对数据源进行设置，步骤如下： 步骤一：在解决方案资源管理器中，右击“数据源”文件夹，在弹出的快捷菜单中选择【新建数据源】命令，之后将会出现数据源向导，如下图所示：
步骤三：如下图所示，在“提供程序”下拉列表中选择分析合适的提供程序， Provider for SQL Server”选项；服务器名在下拉列表中选择网络中存在的 身份验证”单选按钮；选中“选择或输入一个数据库名”单选按钮，在下拉列表框中，选择或输入数据库名，本案例中我们选择 Adventure Works DW 示例数据库，作为挖掘时使用的数据库；设置完成后，单击【测试连接】按钮，如果连接成功，会弹出【连接测试成功】对话框；单击【确定】按钮。 步骤六： 在上一步中，单击【确定】按钮后，会重新切换到【选择如何定义连接】页面，点击【下一步】按钮，出现如下图所示的【模拟信息】页面；选中“默认值”单选按钮，单击【下一步】按钮，切换到下一个页面。 步骤七：在“数据源名称”框中输入数据源名称“销售分析数据源” 图所示：
步骤三：单击【下一步】按钮，切换到【选择表和视图】页面，如下图所示：在左侧“可用对象”列表框中，选择下列表,Dim Customer(客户维表 （产品维表）,Dim Time（时间维表）,FactInternet Sales（网上销售事实表） 步骤四：单击【下一步】按钮，切换到【完成向导】页面，如下图所示：在“名称”中输入“销售分析视图”，单击【完成】按钮，即可。
数据分析系统的总体架构(多维数据库)
多维数据库的概念并不复杂，（图四：pic4.jpg）举一个例子：我们想描述2003年4月份可乐在北部地区销售额10万元时，牵扯到几个角度：时间、产品、地区。这些叫做维度。至于销售额，叫做度量值。当然，还有成本、利润等。 这样一个模型，可以用一个三维的立方体来描述，每个维度分别代表了时间、产品和地区，立方体上的单元代表了度量值。 进一步，维度可以分为不同的层次，因此这个模型也可以回答诸如“2003年第一季度日用品在南方的销售情况”等。 扩展一下我们的想象，除了时间、产品和地区，我们还可以有很多维度，例如客户的性别、职业、销售部门、促销方式等等。实际上，使用中的多维数据库可能是一个8维或者15维的立方体。 虽然结构上15维的立方体很复杂，但是概念上非常简单，不是吗？ 数据分析系统的总体架构分为四个部分：源系统、数据仓库、多维数据库、客户端（图五：pic5.jpg） * 源系统：包括现有的所有OLTP系统，搭建BI系统并不需要您更改现有系统。 * 数据仓库：数据大集中，通过数据抽取，把数据从源系统源源不断地抽取出来，可能每天一次，或者每3个小时一次，当然是自动的。数据仓库依然建立在关系型数据库上，往往符合叫做“星型结构”的模型。 * 多维数据库：数据仓库的数据经过多维建模，形成了立方体结构，每一个立方体描述了一个业务主题，例如销售、库存或者财务。 * 客户端：好的客户端软件可以把多维立方体中的信息丰富多彩地展现给用户。 实际案例：在下面的案例中，我们利用Oracle 9i搭建了数据仓库，Microsoft Analysis Service 2005搭建了多维数据库，ProClarity 6.1 做为客户端分析软件。 分解树好象一个组织图。当它被展开时，通过在选定条目的重复下钻，分解树展示了您想获得的整个路径。此外，您还可以在较低级别选择一个条目并创建一个含有更加详细信息的新的分解树。 分解树在回答以下问题时很有效： * 在指定的产品组内，哪种产品有最高的销售额？ * 在特定的产品种类内，各种产品间的销售额分布如何？ * 哪个销售人员完成了最高百分比的销售额？ 在图六（pic6.jpg）中，可以对2001年个季度的销售额和所占百分比一目了然。任意一层分解树都可以根据不同维度随意展开，在该分解树中，在大区这一层是按国家展开，在国家这一层是按产品分类展开。 投影图使用散点图的格式，显示2个或3个度量值之间的关系。数据点的集中预示两个变量之间存在强的相关关系，而稀疏分布的数据点可能显示不明显的关系。 投影图很适合分析大量的数据。在显示因果关系方面有明显效果，比如例外的数据点就可以考虑进一步研究，因为它们落在“正常”的点群范围之外。 在图七中（pic7.jpg）各色各样的数据点代表不同产品，可以看出网络设备集中于右下区域