文档介绍：PUBS数据仓库设计实验
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设计要求
以SQL Server 2000提供的pubs示例数据库作为OLTP源系统。
Pubs是一个图书出版公司的数据库,记录图书出版及销售等各方面信息。
该公司销售部门的决策者急于使用数据仓库以及OLAP来为他们的销售策略作辅助支持,为销售部门设计一个数据集市。
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数据介绍
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数据介绍
序号
数据表
名称
作用
1
publishers
出版社表
记录出版社的基本信息
2
Pub_info
出版社信息表
记录出版社的标志和其他信息
3
employee
雇员表
记录雇员的基本信息
4
jobs
工作表
记录工作的基本信息
5
roysched
版税表
记录图书版税情况
6
titles
图书表
记录图书的基本信息
7
titleauthor
图书作者表
记录图书和作者间的关系
8
authors
作者表
记录作者基本信息
9
sales
销售表
记录图书在各书店的销售信息
10
stores
书店表
记录书店的基本信息
11
discounts
折扣表
记录书店的打折信息
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分析需求
希望针对每个出版社作图书销售业绩分析
希望针对每个国家的出版社作图书销售业绩分析
希望针对每个州的出版社作图书销售业绩分析
希望针对每个城市的出版社作图书销售业绩分析
希望针对每本图书作图书销售业绩分析
希望针对每类图书作图书销售业绩分析
希望针对每年出版的图书作图书销售业绩分析
希望针对每位作者所编写的图书作图书销售业绩分析
希望针对每个书店作图书销售业绩分析
希望针对每个州的书店作图书销售业绩分析
希望针对每个城市的书店作图书销售业绩分析
希望针对年、季、月作销售业绩分析
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设计分析
分析角度包括:出版社、图书、作者、书店和时间5类;
分析主题:销售;
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设计分析
出版社:单个出版社
国别
州
城市
图书: 单个图书
图书类别
图书销售日期
书店: 单一书店
州
城市
时间: 年、季、月
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数据筛选
Publishers:出版社的名称和地理位置信息都需要做销售分析,因此publishers表中的所有字段都应当加入到数据仓库中;
Pub_info:不需要参考出版社的详细信息,排除;
Employee 、job:同样处理;
Roysched :多维分析不会对图书的缴税情况以及税种感兴趣,因此排除;涉及到的其他字段royalty也同样处理;
Title:预付款、年销售量、出版日期、摘要说明等信息也不必考虑;
Author:只关心有哪些作者、不关心作者的电话号码、住址、所在州和城市。
Discounts:折扣信息暂时不考虑;
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识别事实数据与维度数据
事实数据
维度数据
规模
几百万笔/上亿笔数据
远比事实数据少
数据标识
拥有多个外键
只有单一主键
数据类型
数值数据
字符数据
数据性质
不会改变
经常改变
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识别事实数据与维度数据
四个步骤
搜索最基本业务,他们极可能是事实数据;
搜索每一个事实数据的关键码,他们极可能是维度数据;
检验每一个可能是事实数据的字段,确定它不是嵌入在事实数据中的维度数据;
检验每一个可能是维度的字段,确定它不是嵌入在维度数据中的事实数据;
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