简单SSIS运用

 SSIS最大的优点是对各个ETL节点的监控性能很强,只要出错,马上就可以看到是哪个节点出问题了,这一点在使用中非常直观
为了深入理解SharePoint 2010中的商业智能实施,特别是如何结合SSIS和SSAS搭建OLAP数据仓库,并使用MDX进行数据分析,推荐您参考《汪明分享:SharePoint 2010商业智能入门与实践》这本书籍。它不仅提供了一系列商业智能的基础理论知识,还着重介绍了实际操作技巧,适合初学者和希望进一步提升自己在SharePoint商业智能方面知识的读者。 参考资源链接:[汪明分享:SharePoint 2010商业智能入门与实践](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6ha8v67oi4?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,要创建OLAP数据仓库,您需要定义数据源、数据源视图、转换以及最终的OLAP立方体。这可以通过SSIS来实现数据的提取、转换和加载(ETL)过程。在SSIS中,您可以设计包来提取数据库中的数据,进行必要的数据清洗和转换操作,然后加载到数据仓库中。 接下来,使用SSAS构建OLAP立方体。SSAS提供了强大的数据建模工具,可以创建多维数据结构,即立方体,以支持复杂的分析和查询。通过定义维度、层次和度量值,您可以构建适用于业务分析的立方体结构。 当OLAP数据仓库准备就绪后,MDX就成为了与之交互的主要语言。MDX语言用于从OLAP立方体中检索数据。一个基本的MDX查询语句通常包括SELECT, FROM和WHERE子句。例如,以下是一个简单的MDX查询示例,用于获取特定产品的销售额数据: ```mdx SELECT [Measures].[Internet Sales Amount] ON COLUMNS, [Product].[Category].[Category].MEMBERS ON ROWS FROM [Adventure Works] ``` 这段代码将返回Adventure Works数据集中的Internet Sales Amount度量,按产品类别分类。 在实施以上步骤时,您可能需要考虑到查询性能的优化。SSAS提供了一些工具和方法来优化MDX查询性能,包括使用计算成员、命名集、关键性能指标(KPIs)等高级特性。 学习完如何搭建和分析OLAP数据仓库之后,如果希望进一步提升商业智能应用和深入了解SharePoint Server 2010的商业智能功能,建议继续阅读《汪明分享:SharePoint 2010商业智能入门与实践》,以获取更多实践经验分享和深层次的技术讨论。 参考资源链接:[汪明分享:SharePoint 2010商业智能入门与实践](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6ha8v67oi4?spm=1055.2569.3001.10343)
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

dbLenis

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值