摘要：本文简单介绍了使用 Microsoft 数据仓库架构的数据仓库，讨论了数据仓库能够实现的功能，使用数据仓库的恰当时机，以及如何将数据仓库与系统体系结构合成一体。

　　简介

　　1998 年发布的 7.0 版 Microsoft® SQL Server™ 中已经包含数据仓库软件。如果您对数据仓库比较陌生，您可能会问：“它能够干什么？什么时候使用数据仓库比较合适？怎样才能将数据仓库与系统体系结构合为一体？”本文将简要介绍使用 Microsoft 数据仓库架构的数据仓库。

　　数据仓库

　　在软件行业相对短暂的历史中，数据库已经成为收集和分布信息的系统的基础。这些数据库深层隐藏的是统计学或测量方法，战略家们可以对其进行研究，以提高系统的整体效率。数据采集是这类信息的重要部分，目的在于根据数据库内容进行正确决策。直到最近，这种努力还需要昂贵而笨重的数据采集软件包，或能够将信息请求精确翻译成可使用的、更有效的查询的数据库专家。除特大型的机构以外，对其他所有人来说，这两种方案的成本都极为昂贵。

　　就数据采集的目的而言，能够有效用于产品分类、库存控制和订单条目系统的普通关系数据库可能并不是最佳的设计。跨表和跨数据库（有时甚至是跨服务器）汇总输出可能会非常复杂，而这种复杂是可以避免的。需要进行数据采集时，创建一个可供数据分析查询用的信息中心储备库将更有意义。这就是数据仓库的含义。来自系统不同部分的信息被集成到数据仓库中，以便于访问。

　　作为数据仓库模型的立方体

　　用立方体作为数据仓库储备库的名称虽然不完美，但比较令人满意。如何区分数据仓库立方体和几何立方体呢？这两种立方体之间存在几个重要的不同之处。数据仓库立方体由任意数量的维度定义（并不限于三维，有时数据仓库立方体可能少于三维）。描述数据仓库立方体的维度与描述几何立方体的长、宽和高一样。如果需要，可以将维度组合成任意数量的级别。

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