数据仓库与 OLAP 技术详解
1. 数据架构概述
在当今的数据分析领域，一种常见的模型是互联网用户连接到 Web 服务器，而 Web 服务器再连接到分析服务器的立方体（cube）。借助这样的架构，无论用户身处何地，都能获取立方体数据。这种实现方式极大地方便了通过 Web 界面进行分析和报告，而在过去，这样的操作并非易事。
2. SQL Server 数据库
事务处理数据库和分析数据库通常采用 SQL Server 数据库。当然，这两个系统也可以使用其他产品的数据库。不过，如果使用不同的数据库管理系统，数据转换过程会增多，且变得更加复杂。
3. 数据转换服务（DTS）
DTS 的主要功能是将数据从一个位置移动到另一个位置。在这个过程中，DTS 能够对数据进行转换和格式化，以满足分析环境的需求。通常，从事务处理环境转移到分析处理系统的数据需要进行转换或更改，原因如下：
- 事务数据库和分析数据库使用不同的数据类型。
- 数据需要保持一致性。
- 事务环境中的数据格式不符合开发者进行分析的要求。
在数据仓库方面，DTS 在处理数据流中起着重要作用。它一般用于将数据从事务数据库复制到分析数据库，常常是实现数据转换的催化剂，能让数据以易于访问的方式进入分析系统。此外，DTS 还可用于自动化立方体的处理。
4. 分析服务
分析服务主要由两个部分组成：Microsoft OLAP 数据库和数据挖掘工具。
5. 数据透视表服务（PivotTable Service）
数据透视表服务是一个进程内桌面 OLAP 服