data-warehouse

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我建立了一些報告工具和我們的網站（相當於一箇中型網站，每天收到幾百萬的瀏覽量），如果有什麼好的自由/開源想知道數據倉庫系統在那裏。具體來說，我正在尋找的東西只存儲數據 - 我計劃建立一個自定義前端/ UI它，因此它表明我們關心的信息。不過，我不想爲此建立一個定製的數據庫，雖然我很確定一個SQL數據庫在這裏不起作用，但我不確定要準確使用什麼。任何指向有用的文章也將不勝感激。編輯：我應該提到 -

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對象數據庫，商業智能和倉儲

對不起，這似乎是一個新手問題，但我是數據倉庫和商業智能領域的新手。從我讀過的內容可以看出，由於關係模型的侷限性，需要多維數據庫。任何你需要處理多維數據庫的事情都可以在一個普通的關係數據庫上完成，這個數據庫具有非常複雜的查詢和較慢的性能連接和聚合操作。當我們談論對象數據庫的商業智能時，我們是否需要相同的概念（多維數據庫 - 數據倉庫等）？對象數據庫沒有連接，因爲對象之間的關係是通過直接引用來維護

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大規模ETL字符串查找性能問題

我有一個ETL過程性能問題。我有一張有超過40億行的桌子。結構是： id BIGINT身份（1,1） raw_url VARCHAR（2000）不爲空 md5hash CHAR（32）不爲空 job_control_number INT不爲空 md5hash上的id和非聚簇唯一索引上的聚簇唯一索引 SQL Server 2008企業版頁級別壓縮已啓用我們必須將來自Web服務器日誌的原始URL作

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MDX性能與T-SQL的比較

我有一個數據庫，其中包含具有超過6億條記錄的表格和一組存儲過程，用於對數據庫進行復雜的搜索操作。即使在表上有合適的索引，存儲過程的性能也非常緩慢。數據庫的設計是一個正常的關係數據庫設計。我想將數據庫設計更改爲多維，並使用MDX查詢而不是傳統的T-SQL查詢，但問題是： MDX查詢在性能方面是否比傳統T-SQL查詢更好？如果是的話，這會提高查詢性能的程度如何？感謝您的任何幫助。

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非關係數據庫建模工具？

嘿，夥計們，請推薦一些你在DW，DataMart，BI上成功使用過的非關係建模工具。自動創建雪花圖式，尺寸和事實表的示例。至極工具讓你感覺到熟悉的圖表和代用鍵，它會擁有出口選項或連接到SQL Server 2008 感謝

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SSAS - 定製總計

我試圖創造一個總的從屬性上採取的事實，而不是爲孩子的SSAS 2005年合計例如計算立方體假設我有10家門店所有這一切都有100個客戶在某一天訪問。然而，有些客戶訪問了多家商店時有一些重疊。因此，所有商店所屬的區域的總訪問者是在事實數據中提供的手動數字，例如， Storename Date StoreTotal RegionTotal Store 1 2008-01-01 10 95 Sto

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SQL Server 2008中用戶定義的排名/分析函數

我正在計劃將數據倉庫遷移到SQL Server 2008，並試圖設想如何在SQL Server中從Oracle複製LAG，LEAD，FIRST_VALUE和LAST_VALUE分析函數雖然窗口化分析函數的基本機制是（例如ROW_NUMBER，RANK和DENSE_RANK都存在），但它們不包含在SQL Server 2008中。對於這些函數，可以通過創建一個子查詢來實現相同的功能，該子查詢使用R

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設計事實表（或多個）

你會如何在一個數據倉庫模型此：有市這是地理區域，存在於地理層次，這樣的省（即州，如明尼蘇達州），地區（如MidWest）。通過計算「完成住房積壓百分比」，「預算花費百分比」，「分配給基礎設施的預算百分比」，「債務人覆蓋面積」等績效指標，對這些城市進行績效評估這些性能指標大約有100個。這些指標被分組爲「性能基團」，其本身分成計算施加到性能指標「關鍵性能區域」（計算變化基於某些因素，如市類

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是否可以部分刷新Oracle中的物化視圖？

我有一個非常複雜的基於其他物化視圖，常規視圖以及一些表（我不能「快速刷新」）的Oracle視圖。大多數情況下，此視圖中的現有記錄基於日期並且「穩定」，新記錄集具有新日期。有時，我會收到反向日期。我知道這些是什麼以及如果我維護一張桌子時如何處理它們，但我想保留這個「視圖」。完整刷新大約需要30分鐘，但在任何給定日期只需要25秒。我可以指定應僅更新物化視圖的一部分（即受影響的日期）嗎？是否必須取

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什麼是多DIMENTION OLAP多維數據集，並給例如立方體超過3個dimentions

由於我是新來的SSAS，一直在閱讀上多DIMENTION OLAP多維數據集的文章，努力理解立方的概念，它已經表示，雖然術語「立方體」表示三個維度，一個立方體可以具有多達64個維度。你能解釋一下，在立方體（除了三維x，y，z平面的例子）之外，這怎麼可能？請不要只給學習的鏈接，但也期待一些解釋。感謝