做证券金融领域海量数据库的数据分析的朋友帮帮忙啊.

Question

可以用Analysis Services 分析的数据多维数据集,进行数据挖掘数据库的查询优化
1．合理使用索引
2．避免或简化排序
3．消除对大型表行数据的顺序存取 
4．避免相关子查询
5．避免困难的正规表达式 
6．使用临时表加速查询 
7．用排序来取代非顺序存取

Answer 1

哪位高手能不能把以下概念說清楚一點???可以用Analysis Services 分析的数据多维数据集,进行数据挖掘

Answer 2

算法和数据结构不涉及到的  可以采用sql analysis+vb dmo的方式做一般需要解决的问题如何建立数据仓库
如何分析数据仓库
如何建立数据仓库表
如何建立关系
如何开始使用数据转贴 :数据仓库的建立要基于关系型数据库，实际上讲，关系数据库提供给数据仓库最基础的功能，就是存贮数据，但是与原来使用关系型数据库不同的是，数据仓库中的数据表主要是集中说明一个项目相关的数据，他主要的功能是收集数据，为了给数据仓库中的维度表提供数据基础，每一个仓库表都能够有足够的信息说明这一类别的资料。
以sql 2000 olap 为例：
  数据仓库是在以关系数据库的基础上，从每一个仓库表中抽取能够建立维度的元素，当在这些元素都是有意义的元素。
  维度是什么，实际上维度在意义上讲，就是一系列有具体意义的数据值的集合，而且这个集合之间有关系，并且是层次的关系，什么是层次关系，说白了就是又有属性的意思，又有包含的意思。比如一个学生，有班级，有姓名，有学号，有性别，等等，如果做为一个数据仓库中的仓库表，姓名，性别，身高，出生年月，等都会是元素，如果要从这个表生成维度表，应是下面的排列： 姓名，性别，身高等等。  有了维度表，我们就能够建立了层次类型的统计，但是我们还缺少要统计什么这个项目，这个是表关系数据库最大差别的所在，关系数据库最常用的是表现基础数据，收集和记录这些数据，在一定的条件下呈现这些数据。虽然关系数据库也能再数据的基础上做数据分析和汇总，但是要做到数据仓库的程度，还是很麻烦的。这次我们要知道的olap的概念名词叫度量值，何为度量值？？
  度量值，用我自己的理解（不一定对啊），就是仓库表在时间维度上，对某一要分析的事务数据收集的集合，这个集合要说明的是仓库表中的每一个物品在某一个时间上的状态或是发生的事情。比如，每季度对学生做一次体检，那么每次体检得到的数据都将变成度量值，如，身高，体重等。这些度量值和时间仓库表再加上学生信息仓库表就可以形成一个事实表。时间仓库提供时间ID，学生仓库提供学生信息ID，身高，体重等数据与这两个ID结合就可以得到一个学生在某一些时间时的身体状态。在积累了一定的数据后，我们就可以在这些数据上进行分析，如果再加上其它的学习信息等等，我们就可以建立一个综合的，有层次的分析模型。这也就是多维表。