架构分析：SQL Server 与 Data Warehouse 妙用（sqlserver与dw）

SQL Server和Data Warehouse有着非常具有时代感的基础体系，它们的主要应用领域并不一定是相同的，但是架构分析有可能使它们成为一个强大的解决方案。在这篇文章中，我们将讨论SQL Server和Data Warehouse上可能出现的架构分析，以及它们分别可以在各自企业系统中发挥什么样的作用。

首先，让我们从SQL Server说起。SQL Server是一种关系型数据库，支持使用SQL语言来操作和管理数据副本。它常用于数据存储和检索、功能和报表服务、基于搜索的技术应用，以及基于统计学的数据分析。通常，SQL Server的应用会涉及数据的插入，查询，更新和删除，从而实现来自跨组织/部门的数据的集成。

数据仓库是一种用于储存经过综合比较和分析的数据的数据库环境。在数据仓库中，会有大量的历史数据，它将会让数据仓库系统能够提供有用的见解，建立企业中定义的统计学模型，查询有用的信息。在数据仓库环境中，会使用ETL（Extract-Transform-Load）来从各个源数据系统中提取、重新组合和载入数据，然后执行报表和大数据分析，以发现有用的见解。

将SQL Server和数据仓库设置为组件，可以增加企业处理数据分析的能力。SQL Server的数据存储功能与Data Warehouse的分析能力可以相互补充，能够提供形成一个单一体系的数据分析环境。在这样的环境中，SQL Server可以提供数据获取和清洗，而Data Warehouse可以提供趋势和模型分析，从而为数据驱动的决策提供有力支持。

例如，Data Warehouse可以提供深入的交叉分析能力，有助于企业更准确的把握潜在的商机，同时SQL Server可以提供高效的数据处理能力，用于提取两个数据源之间的关系等。基于上面提到的，最后我们来看一个实际案例：

一个运营公司想要在自身系统中使用SQL Server与Data Warehouse来实现数据分析环境。在这种情况下，可以将SQL Server设置为一个原始数据仓库，并使用一些存储过程从其他数据源中采集所需数据，以便将其入库，然后使用ETL从原始库提取、转换和加载数据，并最终利用Data Warehouse的数据分析功能，以便进行报表服务、基于搜索的数据分析等工作。

总而言之，SQL Server和Data Warehouse能够搭配使用，搭建有效的数据分析环境，甚至还可以建立自身的数据处理系统，以支持基于大数据的企业决策。让我们为这两种数据库系统的组合正确使用架构分析，把它们带入时代新界面！