1 系统架构

• 基于MySQL搭建数据仓库
• 基于Kettle进行数据处理
• 帆软FineBI基于MySQL搭建的数据仓库进行数据分析

2 数据流程图

1. 通过Kettle将MySQL业务系统数据库中，将数据抽取出来，然后装载到MySQL数据仓库中。
2. 编写SQL脚本，对MySQL数据仓库中的数据进行数据分析（分组、聚合等），并将分析后的结果保存。
3. 使用 FineBI 将保存下来的分析结果以图形的方式展示出来。

3 创建finebi_shop数据库并导入数据

为了完成本次案例，我们需要提前准备好 finebi_shop 数据库，我们准备好了一个SQL脚本文件【finebi_shop_v1.2.sql】，里面有很多的一些SQL语句，这些SQL语句会自动创建数据库、表，并将数据插入到表中。数据量较大，建议使用source命令执行脚本。

表结构概览：

表名	说明
finebi_areas	行政区域表，例如：北京市、昌平区等。
finebi_goods	商品表，保存了商品的基本信息。例如：商品的唯一标识、商品的名称、店铺ID、商品的分类等。
finebi_goods_cats	商品分类表，每一个商品都有自己的分类。例如：海尔的某个冰箱属于：家用电器 > 大家电 > 冰箱 这样的一个分类。
finebi_orders	订单表，用户提交的订单将保存在该表中。表中包含了：下订单的用户、订单的状态、订单的支付金额、订单所属的区域、用户所属的地址等。
finebi_order_goods	订单明细表，订单明细表包含了订单中的包含的商品信息。用户可以同时买多个商品，然后提交一个订单。例如：提交的订单中包含一个手机、和一个电冰箱。订单明细中包含了用户买的商品数据和订单信息。例如：该订单明细对应的订单是什么、买了几个这样的商品、商品的ID是什么等。
finebi_users	用户信息表，包含了用户的ID、用户名、密码等信息。

4 创建finebi_shop_bi 数据仓库

create database if not exists finebi_shop_bi DEFAULT CHARACTER SET utf8;

提示：

if not exists 表示如果数据库不存在时，才会创建数据库，如果数据库已经存在，就不创建。