微软数据平台如何构建

① 微软产品如何搭建数据仓库mysql的数据库怎么和微软的数据仓库连呢数据仓库的结果，怎么用php调用呢

微软的数据仓库应该是以Windows Server DataCenter Edition为基础，建立的SQL Server数据存储平台。
具体的介绍你可以看看微软虚拟学院的课程
http://www.microsoftvirtualacademy.com/training-courses/721

现代数据仓库
http://www.microsoft.com/zh-cn/server-cloud/solutions/modern-data-warehouse/#fbid=3ZokmWcfKok

SQL Server - 数据仓库
使用 Microsoft SQL Server Enterprise 的数据仓库功能可以构建更快的仓库、管理不断增加的数据量、与 Microsoft 商业智能产品集成；在收购 DATAllegro 后，还可以扩展仓库以对数百 TB 的数据进行操作。

什么是数据仓库
概述：SQL Server 2012 数据仓库
概述：并行数据仓库
http://technet.microsoft.com/zh-cn/sqlserver/dd421879.aspx

应该mysql 和 微软的数据仓库连接？
php和微软的数据仓库连接？
我觉得你读懂了微软的策略之后就不会问这种问题了吧。
mysql 和 MS SQL Server 连接起来应该非常非常麻烦吧。
php 连接MS SQL Server应该不如aspx吧？
不过有很多人都做出来了，你可以Google搜索“php SQLServer 连接”

Microsoft Drivers 3.0 for PHP for SQL Server
http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=20098
支持的操作系统
Windows 7, Windows Server 2008 R2, Windows Server 2008 Service Pack 2, Windows Vista Service Pack 2
• PHP 5.3.6 or PHP 5.4. For more information about downloading and installing PHP, visit PHP on Windows.

• Microsoft SQL Server 2012 Native Client available in the SQL Server 2012 Feature Pack.
• Any edition of SQL Server 2005 or later.

• A Web server configured to run PHP.

② 如何构建云数据中心

NewMedia新媒体联盟创始人、移动互联网时代的趋势观察家袁国宝在他的新作《新基建：数字经济重构经济增长新格局》一书中写到详细云数据中心的构建步骤主要分为3步。

新基建

一、虚拟化

利用软硬件管理程序将物理资源映射为虚拟资源的技术被称为虚拟化技术。对关键IT资源进行虚拟化，是打造云数据中心的基础和前提。

云数据中心需要虚拟化的关键IT资源主要有服务器、存储及网络。其中，服务器虚拟化主要包括Unix服务器虚拟化与x86服务器虚拟化。Unix服务器又被称为小型机，而小型机厂商普遍为自身的小型机产品开发了差异化的虚拟化程序，导致这些虚拟化程序无法对其他厂商的小型机产品进行虚拟化。

目前，市场中常见的x86服务器虚拟化产品有VMware ESX/ESXi、微软的Hyper-V、开源KVM虚拟机等。Oracle和华为等服务器厂商还开发了基于Xenia内核的虚拟化平台。

云数据中心需要同时调用不同厂商以及不同类型的服务器资源，而对服务器进行虚拟化后，便可以有效解决不同服务器间的硬件差异问题，使用户获得标准逻辑形式的计算资源。

存储虚拟化的逻辑为：在物理存储系统上增加一个虚拟层，从而将物理存储虚拟化为逻辑存储单元。通过存储虚拟化，云数据中心服务商可以将不同品牌、不同级别的存储设备资源整合到一个大型的逻辑存储空间内，然后对这个存储空间进行划分，以便满足不同用户的个性化需要。

网络虚拟化涉及到了网络设备及网络安全设备、网络本身的虚拟化。其中，需要虚拟化的网络设备及网络安全设备有网卡、路由器、交换机、HBA卡、防火墙、IDS/IPS、负载均衡设备等。网络本身的虚拟化主要涉及到FC存储网络与IP网络的虚拟化。

目前，个体与组织对网络需求愈发个性化，为了更加低成本地满足其需求，云数据中心厂商对网络进行虚拟化成为必然选择。与此同时，网络虚拟化后，云数据中心可以在网络环境与多层应用环境中将非同组用户实现逻辑隔离，这既能提高数据安全性，又能降低网络管理复杂性。

将关键IT资源进行虚拟化后，云数据中心服务商便可以对这些资源进行统一调配与集中共享，大幅度增加资源利用率。测试数据显示，未虚拟化前，数据中心IT资源利用率仅有10%～20%，而虚拟化后的资源利用率达到了50%～60%。

二、资源池化

资源池化是指IT资源完成虚拟化后，为其标上特定的功能标签，再将其分配到不同的资源组，最终完成其池化。

资源池化可以解决不同结构IT设备的规格与标准的差异问题，对资源进行逻辑分类、分组，最终将资源用标准化的逻辑形式提供给用户。资源池化过程中，云数据中心服务商可按照硬件特性，对不同服务等级的资源池组进行划分。云数据中心的资源池主要包括服务器资源池、存储资源池及网络资源池。

存储资源池化过程中，云数据中心服务商需要重点分析存储容量、FC SAN网络需要的HBA卡的端口数量、IP网络所需的网卡端口数量等是否与自身的业务规模相匹配。

网络资源池化过程中，云数据中心服务商则需要重点分析进出口链路带宽、HBA卡与端口数量、IP网卡与端口数量，安全设备端口数量与带宽等是否与自身的业务规模相匹配。

三、自动化

自动化是指使IT资源都具备按照预设程序进行处理的过程。如果说IT资源的虚拟化与池化能够让数据中心的计算能力、存储空间、网络带宽与链路等成为动态化的基础设施，那么，IT资源的自动化便是让数据中心获得了一套能够对基础设施进行自动化管理的有效工具。

云数据中心可以利用基于SOA的流程管理工具对数据中心的业务任务、IT任务进行统一IT编排。然后利用可编程的工作流程工具从资产中解耦工作流程及流程的执行逻辑。在IT编排工具的帮助下，系统设计师可以对现有工作流程进行修改，添加新的工作流程，甚至利用可重复使用的适配器对资产进行修改等，不需要重新开展工作，有效降低开发人力、物力成本。

③ 如何构建一个完善的数据库,如何来处理表与表关系.

SQL Server本身就是一个完善的数据库，提供可视化编程，后台完成所有拖放处理操作，不管有没有数据都可以使用，不需要编译。

一个比较合理的数据库设计应该考虑数据的交互性和挖掘能力、处理效率以及日志记录。

建立数据表，注意以下几点：

1. 表建立的时候要有主键和索引，表与表之间要能使用主键相联系，举例说在A表里我做完一次记录要生成一个单号，B表里面是依据单号来做下一个流程，而不是依据记录的每一条数据
   

2. 取名尽量使用英文+下划线，SQL Server里对汉字需要转码，影响工作效率，按照他的默认编码方式操作有助于提高数据处理速度

3. 建立数据表的列数不要太多，用编码规则来建立逻辑

4. 注意字段存储空间，限制字段长度，少用注释和image

5. 存储过程尽量简洁实用
   

建立视图，为了别的客户端使用，尽量建立视图，做好完整的数据分析，别的接口程序或者客户端直接就可以拿去使用。做视图注意几点：

1. 多个表操作写在一个视图里，不要嵌套太多视图
   

2. 连接查询要适当的筛选

3. 跨服务器操作视图，要建立服务器链接表，尽量使用内网链接，把服务器链接表做成查询视图，放在本地服务器数据库里，这样就等同本地操作

4. 视图之间保留连接字段作为主要索引

建立计划作业，有计划地进行数据同步更新和备份标识工作，注意事项：

1. 备份数据尽量放数据库里同步复制
   

2. 计划任务避开工作高峰期

建立存储过程，记录操作日志，把日志以数据表的形式存储，注意事项：

1. 存储过程对本表操作，不要交互太多表
   

2. 精简参数数量，注意参数存储空间

3. 对记录修改删除、更新标记的时候尽量使用时间来索引

建立关系图，给表与表之间建立直接关系，整理整体挖掘数据性能。

建立计划更新任务，优化数据库整体性能。