数据仓库模型建设规范1.0资料
中国电信CTG-MBOSS规范总体介绍
MSS项目成果
计费模型项 目成果
©版权所有, 注意保密
O-S1:服务管理
O-N1:综合网管
CTG-EDM项 目成果
14
D-O1:运营数据仓储 D-W1:数据仓库
图例：
IT管控架构 IT管控流程 供应商管理 实施指导意见
已经完成
§ CTG-MOBSS总体规范
q 功能和技术架构 q 管控架构
§ 总体实施规划
计费
BSS
帐务
采集
网络
©版权所有, 注意保密
资源（逻辑） 网管
投资、采购 项目建设
资源（物理） OSS
量收对应
帐实对应
5
资产管理 MSS
MSS
财务 人力资源 工程管理
应用
系统 信息数据管理 企业信息门户
IT技术架构涵盖功能范围
BSS
OSS
客户关系管理 计费帐务 综合结算 营销分析
服务开通 服务管理 施工调度 综合资源管理 网络管理
©版权所有, 注意保密
21
集团 省 本地网
集成蓝图
MSS 1’ 综合管理系统 2’
BSS
3’
CRM系统
7’
9’
计费系统
OA/知识 管理系统
A
6’ 8’ 4’
5’
11’
10’
B 营销分析系统
D
3
1 综合管理系统 2
CRM系统
7
结算系统 5
计费系统
11
10
9
营销分析系统 H
• IT规划流程：集团和各省以ITSP为战略指导，制定三 年滚动规划；再根据滚动规划形成年度计划；集团根 据当年信息化工作重点提出指导意见。
数据仓库模型建设规范1.0
数据仓库模型建设规范1.概述数据仓库不同于日常的信息系统开发,除了遵循其他系统开发的需求、分析、设计、测试等通常的软件生命周期之外，它还涉及到企业信息数据的集成,大容量数据的阶段处理和分层存储,数据仓库的模式选择等等,因此数据仓库的模型设计异常重要,这也是关系到数据仓库项目成败的关键。
物理模型就像大厦的基础架构,就是通用的业界标准,无论是一座摩天大厦也好,还是茅草房也好,在架构师的眼里,他只是一所建筑,地基—层层建筑—封顶,这样的工序一样也不能少,关系到住户的安全,房屋的建筑质量也必须得以保证,唯一的区别是建筑的材料,地基是采用钢筋水泥还是石头,墙壁采用木质还是钢筋水泥或是砖头;当然材料和建筑细节还是会有区别的,视用户给出的成本而定;还有不可忽视的一点是,数据仓库的数据从几百GB到几十TB不等,即使支撑这些数据的RDBMS无论有多么强大,仍不可避免地要考虑数据库的物理设计。
数据仓库建模的设计目标是模型的稳定性、自适应性和可扩展性。
为了做到这一点，必须坚持建模的相对独立性、业界先进性原则。
2.数聚模型架构在数聚项目实施过程，我们一般将数据仓库系统的数据划分为如下图所示几个层次。
2.1.数据架构图2.2.架构工作方法规范2.3.准备层L02.3.1.主要数据结构临时表：从数据源抽取，直接落地到临时表。
临时表总是保存这次抽取的数据，不保留历史数据。
也就是说，如果是全量抽取的话，就是源系统整个表的数据，如果是增量抽取的话，就是自从上次修改后的数据。
接口表：从临时表，经过清洗、转换到达接口表。
接口表保存历史数据，也就是说，如果是全量抽取的话，就是源系统整个表的数据，如果是增量抽取的话。
接口表里面也是源系统整个表的数据。
转换表：为了进行清洗和转换建立的中间辅助表。
2.3.2.命名规范临时表：L0_TMP_源系统_具体业务或 L0_TMP_业务主题_具体业务（对单一源）举例：L0_TMP_POS_SALESORDER接口表：L0_DCI_业务主题_具体业务表举例：L0_DCI_SALES_SALESORDER转换表：L0_MAP_具体业务表举例：L0_MAP_SALES2.3.3.开发工作●开发数据抽取接口，落地TMP区●开发数据清洗转换程序，落地DCI区，多源系统进行合并●开发数据装载程序，装载到L1层2.4.原子层L12.4.1.主要数据结构维度表：整个数据仓库一致的维度代码表：维度属性，非维度代码等。
数据仓库国家标准规范最新
数据仓库国家标准规范最新随着信息技术的快速发展，数据仓库作为企业数据管理和分析的核心工具，其标准化建设对于确保数据的一致性、安全性和可扩展性至关重要。
以下是关于数据仓库国家标准规范的最新概述：# 数据仓库国家标准规范最新引言数据仓库国家标准规范旨在为企业提供一个统一的数据管理框架，以支持数据的集成、存储、管理和分析。
这些规范有助于提升数据处理的效率，降低运营成本，并确保数据的准确性和可靠性。
1. 数据定义和分类- 明确数据的定义，包括结构化数据和非结构化数据。
- 根据业务需求和数据特性，对数据进行合理分类。
2. 数据集成- 规定数据集成的方法和流程，确保数据源的多样性和数据的一致性。
- 采用ETL（Extract, Transform, Load）等技术实现数据的抽取、清洗和加载。
3. 数据存储- 规定数据存储的格式和结构，支持关系型数据库和非关系型数据库的存储需求。
- 确保数据存储的安全性，包括数据备份和灾难恢复机制。
4. 数据质量管理- 制定数据质量标准，包括数据的准确性、完整性、一致性和时效性。
- 实施数据质量监控和评估机制，及时发现并纠正数据问题。
5. 数据安全与隐私保护- 规定数据访问控制和权限管理，确保数据的安全性。
- 遵守相关的数据保护法规，保护个人隐私和敏感信息。
6. 数据分析与报告- 规定数据分析的方法和工具，支持高级分析和数据挖掘。
- 制定报告生成的标准格式，确保报告的一致性和可读性。
7. 数据治理- 明确数据治理的职责和流程，包括数据的所有权、使用权和责任。
- 建立数据治理委员会，负责监督和指导数据仓库的建设和维护。
8. 技术标准和接口规范- 规定数据仓库的技术架构和接口标准，确保系统的兼容性和扩展性。
- 支持开放标准和API，促进数据的共享和互操作。
结语数据仓库国家标准规范的最新发展，为企业提供了一个坚实的数据管理基础。
通过遵循这些规范，企业能够更有效地利用数据资源，提升决策质量和业务竞争力。
数据库建设规范标准[详]
![数据库建设规范标准[详]](https://img.taocdn.com/s3/m/61779ffccf84b9d529ea7a23.png)
数据库建设规目录1. 前言 (2)2. 围 (2)3. 术语和定义 (2)3.1式 (2)3.2关联 (2)3.3关系模型 (2)3.4视图 (3)3.5外键 (3)3.6约束 (3)3.7主键 (3)4. 命名规 (3)4.1规约定 (3)4.2表名 (4)4.3视图 (4)4.4存储过程 (4)4.5函数 (4)4.6触发器 (4)4.7字段 (4)4.8索引 (4)5. 数据库建设过程规 (5)5.1概述 (5)5.2需求分析阶段 (6)5.2.1需求调查 (6)5.2.2容分析 (6)5.3概念结构设计阶段 (6)5.2.1定义实体 (7)5.3.3定义关系 (7)5.3.4定义属性 (7)5.3.5定义键 (7)5.3.6定义索引 (8)5.3.7定义其他对象和规则 (8)5.4逻辑结构设计阶段 (8)5.5数据库物理设计阶段 (9)5.6实施、运行、维护规 (10)6. 数据库建设安全性规 (11)6.1概述 (11)6.2完整性设计 (11)6.3物理安全 (13)6.4访问控制 (13)6.5数据备份 (14)1. 前言数据库技术是信息资源管理最有效的手段。
数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。
本规通过数据建库的命名、结构、建库过程及安全性措施等几个技术方面进行约定，目的就是提供一套规、合理、科学的建库技术体系，应用系统提供建库技术参考。
2. 围本规主要从关系数据库的命名、关系和结构以及建设过程等几个方面来规定数据库设计应遵循的规。
3. 术语和定义3.1式关系数据库中的关系是要满足一定要求的，满足不同程度要求的为不同式。
满足最低要求的叫第一式，简称 1NF。
在第一式中满足进一步要求的为第二式，其余以此类推。
一般而言，数据库的设计应至少满足第三式。
3.2关联关联是不同表之间的数据彼此联系的方法。
数据中心数据仓库建设规范模板
一、引言数据仓库是数据中心的核心组成部分，为企业提供决策支持和数据分析等重要功能。
本文档旨在规范数据中心数据仓库的建设过程，确保数据仓库的稳定性和可靠性。
二、背景数据中心数据仓库的建设是为了满足企业对大数据分析和决策支持的需求。
随着数据量的不断增长和业务复杂度的提升，数据仓库的建设变得尤为重要。
三、数据仓库建设的基本原则1.满足业务需求：根据企业的业务需求定制数据仓库的结构和功能，确保数据仓库能够准确、高效地支持业务分析和决策支持。
2.数据一致性：保证数据仓库中的数据与源数据保持一致，避免数据错误和混乱。
3.数据安全性：加强数据仓库的安全控制，确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性。
4.可扩展性：设计数据仓库的架构和存储方式，以便在需要扩展时能够方便地进行扩容和升级。
5.可维护性：建设数据仓库时应考虑维护成本和维护工作的简化，确保数据仓库的稳定性和可维护性。
四、数据仓库建设流程1.需求分析阶段a）收集业务需求：与业务部门沟通，明确业务分析和决策支持的需求。
b）确定数据源：确定数据仓库的数据来源，包括关系数据库、文件系统等。
c）制定数据仓库规划：根据需求和数据源，确定数据仓库的架构和数据模型。
2.数据抽取和清洗阶段a）数据抽取：根据数据源的不同，采用相应的抽取方式，将数据源中的数据导入到数据仓库。
b）数据清洗和转换：对抽取的数据进行清洗和转换，确保数据的一致性和正确性。
c）数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中。
3.数据存储和管理阶段a）数据存储：选择适当的存储方式，包括关系数据库、列式数据库等，根据需求进行数据分区和索引设计。
b）数据管理：制定数据管理策略，包括备份与恢复、空间管理、性能优化等。
4.数据分析和决策支持阶段a）数据挖掘和分析：利用数据仓库中的数据进行数据挖掘和分析，提取有价值的信息，支持业务部门的决策。
b）报表和可视化：设计和报表和可视化界面，直观地展现数据分析结果，支持普通用户进行数据分析。
oracle数据库安装及配置规范_v1.0
Oracle数据库系统安装及配置规范2015-10目录1. 数据库物理设计原则 (5)1.1. 数据库环境配置原则 (5)1.1.1. 操作系统环境 (5)1.1.2. 内存要求 (5)1.1.3. 交换区设计 (5)1.1.4. 其他 (6)1.2. 数据库设计原则 (6)1.2.1. 数据库SID (6)1.2.2. 数据库全局名 (6)1.2.3. 数据库类型选择 (6)1.2.4. 数据库连接类型选择 (7)1.2.5. 数据库SGA配置 (7)1.2.6. 数据库字符集选择 (8)1.2.7. 数据库其他参数配置 (9)1.2.8. 数据库控制文件配置 (9)1.2.9. 数据库日志文件配置 (10)1.2.10. 数据库回滚段配置 (10)1.2.11. 数据库临时段表空间配置 (11)1.2.12. 数据库系统表空间配置 (11)1.3. 数据库表空间设计原则 (11)1.3.1. 表空间大小定义原则 (11)1.3.2. 表空间扩展性设计原则 (12)1.4. 裸设备的使用 (12)2. 数据库逻辑设计原则 (13)2.1. 命名规范 (13)2.1.1. 表属性规范 (13)2.1.2. 索引 (14)2.1.3. 视图 (15)2.1.4. 实体化视图 (15)2.1.5. 存储过程 (15)2.1.6. 触发器 (15)2.1.7. 函数 (16)2.1.8. 数据包 (16)2.1.9. 序列 (16)2.1.10. 表空间 (16)2.1.11. 数据文件 (16)2.1.12. 普通变量 (16)2.1.13. 游标变量 (17)2.1.14. 记录型变量 (17)2.1.15. 表类型变量 (17)2.2. 命名 (17)2.2.1. 语言 (17)2.2.2. 大小写 (18)2.2.3. 单词分隔 (18)2.2.4. 保留字 (18)2.2.5. 命名长度 (18)2.2.6. 字段名称 (18)2.3. 数据类型 (18)2.3.1. 字符型 (18)2.3.2. 数字型 (19)2.3.3. 日期和时间 (19)2.3.4. 大字段 (19)2.3.5. 唯一键 (19)2.4. 设计 (20)2.4.1. 范式 (20)2.4.2. 表设计 (20)2.4.3. 索引设计 (23)2.4.4. 视图设计 (24)2.4.5. 包设计 (24)2.4.6. 安全性设计 (25)2.5. SQL编写 (26)2.5.1. 字符类型数据 (26)2.5.2. 复杂sql (27)2.5.3. 高效性 (27)2.5.4. 健壮性 (28)2.5.5. 安全性 (29)2.5.6. 完整性 (30)3. 备份恢复设计原则 (30)3.1. 数据库exp/imp备份恢复 (30)3.1.1. 数据库级备份原则 (30)3.1.2. 用户级备份原则 (30)3.1.3. 表级备份原则 (31)3.2. 数据库冷备份原则 (31)3.3. Rman备份恢复原则 (31)3.3.1. Catalog数据库 (31)3.3.2. Archive Log (33)3.3.3. 全备份策略 (33)3.3.4. 增量备份策略 (33)3.3.5. 恢复原则 (33)3.4. 备用数据库原则 (34)3.5. 一些小经验 (34)3.6. 系统调优知识 (35)3.6.1. 生成状态报表（statspack的使用） (35)3.6.3. 内存调整 (37)3.6.4. 排序的优化 (40)3.6.5. 统计信息 (41)4. 设计工具 (42)1.数据库物理设计原则1.1.数据库环境配置原则1.1.1.操作系统环境对于中小型数据库系统，采用linux操作系统比较合适，对于数据库冗余要求负载均衡能力要求较高的系统，可以采用Oracle10gRAC 的集群数据库的方法，集群节点数范围在2—64个。
数据库模型与设计规范
数据库模型与设计规范数据库模型是指数据库中数据的逻辑结构，它描述了数据之间的关系和组织方式。
数据库设计规范则是在进行数据库模型设计时需要遵循的一些规则和标准。
良好的数据库模型和设计规范能够提高数据库的性能、可维护性和扩展性。
本文将介绍数据库模型的常见类型以及设计规范的一些建议。
一、数据库模型1. 层次模型（Hierarchy Model）：层次模型使用树形结构来组织数据，每个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。
层次模型适用于表示具有严格层次关系的数据，例如部门与员工的关系。
2. 网状模型（Network Model）：网状模型通过记录间的指针连接来表示数据的关系。
与层次模型相比，网状模型允许一个子节点具有多个父节点。
网状模型适用于表示复杂的数据关系，例如多对多的关系。
3. 关系模型（Relational Model）：关系模型使用表格来表示数据之间的关系，每个表格都有一个唯一的标识。
关系模型适用于表示结构化的数据，例如客户、订单和产品。
4. 面向对象模型（Object-oriented Model）：面向对象模型以对象为基本单元，表示数据及其行为。
每个对象可以拥有属性和方法，对象之间可以通过继承和聚合建立关系。
面向对象模型适用于表示复杂的对象关系。
5. 文档模型（Document Model）：文档模型以文档为基本单元，通常使用XML或JSON格式存储数据。
文档模型适用于表示半结构化的数据，例如日志文件和配置文件。
二、数据库设计规范1. 命名规范：为了方便维护和理解，表、字段、约束等的命名应具有一定的规范性。
建议使用有意义且具有描述性的名词来命名，同时遵循一致的命名规则。
2. 主键设计：每个表都应该有一个唯一且非空的主键。
主键可以提高数据的检索速度，并确保数据的完整性。
可以使用整型自增或GUID 等作为主键，根据业务需求来选择。
3. 外键约束：如果存在表之间的关系，应该使用外键来保证数据的一致性和完整性。
数据仓库建设方案
数据仓库建设方案
一、业务背景
数据仓库是收集、管理和处理多种类型的数据，让企业可以多维度快
速分析各种历史数据的一种系统软件。
它是基于数据库技术所进行的，能
够支持OLAP（Online Analytical Processing，在线分析处理）的系统。
企业将其大量的历史数据存放在数据仓库中，以便日后系统管理方便，并
便于进行数据挖掘，企业需要根据企业业务特点制定合理的数据仓库建设
方案。
2.建立数据模型：根据数据仓库的要求，建立反映业务实体和业务关
系的数据模型，构建一个数据仓库的框架，让业务可以正常运行。
3.数据采集：根据目标定义，采集各种结构化和非结构化的数据，采
集的数据有统一的格式，并实施数据质量检查，确保数据准确性和完整性。
4.数据清洗：检查采集数据中的错误、重复、冗余数据，并进行相应
处理，用以后续的数据分析和挖掘。
5.数据服务：建立支持复杂分析的数据服务。
数据仓库模型建设规范10
数据仓库模型建设规范1.概述数据仓库不同于日常的信息系统开发,除了遵循其他系统开发的需求、分析、设计、测试等通常的软件生命周期之外，它还涉及到企业信息数据的集成,大容量数据的阶段处理和分层存储,数据仓库的模式选择等等,因此数据仓库的模型设计异常重要,这也是关系到数据仓库项目成败的关键。
物理模型就像大厦的基础架构,就是通用的业界标准,无论是一座摩天大厦也好,还是茅草房也好,在架构师的眼里,他只是一所建筑,地基—层层建筑—封顶,这样的工序一样也不能少,关系到住户的安全,房屋的建筑质量也必须得以保证,唯一的区别是建筑的材料,地基是采用钢筋水泥还是石头,墙壁采用木质还是钢筋水泥或是砖头;当然材料和建筑细节还是会有区别的,视用户给出的成本而定;还有不可忽视的一点是,数据仓库的数据从几百GB到几十TB不等,即使支撑这些数据的RDBMS无论有多么强大,仍不可避免地要考虑数据库的物理设计。
数据仓库建模的设计目标是模型的稳定性、自适应性和可扩展性。
为了做到这一点，必须坚持建模的相对独立性、业界先进性原则。
2.数聚模型架构在数聚项目实施过程，我们一般将数据仓库系统的数据划分为如下图所示几个层次。
2.1.数据架构图2.2.架构工作方法规范2.3.准备层L02.3.1.主要数据结构临时表：从数据源抽取，直接落地到临时表。
临时表总是保存这次抽取的数据，不保留历史数据。
也就是说，如果是全量抽取的话，就是源系统整个表的数据，如果是增量抽取的话，就是自从上次修改后的数据。
接口表：从临时表，经过清洗、转换到达接口表。
接口表保存历史数据，也就是说，如果是全量抽取的话，就是源系统整个表的数据，如果是增量抽取的话。
接口表里面也是源系统整个表的数据。
转换表：为了进行清洗和转换建立的中间辅助表。
2.3.2.命名规范临时表：L0_TMP_源系统_具体业务或 L0_TMP_业务主题_具体业务（对单一源）举例：L0_TMP_POS_SALESORDER接口表：L0_DCI_业务主题_具体业务表举例：L0_DCI_SALES_SALESORDER转换表：L0_MAP_具体业务表举例：L0_MAP_SALES2.3.3.开发工作●开发数据抽取接口，落地TMP区●开发数据清洗转换程序，落地DCI区，多源系统进行合并●开发数据装载程序，装载到L1层2.4.原子层L12.4.1.主要数据结构维度表：整个数据仓库一致的维度代码表：维度属性，非维度代码等。
数据库建库规范
数据库建库规范在当今数字化的时代，数据库成为了企业和组织存储、管理和利用数据的核心工具。
一个设计良好、规范建设的数据库能够高效地支持业务运营，提供准确可靠的数据，而一个不规范的数据库则可能导致数据混乱、错误、丢失，甚至影响业务的正常开展。
因此，遵循一套科学合理的数据库建库规范至关重要。
一、数据库规划与设计在开始建库之前，需要进行全面的规划和设计。
这包括明确数据库的用途和目标，确定要存储的数据类型、规模和访问需求。
例如，如果是用于客户关系管理的数据库，就需要重点考虑客户的基本信息、交易记录、沟通历史等数据。
同时，要进行合理的数据库架构设计。
选择合适的数据库管理系统（如 MySQL、Oracle、SQL Server 等），并根据数据特点和业务需求确定数据库的模式，如关系型数据库的表结构、字段定义、主键和外键等。
在设计表结构时，要遵循规范化原则，尽量减少数据冗余，提高数据的一致性和完整性。
二、数据命名规范清晰、一致且有意义的数据命名是数据库建库规范的重要组成部分。
表名、字段名应该能够准确反映其包含的数据内容。
使用具有描述性的名称，避免使用模糊、简短或无意义的缩写。
例如，“customer_information”比“ci”更具可读性和可理解性。
命名规则应保持一致，采用统一的大小写格式（如驼峰命名法或下划线命名法），并遵循一定的命名约定，如使用名词来命名表，使用动词或形容词来命名存储过程等。
三、数据类型选择为每个字段选择合适的数据类型能够优化数据库的存储空间和性能。
例如，对于整数类型，要根据数据的取值范围选择合适的整数类型（如 tinyint、int 或 bigint）。
对于字符串类型，要根据预计的长度选择合适的长度（如 varchar 或 char），避免过度浪费存储空间。
四、主键和索引设计主键是用于唯一标识表中每条记录的字段或字段组合。
主键的选择应该具有唯一性和稳定性，通常建议使用自增整数类型作为主键。
数据中心数据仓库建设规范模板
数据中心数据仓库建设规范模板一、项目背景与目标（一）业务背景阐述企业的业务现状和发展趋势，分析当前数据管理和利用中存在的问题和挑战，说明建设数据仓库的必要性。
（二）项目目标明确数据仓库建设的总体目标，例如提高数据质量、实现数据整合与共享、支持数据分析和决策等。
同时，将总体目标分解为具体的、可衡量的阶段性目标。
二、需求分析（一）业务需求与各业务部门进行深入沟通，了解其对数据的需求，包括数据的内容、格式、频率、用途等。
（二）数据需求对业务需求进行转化，确定所需的数据来源、数据类型、数据量、数据粒度等。
（三）性能需求根据业务场景和用户规模，预估数据仓库的查询和处理性能要求，如响应时间、吞吐量等。
三、数据仓库架构设计（一）分层架构通常包括源数据层、数据清洗转换层、数据存储层和数据应用层。
每层的功能和职责要清晰明确。
（二）技术选型根据企业的技术实力、预算和业务需求，选择合适的数据仓库技术平台，如传统的关系型数据库（如 Oracle、SQL Server）、大数据平台（如 Hadoop、Spark）等。
（三）存储设计合理规划数据的存储方式，包括表结构设计、分区策略、索引设计等，以提高数据存储和查询的效率。
四、数据治理与质量管理（一）数据治理框架建立数据治理组织架构，明确各角色的职责和权限，制定数据治理流程和制度。
（二）数据质量评估制定数据质量评估指标和方法，定期对数据进行质量检查和评估。
（三）数据清洗与转换对源数据进行清洗、转换和整合，确保数据的准确性、完整性和一致性。
五、数据安全与隐私保护（一）访问控制建立严格的用户访问权限管理机制，根据用户角色和职责分配不同的数据访问权限。
（二）数据加密对敏感数据进行加密存储和传输，确保数据的安全性。
（三）隐私保护遵循相关法律法规和企业规定，对涉及个人隐私的数据进行妥善处理和保护。
六、数据仓库开发与测试（一）开发流程制定数据仓库的开发流程，包括需求分析、设计、编码、测试、部署等阶段的工作流程和规范。
数据仓库设计与建模的数据模型规范与约束(一)
数据仓库设计与建模的数据模型规范与约束在当今信息爆炸的时代，企业面临着大量的数据积累和分散的挑战。
为了更好地管理和分析这些数据，数据仓库的建设变得越来越重要。
而在数据仓库的设计与建模过程中，数据模型规范与约束则起到了关键的作用。
本文将探讨数据仓库设计与建模中的数据模型规范与约束的重要性，并提出一些值得注意的方面。
一、数据模型规范与约束的重要性数据模型规范与约束是构建数据仓库的基础，它决定着数据的结构与组织方式，直接影响着数据的质量和可用性。
一个良好的数据模型规范与约束能够提高数据的一致性、精确性和可靠性，从而提升企业决策的准确性。
首先，数据模型规范与约束可以确保数据的一致性。
通过定义标准化的数据结构和命名规则，可以避免同一个数据在不同的数据源中出现不一致的情况。
这样，企业在进行数据集成和分析时就能够更加准确地识别和处理数据，提高数据的一致性和可比性。
其次，数据模型规范与约束能够提高数据的精确性。
在数据建模过程中，可以定义完整性约束、逻辑关系以及数据范围等规范，以确保数据的正确性和精确性。
比如，可以定义主外键关系、唯一性约束等，避免数据冗余和错误。
这样，企业在进行数据分析和决策时就能够更加可靠地依赖数据，减少误判和风险。
最后，数据模型规范与约束可以提高数据的可靠性和可用性。
通过定义数据的标准化、规范化和集成化，可以降低数据的冗余和错误，提高数据的可靠性。
同时，规范的数据模型也能够提高数据的可用性，让用户能够更加容易地访问和利用数据，加快决策的速度。
二、数据模型规范与约束的要点在数据仓库设计与建模中，数据模型规范与约束需要考虑以下几个要点：1.数据结构与命名规范：定义数据的结构和组织方式，包括表的字段、类型、长度等信息。
同时，对于数据的命名也应该遵循一定的规范，以保证数据的一致性和可理解性。
2.完整性约束：定义数据的完整性约束，包括主外键关系、唯一性约束等。
这些约束能够保证数据的完整性和一致性，避免数据冗余和错误。
数据中心数据仓库建设规范模板
XX数据仓库建设规范版本号V1.0修订历史1概述本文档制定了XX数据仓库中数据库对象的命名规范（用户、表、视图、存储过程、函数、表分区、主键、索引、序列等）、数据库编程规范，JAVA编程规范为系统设计和开发工作提供统一的命名标准，提高系统的规整性和代码的可读性，减轻维护工作量，提高工作效率。
2数据库对象命名规范2.1层次划分数据层级按照自己数据仓库规划的命名即可~2.2表、视图、存储过程、函数命名规范<对象类型><_模型层次><_主题><_对象描述>[_汇总类型][_存储类型]说明：<> 尖括号中的内容为必须项，适用于所有用户层对象[] 方括号中的内容为可选项，会因用户层及对象的不同而不同命名约束：数据库对象命名可能受最大长度限制,因此在实际命名中如果按照规范约定的命名方式存在超长的现象，需要开发人员灵活控制。
2.2.1对象类型<对象类型><_模型层次><_主题域><_对象描述>[_汇总类型][_存储类型]。
适用范围：所有用户层对象。
2.2.2模型层次<对象类型><_模型层次><_主题域><_对象描述>[_汇总类型][_存储类型]说明：对象属性一般为对象归属用户的简写。
适用范围：所有用户层对象。
可以参照自己的对象属性命名规范，对此不要求统一。
2.2.3主题域<对象类型><_模型层次><_主题域><_对象描述>[_汇总类型][_存储类型][_][序号或描述]说明：主题域是对数据进行大类划分，不同用户下的分类有所不同。
适用所有业务层；每个新增的业务主题均需到该规范备案登记。
2.2.4对象描述<对象类型><_模型层次><_主题域><_对象描述>[_汇总类型][_存储类型]◼适用范围：所有用户层对象；◼对象描述要求简洁准确，尽可能的直观表达对象的含义,通常包含业务+功能；如果是通用命名规则：<对象类型><_模型层次><_主题域><_对象描述>[_汇总类型][_存储类型]，这里的对象描述是多业务的合成体，这时不加业务。
数据库建模规范
数据库建模规范制作：审核：批准：发布日期：欧索软件有限公司OCEANSOFT INFORMATION SYSTEM CO., LTD修订历史记录2004年10月9日<1.0> 第四次内部发布SEPG组1.目的为了保证软件开发中心所开发出的软件数据库符合相同的设计及命名规范，且保证各项目数据库不冲突而建立的数据库建模规范。
2.范围适用于软件开发中心所有的软件开发工作。
3.定义定义：无4.职责◆开发中心所有开发人员必须按照此规范进行系统的数据库建模工作，项目经理职责对项目的数据库建模进行监督、检查。
◆测试人员在进行程序验收时，必须按照此规范进行程序的验收工作，对不按照此规范进行数据库建模的相应的开发人员，将进行过失单处罚，并通知相应的项目经理。
◆开发中心所有人员如对数据库建模规范有异议，可提请开发中心总监讨论同意后修改此规范，以按照新规范进行开发工作。
5.规范内容5.1.数据库表及字段命名、设计规范5.1.1.数据库表数据库表的命名必须遵循以下规范：◆表的前缀必须是系统英文名称或模块英文名的缩写（大写）。
如果系统功能简单，没有划分为模块，则可以以系统英文名称的缩写（大写）作为前缀，否则以各模块的英文名称缩写（大写）作为前缀。
例如：如果有一个模块叫做ORG(缩写为ORG),那末你的数据库中的所有对象的名称都要加上这个前缀：ORG_ + 数据库对象名称，ORG_CstInfo标示组织结构模块中的客户信息表◆表的名称必须是易于理解，能表达表的功能的英文单词或缩写英文单词，无论是完整英文单词还是缩写英文单词，单词首字母必须大写。
如果当前表可用一个英文单词表示的，请用完整的英文单词来表示；例如：系统资料中的客户表的表名可命名为：SYS_Customer。
如果当前表需用两个或两个以上的单词来表示时，可采用两个英文单词的缩写形式；例如：系统资料中的客户物料表可命名为：SYS_CustItem。
◆表名称不得超过三个英文单词。
数据库建设规范
数据库建设规范目录1. 前言 (2)2. 范围 (2)3. 术语和定义 (2)3.1范式 (2)3.2关联 (2)3.3关系模型 (2)3.4视图 (3)3.5外键 (3)3.6约束 (3)3.7主键 (3)4. 命名规范 (3)4.1规范约定 (3)4.2表名 (4)4.3视图 (4)4.4存储过程 (4)4.5函数 (4)4.6触发器 (4)4.7字段 (4)4.8索引 (4)5. 数据库建设过程规范 (5)5.1概述 (5)5.2需求分析阶段 (6)5.2.1需求调查 (6)5.2.2内容分析 (6)5.3概念结构设计阶段 (6)5.2.1定义实体 (7)5.3.3定义关系 (7)5.3.4定义属性 (7)5.3.5定义键 (7)5.3.6定义索引 (8)5.3.7定义其他对象和规则 (8)5.4逻辑结构设计阶段 (8)5.5数据库物理设计阶段 (9)5.6实施、运行、维护规范 (10)6. 数据库建设安全性规范 (11)6.1概述 (11)6.2完整性设计 (11)6.3物理安全 (13)6.4访问控制 (13)6.5数据备份 (14)1. 前言数据库技术是信息资源管理最有效的手段。
数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。
本规范通过数据建库的命名、结构、建库过程及安全性措施等几个技术方面进行约定，目的就是提供一套规范、合理、科学的建库技术体系，应用系统提供建库技术参考。
2. 范围本规范主要从关系数据库的命名、关系和结构以及建设过程等几个方面来规定数据库设计应遵循的规范。
3. 术语和定义3.1范式关系数据库中的关系是要满足一定要求的，满足不同程度要求的为不同范式。
满足最低要求的叫第一范式，简称 1NF。
在第一范式中满足进一步要求的为第二范式，其余以此类推。
一般而言，数据库的设计应至少满足第三范式。
3.2关联关联是不同表之间的数据彼此联系的方法。
建库规范
第1章数据库建设规范编制内容及方法建设用地（供地）数据库建设规范编制要求是以数据库标准，以及相关标准及规范为依据，在分析各数据库标准的基础上编制建设用地（供地）数据库的建设标准，指导数据库建设。
1.1数据库建设准备1.编写内容数据库建设准备的内容包括数据内容与结构、人员要求、软件要求、硬件要求以及管理制度要求。
2.编写方法与要求根据数据库建设的实际情况，对数据、人员、软硬件、管理制度等方面的要求进行描述。
具体编写要求如下：1)数据内容与结构的要求：根据数据库标准，明确建库数据的组织应满足数据库结构设计，必要时对属性数据结构表等内容进行扩充；2)人员要求：参加数据库建设的人员，包括项目负责人、技术负责人、质量检查员、班组长、作业员和数据库应用负责人的要求及分工；3)软件要求：描述相应数据库系统软件应具备的主要功能要求，但不指定具体软件名称；4)硬件要求：描述对应于相应数据库空间与非空间数据采集、处理、存储及应用、网络环境等设备的名称、功能性能等技术指标，但不指定具体设备型号；5)管理制度要求：对数据库建设单位提出的数据管理、系统管理、安全保密、人员培训、作业记录、问题报告等方面管理制度，以保证数据库建设成果质量。
1.2数据库建设步骤列出数据库建设步骤中的重要环节，可根据实际情况，对次要步骤的先后次序进行调整。
对数据建库流程设计可以不作具体规定，在满足数据建库各项工作内容和质量要求的前提下，允许建库单位自行设计。
1.3数据采集与处理1.编写内容1)数据源准备2)数据采集方式和要求；2.编写方法与要求1)数据源准备从该数据库建库目标或数据库对象所支撑的业务系统需求入手进行分析，根据具体数据库建设时涉及到的数据源进行分类说明：在数据源类型及其内容中，对各具体的国土资源数据库建设的基本数据源进行分类说明；在数据源的质量要求中，对所有涉及到的数据源提出相应质量要求；2)数据采集方法与要求图形数据采集：详细阐述数据库中各要素的采集方法及要求，包括图形数据的校正、要素分层、图形编辑、坐标系变换、图幅接边、拓扑关系建立等图形数据处理的技术要求以及精度要求；图像数据处理：包括图像数据的几何纠正、坐标系变换、图像镶嵌等技术要求以及精度要求；属性数据采集：包括属性数据录入、与图形数据挂接处理方面的技术要求以及精度要求；存档文件采集：若数据库中包括该类型数据，需要对其采集方法与要求进行描述；元数据采集：依据《国土资源信息核心元数据标准》（TD/T1016）说明元数据内容、采集方法与要求等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据仓库模型建设规范1. 概述数据仓库不同于日常的信息系统开发, 除了遵循其他系统开发的需求、分析、设计、测试等通常的软件生命周期之外，它还涉及到企业信息数据的集成, 大容量数据的阶段处理和分层存储,数据仓库的模式选择等等,因此数据仓库的模型设计异常重要, 这也是关系到数据仓库项目成败的关键。
物理模型就像大厦的基础架构, 就是通用的业界标准, 无论是一座摩天大厦也好,还是茅草房也好,在架构师的眼里, 他只是一所建筑, 地基—层层建筑—封顶, 这样的工序一样也不能少, 关系到住户的安全,房屋的建筑质量也必须得以保证, 唯一的区别是建筑的材料, 地基是采用钢筋水泥还是石头, 墙壁采用木质还是钢筋水泥或是砖头; 当然材料和建筑细节还是会有区别的, 视用户给出的成本而定; 还有不可忽视的一点是, 数据仓库的数据从几百GB到几十TB不等,即使支撑这些数据的RDBM无论有多么强大,仍不可避免地要考虑数据库的物理设计。
数据仓库建模的设计目标是模型的稳定性、自适应性和可扩展性。
为了做到这一点，必须坚持建模的相对独立性、业界先进性原则。
2. 数聚模型架构在数聚项目实施过程，我们一般将数据仓库系统的数据划分为如下图所示几个层2.1.数据架构图ii存皆层L2应用层O £|客F产品费用財务元数弱管瑾捌堪莒湮ET惜邂22架构工作方法规范2.3. 准备层L02.3.1. 主要数据结构临时表：从数据源抽取，直接落地到临时表。
临时表总是保存这次抽取的数据，不保留历史数据。
也就是说，如果是全量抽取的话，就是源系统整个表的数据，如果是增量抽取的话，就是自从上次修改后的数据。
接口表：从临时表，经过清洗、转换到达接口表。
接口表保存历史数据，也就是说，如果是全量抽取的话，就是源系统整个表的数据，如果是增量抽取的话。
接口表里面也是源系统整个表的数据。
转换表：为了进行清洗和转换建立的中间辅助表。
2.3.2. 命名规范临时表：LO_TMP源系统_具体业务或LO_TMPW务主题_具体业务（对单一源）举例：L0_TMP_POS_SALESORDER接口表：L0_DCI_#务主题_具体业务表举例：L0_DCI_SALES_SALESORDER转换表：L0_MAP具体业务表举例：L0_MAP_SALES2.3.3. 开发工作开发数据抽取接口，落地TMP区开发数据清洗转换程序，落地DCI 区，多源系统进行合并开发数据装载程序，装载到L1 层2.4. 原子层L12.4.1. 主要数据结构维度表：整个数据仓库一致的维度代码表：维度属性，非维度代码等。
原子事实表：根据业务主题，形成原子事实表汇总事实表：根据分析主题，业务主题形成合并或汇总的事实表2.4.2. 命名规范维度表：DW_DIM维度。
举例：组织维DW_DIM_ORG日期维DW_DIM_DATE.代码表：DW_COCHE_码。
举例：性别DW_CODE_GENDER原子事实表：L1_DW_FAC分析主题_具体分析汇总事实表：L1 DM FACT_析主题具体分析2.4.3. 开发工作维护聚集。
衍生计算，二次指标计算。
2.5. 应用层L22.5.1. 主要数据结构宽表：根据需求，从L1 层抽取成宽表，表现形式为固定报表，仪表盘等等。
立方体：根据分析主题，从L1生成OLAF立方体。
视图：根据需要，从L1, L0层产生L2层的视图。
前端应用，不仅仅可以利用L2 层的数据结构，还可以利用L1 层的数据结构。
对于源系统，还可以利用L0 层的DCI 区数据，可以做详单和明细查询。
2.5.2. 命名规范宽表：L2_FACT_【应用主题】_【分析主题】_应用。
举例：L2_FACT_FIN_ZCFZB （财务-＞资产负债表）立方体：根据分析主题，从L1生成OLAF立方体。
视图：根据需要，从L1，L0 层产生L2 层的视图。
如明细单举例：L2_VIEWJ原L1层表。
2.5.3. 开发工作数据从L1 层经过计算，汇总，根据前端分析需求，形成可以有效支撑前端应用查询的结构。
3. 建模方法要成功地建立一个数据仓库，必须有一个合理的数据模型。
数据仓库建模在业务需求分析之后开始，是数据仓库构造的正式开始。
在创建数据仓库的数据模型时应考虑: 满足不同层次、用户的需求; 兼顾查询效率与数据粒度的需求;支持用户需求变化; 避免业务运营系统性能影响; 提供可扩展性。
数据模型的可扩展性决定了数据仓库对新的需求的适应能力，建模既要考虑眼前的信息需求，也要考虑未来的需求。
目前两类主流的数据仓库模型分别是由Inmon 提出的企业级数据仓库模型和由Kimball提出的多维模型。
Inmon提出的企业级数据仓库模型采用第三范式（3NF），先建立企业级数据仓库，再在其上开发具体的应用。
企业级数据仓库固然是我们所追求的目标，但在缺乏足够的技术力量和数据仓库建设经验的情况下，按照这种模型设计的系统建设过程长，周期长，难度大，风险大，容易失败。
这种模型的优点是信息全面、系统灵活。
由于采用了第三范式，数据存储冗余度低、数据组织结构性好、反映的业务主题能力强以及具有较好的业务扩展性等，但同时会存在大量的数据表，表之间的联系比较多，也比较复杂，跨表操作多，查询效率较低，对数据仓库系统的硬件性能要求高等问题。
另一方面，数据模式复杂，不容易理解，对于一般计算机用户来说，增加了理解数据表的困难。
Kimball 提出的多维模型降低了范式化，以分析主题为基本框架来组织数据。
以维模型开发分析主题，这样能够快速实施，迅速获得投资回报，在取得实际效果的基础上，再逐渐增加应用主题，循序渐进，积累经验，逐步建成企业级数据仓库。
这也可以说是采用总线型结构先建立数据集市，使所有的数据集市具有统一的维定义和一致的业务事实，这种方法融合了自下而上和自上而下两种设计方法的思想。
这种模型的优点是查询速度快，做报表也快; 缺点是由于存在大量的预处理，其建模过程相对来说就比较慢。
当业务问题发生变化，原来的维不能满足要求时，需要增加新的维。
由于事实表的主码由所有维表的主码组成，所以这种维的变动将是非常复杂、非常耗时的。
而且信息不够全面、系统欠灵活、数据冗余多。
本规范我们主要针对维度建模的方法来阐述规范。
3.1. 维度建模多维数据建模以直观的方式组织数据，并支持高性能的数据访问。
每一个多维数据模型由多个多维数据模式表示，每一个多维数据模式都是由一个事实表和一组维表组成的。
多维模型最常见的是星形模式。
在星形模式中，事实表居中，多个维表呈辐射状分布于其四周，并与事实表连接。
位于星形中心的实体是指标实体，是用户最关心的基本实体和查询活动的中心，为数据仓库的查询活动提供定量数据。
每个指标实体代表一系列相关事实，完成一项指定的功能。
位于星形图星角上的实体是维度实体，其作用是限制用户的查询结果，将数据过滤使得从指标实体查询返回较少的行，从而缩小访问范围。
每个维表有自己的属性，维表和事实表通过关键字相关联。
使用星形模式主要有两方面的原因: 提高查询的效率。
采用星形模式设计的数据仓库的优点是由于数据的组织已经过预处理，主要数据都在庞大的事实表中, 所以只要扫描事实表就可以进行查询，而不必把多个庞大的表联接起来，查询访问效率较高。
同时由于维表一般都很小,甚至可以放在高速缓存中,与事实表作连接时其速度较快; 便于用户理解。
对于非计算机专业的用户而言，星形模式比较直观，通过分析星形模式，很容易组合出各种查询。
3.2. 建模步骤第一步：选取建模的业务过程设计过程的第一步是确定要建模的业务过程或者度量事件。
业务过程是在业务需求收集过程明确下来。
在很多的生产活动中，存在着很多价值链，这些价值链就是有一系列的业务过程来组成的。
比如在供应链管理中。
存在着下面的业务过程：原材料购买原材料交货原材料库存材料账单生产制造将产品运到仓库制成品库存客户订单为客户送货货品计价付款退货第二步：定义模型的粒度业务过程被确定下来后，就建模师就必须声明事实表的粒度。
清楚地定义事实表的行到底代表什么在提出业务过程维度模型的过程至关重要。
如果没有在事实表的粒度上达成一致，那么设计过程就不可能成功地向前推进。
第三步：选定维度一旦事实表的粒度已经稳固地确定下来，对维的选择就相当简单了。
也正是在此时，就可以开始考虑外键的问题了。
一般来说，粒度本身就能够确定一个基本或者最小的维度集合，设计过程就是在此基础上添加其他维。
这些维在已经声明的事实表粒度都有一个唯一对应的值。
第四步：确定事实四步设计过程的最后一步是仔细选择适用于业务过程的事实和指标。
事实可以从度量事件中采用物理手段捕捉，或者也可以从这些度量中导出。
对于事实表粒度来说，每个事实都是必须设计存在的，不要将那些明确声明的粒度不相匹配的其他时间段的事实或者其他细节层次的事实混杂进来。
4. 维度表设计维度表包含内容:1）代理键：整型，不可重复，唯一标识每一条记录，不包含任何商业信息。
（必选）2）代理键有效开始时间和结束时间。
（必选）3）当前有效标志。
（必选）4）主键：传统意义的业务键，包含相应的商业信息，如员工编号。
（必选）5）名称：数据分析时显示的内容，如员工名称等；（必选）6）排序键：自定义序列。
（可选）7）自定义汇总：利用自定义表达式进行特定的数据运算。
可选）8）父键：父子维度中用来标识主键的上级。
（可选）9）一元运算符：在父子维度中用来定义上下级的汇总关系。
（可选）（详细）10）属性：属性包含有关维度的信息。
例如，Customer维度可以包含Name、PhoneNumbe、Gender、City、State等属性。
属性通过属性层次结构显示出来。
维度中的属性层次结构同时包含可选的（All）级别和该属性的非重复成员。
例如，Customer维度可以包含具有两个级别的Name属性层次结构：（All）级别以及为每个姓名包含一个成员的级别。
父子层次结构的处理方式有所不同。
属性不一定要具有属性层次结构。
如果未创建属性层次结构，多维数据集的空间将与属性无关。
例女口，通常不会为Phone Number 属性创建属性层次结构，因为通常不会按电话号码导航维度。
如果没有为属性创建属性层次结构，则该属性可用作成员属性，但不能用作用户层次结构中的级别。
属性可以通过前端展示软件进行展现。
（可选）11）属性层次结构：属性层次结构完全定义多维数据集的空间。
多维数据集是由多维数据集的属性层次结构的交集产生的多维空间。
（可选）4.1. 时间维度42层级维度层级维度也是我们模型设计最常遇见的维度，比如组织结构，区域，产品树，行业结构等等。
在设计时，可以采用如下模板：43缓慢变化维缓慢变化维定义数据会发生缓慢变化的维度就叫”缓慢变化维”。
举个例子就清楚了：在一个零售业数据仓库中，事实表保存着各销售人员的销售记录，某天一个销售人员从北京分公司调到上海分公司了，那么如何来保存这个变化呢？也就是说销售人员维度要怎么恰当的处理这一变化。