数据仓库物理模型设计
数据库建模：概念模型,逻辑模型和物理模型
数据库建模：概念模型,逻辑模型和物理模型概念模型设计 , 逻辑模型设计 , 物理模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤1. 概念模型概念模型就是在了解了⽤户的需求 , ⽤户的业务领域⼯作情况以后 , 经过分析和总结 , 提炼出来的⽤以描述⽤户业务需求的⼀些概念的东西 ;如销售业务中的客户和定单 , 还有就是商品 , 业务员 , ⽤ USE CASE 来描述就是 : 业务员与客户就购买商品之事签定下定单 , 概念模型使⽤ E-R 图表⽰ , E-R 图主要是由实体 , 属性和联系三个要素构成的 , 该阶段需完成 :1. 该系统的商业⽬的是什么 , 要解决何种业务场景2. 该业务场景中 , 有哪些⼈或组织参与 , ⾓⾊分别是什么3. 该业务场景中 , 有哪些物件参与 ,4. 此外需要具备相关⾏业经验 , 如核⼼业务流程 , 组织架构 , ⾏业术语5. 5w1h , who , what , when , where , why, how2. 逻辑模型逻辑模型是将概念模型转化为具体的数据模型的过程 , 即按照概念结构设计阶段建⽴的基本 E-R 图 , 按选定的管理系统软件⽀持的数据模型(层次/⽹状/关系/⾯向对象) , 转换成相应的逻辑模型 , 这种转换要符合关系数据模型的原则 ;还以销售业务为例 : 客户信息基本上要包括 : 单位名称 , 联系⼈ , 联系电话 , 地址等属性商品信息基本上要包括 : 名称 , 类型 , 规格 , 单价等属性定单信息基本上要包括 : ⽇期和时间属性 ; 并且定单要与客户 , 业务员和商品明细关联 , 该阶段需完成 :1. 分多少个主题 , 每个主题包含的实体2. 每个实体的属性都有什么3. 各个实体之间的关系是什么4. 各个实体间是否有关系约束3. 物理模型物理模型就是针对上述逻辑模型所说的内容 , 在具体的物理介质上实现出来 , 系统需要建⽴⼏个数据表 : 业务员信息表 , 客户信息表 , 商品信息表 , 定单表 ; 系统要包括⼏个功能 : 业务员信息维护 , 客户信息维护 , 商品信息维护 , 建⽴销售定单 ; 表 , 视图 , 字段 , 数据类型 , 长度 , 主键, 外键 , 索引 , 约束 , 是否可为空 , 默认值 , 该阶段需完成 :1. 类型与长度的定义2. 字段的其他详细定义 , ⾮空 , 默认值3. 却准详细的定义 , 枚举类型字段 , 各枚举值具体含义4. 约束的定义 , 主键 , 外键这三个过程 , 就是实现⼀个数据库设计的三个关键的步骤 , 是⼀个从抽象到具体的⼀个不断细化完善的分析 , 设计和开发的过程 ;。
数据库物理设计的内容和步骤
数据库物理设计的内容和步骤数据库物理设计是啥玩意儿？简单来说，就是把你的数据放在一个地方，让它们井井有条地排列好，这样计算机才能轻松找到它们。
那么，这个过程是怎么进行的呢？别着急，我们一步一步来告诉你。
我们需要明确数据库的类型。
数据库有很多种，比如关系型数据库、非关系型数据库等等。
不同的数据库有不同的物理设计方法。
这里我们以关系型数据库为例，来看看它的物理设计过程。
1.1 确定数据结构在开始物理设计之前，我们首先要确定数据的结构。
这就像是给你的数据搭建一个框架，告诉计算机它们应该长成什么样子。
关系型数据库中，数据是由行和列组成的表格。
每一行代表一条记录，每一列代表一个属性。
所以，我们需要知道每个属性的数据类型(如整数、字符串等)以及属性之间的关系(如一对一、一对多等)。
1.2 选择存储引擎接下来，我们需要选择一个合适的存储引擎。
存储引擎是关系型数据库中负责将数据存储到磁盘上的软件。
不同的存储引擎有不同的性能特点和适用场景。
例如，InnoDB存储引擎适用于高并发、高可用的场景，而MyISAM存储引擎则适用于读密集型的应用。
1.3 创建表空间有了数据结构和存储引擎，我们就可以开始创建表空间了。
表空间是关系型数据库中用于存放数据的逻辑结构。
它可以是一个文件、一个分区或者一个分布式文件系统。
创建表空间时，我们需要考虑数据的容量、备份策略等因素。
1.4 分配磁盘空间在创建好表空间之后，我们需要为每个表分配磁盘空间。
这就像是给数据找一个家。
在关系型数据库中，每个表都有一个唯一的表名，我们可以通过这个表名找到对应的磁盘空间。
为了提高查询效率，我们通常会将经常访问的表放在离磁盘更近的位置。
2.1 建立索引为了提高查询速度，我们还需要为经常用于查询条件的列建立索引。
索引就像是一本字典，可以帮助我们快速找到需要的数据。
不过，索引也会占用额外的磁盘空间，并且在插入、更新和删除数据时会降低性能。
因此，我们需要权衡索引的大小和性能。
数据库设计物理设计
数据库设计物理设计
数据库的物理设计主要包括以下几方面：
1. 硬件选择：选择适合数据库应用的硬件平台，包括服务器和存储设备。
考虑数据库的规模、性能要求和可靠性需求，选择合适的硬件配置。
2. 存储设备布局：根据数据库的大小和访问模式，确定数据存储的布局。
常见的存储布局包括磁盘阵列(RAID)、分区和表空间划分等。
3. 数据库文件组织方式：确定数据在物理磁盘上的组织方式，包括表空间、数据文件和日志文件等。
可以选择不同的组织方式来满足不同的访问需求，如堆文件组织方式、索引文件组织方式和哈希文件组织方式等。
4. 数据库缓存管理：通过设置数据库缓冲区大小和缓存调度策略来提高数据库的性能。
合理设置缓冲区大小可以避免频繁的磁盘读写，提高查询性能。
5. 数据库备份和恢复策略：制定数据库的备份和恢复策略，包括全量备份、增量备份和差异备份等。
根据业务需求和数据重要性确定备份频率和保留时间。
6. 数据库性能调优：通过对数据库的物理设计进行优化，提高数据库的性能。
可以通过建立合适的索引、优化查询语句和调整参数等方式来达到性能优化的目的。
7. 数据库安全性考虑：通过合理的物理设计来保护数据库的安全性，包括访问控制、权限管理和加密等。
确保只有授权用户可以访问数据库，并且数据在传输和存储过程中得到保护。
综上所述，数据库的物理设计是对数据库进行硬件选择、存储设备布局、文件组织方式、缓存管理、备份和恢复策略、性能调优和安全性考虑等方面的设计和优化。
这些设计和优化可以提高数据库的性能、可靠性和安全性，满足业务需求。
CDM & LDM & PDM
概念数据模型设计（CDM）与逻辑数据模型设计（LDM）、物理数据模型设计（PDM）是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。
在数据仓库领域有一个概念叫conceptual data model，中文一般翻译为“概念数据模型”。
概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，它以数据类的方式描述企业级的数据需求，数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。
概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。
在概念数据模型中不包括实体的属性，也不用定义实体的主键。
这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。
概念数据模型的目标是统一业务概念，作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁，确定不同实体之间的最高层次的关系。
在有些数据模型的设计过程中，概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。
在数据仓库领域有一个概念叫logical data model，中文一般翻译为“逻辑数据模型”。
逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型进一步的分解和细化。
逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。
逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系，确定每个实体的属性，定义每个实体的主键，指定实体的外键，需要进行范式化处理。
逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据，但并不考虑数据在物理上如何来实现。
逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向，还间接影响最终数据库的性能和管理。
如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多，那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。
在数据仓库领域有一个概念叫physical data model，中文一般翻译为“物理数据模型”。
物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放。
物理数据模型的内容包括确定所有的表和列，定义外键用于确定表之间的关系，基于用户的需求可能进行发范式化等内容。
数据仓库物理模型设计
数据仓库物理模型设计数据仓库的物理模型就是数据仓库逻辑模型在物理系统中的实现模式。
其中包括了逻辑模型中各种实体表的具体化，例如表的数据结构类型、索引策略、数据存放位置和数据存储分配等。
在进行物理模型的设计实现时，所考虑的因素有：I/O存取时间、空间利用率及维护的代价。
为确定数据仓库的物理模型，设计人员必须做这样几方面工作：首先要全面了解所选用的数据库管理系统，特别是存储结构和存取方法；其次了解数据环境、数据的使用频率、使用方式、数据规模及响应时间要求等，这些都是对时间和空间效率进行平衡和优化的重要依据；最后还需要了解外部存储设备的特征。
只有这样才能在数据的存储需求与外部存储设备条件两者之间获得平衡。
1 设计存储结构在物理设计时，常常要按数据的重要性、使用频率及对反应时间的要求进行分类，并将不同类型的数据分别存储在不同的存储设备中。
重要性高、经常存取并对反应时间要求高的数据存放在高速存储设备上；存取频率低或对存取响应时间要求低的数据则可以存放在低速存储设备上。
另外，在设计时还要考虑数据在特定存储介质上的布局。
在设计数据的布局时要注意遵循以下原则。
l 不要把经常需要连接的几张表放在同一存储设备上，这样可以利用存储设备的并行操作功能加快数据查询的速度。
l 如果几台服务器之间的连接会造成严重的网络业务量的问题，则要考虑服务器复制表格，因为不同服务器之间的数据连接会给网络带来沉重的数据传输负担。
l 考虑把整个企业共享的细节数据放在主机或其他集中式服务器上，提高这些共享数据的使用速度。
l 不要把表格和它们的索引放在同一设备上。
一般可以将索引存放在高速存储设备上，而表格则存放在一般存储设备上，以加快数据的查询速度。
在对服务器进行处理时往往要进行大量的等待磁盘数据的工作，此时，可以在系统中使用RAID（Redundant Array of Inexpensive Disk，廉价冗余磁盘阵列）。
2 设计索引策略数据仓库的数据量很大，因而需要对数据的存取路径进行仔细地设计和选择。
数据仓库设计 物理模型设计
（3）对数据仓库外部储存设备的特性，必须有足够的 了解，如I/O接口的特性、数据分组的方法、RAID的种类 与现实手段等。
3.4物理模型设计
为了保证数据仓库系统的效率，减少查询、备份、恢复 等操作所需要的时间，降低数据过于集中而带来的风险， 在设计事实表时，必须注意数据分割、粒度控制等环节， 并合理设置每个事实表中列的数量，将过于复杂的表加以 分解。
此外，还可以将历史数据归档到独立的事实表中，从而 有效地Biblioteka 制表的大小。3.4物理模型设计
3.4.3维度表的设计
完成事实表的设计之后，就应当根据逻辑模型来 设计维度的模型。
在设计事实表和维度表之间的关系时，应注意尽 可能让维度表中的数据直接参考事实表，避免通过 其他的中介而间接参考事实表的做法，以防止在查 询中出现大量的表的相互关联，给系统的CPU、I/O 通道及存储设备增加太大的负担，这样才能保证系 统具有较高的效率。
3.4.1物理模型设计要点
物理模型设计的主要内容，包括以下几个方面：
3.4物理模型设计
3.4.2事实表的设计
3.4物理模型设计
3.4.2事实表的设计
在数据仓库中，业务数据主要记录在事实中。因此，在 物理模型的层次上看，事实表不仅是数据仓库的核心，也 是构成数据仓库的所有类型的表中体积最大的表。
3.4物理模型设计
3.4.3维度表的设计
维度表的内容，是对所依附的事实表的某些信息的描 述，这种描述应具有以下特征
3.4物理模型设计
3.4.4物理模型对数据仓库性能的影响
数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计有什么不同？
数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计有什么不同？数据模型是指现实世界数据特征的抽象，是客观事物及其联系的数据描述。
数据仓库和数据库系统的数据模型设计都包括概念模型设计、逻辑模型设计和物理模型设计。
数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计的区别：一、模型设计阶段的不同1) 数据仓库的概念模型设计以用户理解的方式表达数据仓库的结构，确定数据仓库要访问的信息，主要是以信息包图的方法用二维表格反映数据多维性，从整体上表示用户对信息的需求，指明用户希望从数据仓库中分析的各种指标，它包括三个重要对象：指标、维度和类别。
与数据库的概念模型设计类似，也采用“实体——关系”（E-R）方法来建模，但不同的是需要用分析主题代替传统E-R方法中的实体。
数据库系统的数据模型包括概念模型——按用户的观点对数据建模。
主要用于数据库设计，采用“实体——关系”（E-R）方法来建模；逻辑模型——按计算机系统的观点对数据建模，是具体的DBMS所支持的数据模型；物理模型——对数据最底层的抽象，描述数据在系统内部的表示方式和存取方法。
2) 数据仓库的逻辑模型设计：数据仓库是多维数据库。
数据仓库的逻辑模型是对主题域进行细化，每个主题域包含若干个数据表，并为表增加时间字段，进行表的分割，合理化表的划分。
它扩展了关系数据库模型，以星型架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展雪花型架构、星群型架构等方式。
3) 数据仓库的物理数据模型就是逻辑数据模型在数据仓库中的实现，如：物理存取方式、数据存储结构、数据存放位置以及存储分配等。
物理数据模型设计实现时，所考虑的主要因素有：I／O存取时间、空间利用率和维护代价。
数据库系统的物理数据设计是在已确定的逻辑数据库结构设计的基础上，兼顾数据库的物理环境、操作约束、数据库性能和数据安全性等问题，设计出在特定环境下，具有高效率、可实现性的物理数据库的过程。
二、数据模型类别、结构不同数据仓库常用的数据模型有星型、雪花型、星群型三种。
Craft6 数据库设计教程——物理模型设计模式
一、实体分割模式（一对一）针对实体表进行字段分割处理。
一般是将一张字段较多的实体表如产品实体、订单实体等，将若干字段分割出来，独立设计一张一对一从表。
原则是：当查询实体集合时，一般不会用到的字段可以进行分割，如统计，详细描述等。
基于主体进行一对一形式的分割。
如：产品是主表，产品统计是从表。
这些字段原先是设计在主表的，为了优化分割到从表中。
从表可以设计外键，也可以不设计，一般为一对一联系，即从表的主键值为主表的主键值。
二、继承扩展模式（一对一）继承扩展同样是一对一的形式，但是业务上和主从扩展不一样。
继承扩展适合抽象实体和具体实体的扩展。
比如抽象实体参与者和具体实体员工、组织、职位等的关联关系。
设计时，可以将子表的主键设置为，既是主键又是外键。
三、主从扩展模式（一对多）这种是最为常见的模式，即主表和从表是一对多关系。
比如对于论坛系统，帖子和回复，则是明显的主从扩展模式。
表示一张帖子可以有N个回复。
设计是，从表是外键关联主表，一般外键字段设置为非空，级联约束则根据实际需要而设置，如级联删除。
四、多对多转换当两个实体或多个实体之间存在多对多关联时，实际设计数据库是设计一张多对多联系表，该表有独立的主键，但是外键关联各个实体表。
这张表就是将实体之间的多对多联系转换为一对多联系。
对于数据库范式，两个实体的多对多联系转换为两张一对多表是符合范式要求的，但对于多个实体的公共的多对多联系转换为一张公共的联系表（超过2个外键），则不符合第五范式，并且这样设计也容易混乱，所以这种情况会对实体两两分别设计一对多联系表。
即将下图的左边的联系改成右边的联系结构。
五、实体属性值扩展（EAV）如果要对一个实体进行信息扩展，可以增加一些字段，但这样在系统运营时，则比较麻烦。
需要修改数据表，修改代码等。
所以对于一些非核心属性，如描述性的信息，可以通过实体属性值扩展模式处理，即EAV模型。
此模式可以参考笔者分享的方案《 电商研发方案—— EAV实体属性值模型分析和设计》。
数据仓库 Chapter 18 物理设计过程
物理模型意 味着信息内 容更加的接 近硬件层
有需要的时候 就增加注释
考虑选择数据库 管理系统
物理模型
物理设计考虑的因素
物理模型的组成
方案 表 列 主键 外键
子方案
同义词
视图
约束
索引
定义
注释
用户角色
安全特权
文件/表空间
数据仓库：物理模型组件
CREATE SCHEMA ORDER_ANALYSIS
N
N N N
主键
销售人员正式姓名 销售人员所在区域 销售区域包括的地区 事实表包括公司收到的所有订单
订单事实表
Product_ref Salpers_ref Integer Integer Num(8,2) N N N
局部主键，参考产品局部主键表的外键 局部主键，参考销售代表维度表的外键 以美元计的销售额
SQL描产品键 名子 SKU 品牌 产品表
Product_key
类型
为空 注释
产品维表包括公司所有的产品
Integer Char(25) Char(20) Char(25)
N N N N
主键 产品的销售名称 源系统的库存单位 销售中的产品品牌
订单事实表
订单键 订单
逻辑模型及物理模型
Order_amount
Order_cost
Num(8,2)
N
以美元计的订单成本
物理设计考虑的因素
标准的意义
数据库对象的命名 对象组件命名 customer_loan_balance 单词分界符 逻辑模型和物理模型的命名
准备区域文件和表名称定义 标志进程 表明目的 示例：product_full_refresh,customer_daily_update… 物理文件命名规范 保存源代码和脚本的文件 数据库文件 应用程序文档
数据仓库物理模型设计的主要内容
数据仓库物理模型设计的主要内容嘿，数据仓库物理模型设计这事儿啊，就像是盖房子之前规划里面的布局一样，有好多重要的内容呢。
咱先说说确定数据存储结构。
这就好比你要决定在房子里用什么样的柜子来放东西。
是用那种大的开放式架子呢，还是用有很多小抽屉的柜子呢？在数据仓库里，我们得考虑是用文件系统存储，还是用数据库存储，或者是其他的存储方式。
比如说，有些数据就像你那些不常用的大物件，可能就适合放在大的文件存储区里，就像放在地下室一样；而那些经常要查找和使用的数据，就像你每天要穿的衣服，得放在方便拿取的数据库存储结构里，就像放在衣柜的顺手位置。
再讲讲数据的索引设计。
这就像你给家里的东西做标记一样。
想象一下，你有好多书，你要是不做个标记，找起来得多费劲啊。
在数据仓库里，索引就像是给数据做的小标签。
我有一次在一个公司帮忙整理数据仓库的资料，那数据多得像山一样。
一开始没有好的索引，找个客户的信息得翻好久。
后来设计了合适的索引，就像给每本书都贴上了书名标签，找起来那叫一个快。
这索引得根据数据的使用频率和查询方式来设计，就像你根据自己找书的习惯来贴标签一样。
还有数据的分区设计呢。
这就像你把房子分成不同的房间。
比如说，你可以把卧室、厨房、客厅分开，这样每个区域功能明确。
在数据仓库里，我们可以根据时间、地区之类的因素来分区。
就像有个公司的销售数据仓库，他们把数据按年份分区。
要查某一年的销售情况，直接去那个年份的“房间”找就行，不用在所有数据里乱翻，这多方便啊。
而且不同的分区可以有不同的存储设置，就像不同的房间装修风格不同一样。
数据的备份和恢复策略也是重要内容。
这就像给房子买保险一样。
我有个朋友在一家企业工作，他们的数据仓库有一次出了问题，好在之前有备份。
要是没有备份，那些重要的数据就像被火烧没了的房子一样，啥都没了。
所以要设计好怎么定期备份数据，而且万一出问题了，怎么快速恢复，就像房子着火了要能尽快重建一样。
数据仓库物理模型设计这些内容啊，每一个都很关键，就像盖房子每个环节都不能马虎，这样才能让数据仓库稳稳当当的，数据能被高效地存储和使用啦。
数据库设计详细过程,逻辑模型,物理模型
第四章数据库设计4.1 原理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，使之能够有效地存储数据。
数据库设计是一个软件项目成功的基石，但很多从业人员都认为，数据库设计其实不那么重要，现实中的情景也相当雷同，开发人员的数量是数据库设计人员的数倍。
因为多数人使用数据库中的一部分，所以也会把数据库设计想的如此简单，其实不然，数据库设计是值得深入研究的，因为其完全决定了系统的优化程度。
完整的数据库设计一般包如下部分：1.需求分析；2.概念结构设计；3.逻辑结构设计；4.物理结构设计；5.验证阶段；6.运行与维护。
在讲解数据库设计之前，先大概的说说数据库系统设计的原则，其实，关于数据库设计的原则，版本居多，不同的人根据不同的场景不同的需求不同的系统去描述，可定会出现不一致，但万变不离其宗，所有数据库设计的原则无例外是为了实现数据库的最优，从这个宗旨出发我们自己探讨出了以下几条关系数据库设计的原则：1.明白自己的系统为OLTP系统还是OLAP系统不同的系统其侧重点是不一样的，OLTP系统最注重的是数据增删改查操作的效率，而OLAP系统注重的是分析处理，所以不同的系统数据库设计也不一样；2.降低对数据库功能的依赖功能的实现，一般要求通过程序来实现，而不是大量的依赖数据库。
3.严格遵从数据库三范式严格遵从数据库三范式，避免数据的冗余等问题产生；4.尽量保证记录的唯一标识存在；5.严格遵循概念模型到逻辑模型的转换规则；6.星型模型、雪花模型的合理运用。
4.1.1 概念结构设计早期的数据库设计，在需求分析阶段后，就直接进行逻辑结构设计，由于此时既要考虑现实世界信息的联系与特征，又要满足特定的数据库系统的约束要求，因而对于客观世界的描述受到一定的限制，同时，由于设计时要同时考虑多方面的问题，也使设计工作变得十分复杂。
1976年P.P.S.Chen提出在逻辑结构设计之前先设计一个概念模型，并提出了数据库设计的实体--联系方法(Entity--Relationship Approach)。
数据库物理模型设计原则
数据库物理模型设计原则数据库的物理模型设计是数据库开发过程中的重要环节，它直接决定了数据库的性能、可扩展性和数据的安全性。
在进行物理模型设计时，需要遵循一些原则以确保数据库的有效性和稳定性。
本文将介绍一些常用的数据库物理模型设计原则，以帮助读者更加全面地了解和掌握这一领域。
一、规范命名在数据库物理模型设计中，规范命名是非常重要的原则之一。
良好的命名规范可以提高数据库的可读性和可维护性。
在为表、字段、索引等对象命名时，应尽量使用有意义的、描述性的名称，避免使用含糊不清或者过于简短的名称。
此外，还应避免使用保留字和特殊字符，以免引起命名冲突或者转义问题。
二、合理选择数据类型和长度在数据库物理模型设计中，选择合适的数据类型和长度对于数据的存储和处理是至关重要的。
如果选择的数据类型过于宽松或者过于严格，都可能导致空间浪费或者数据截断的问题。
因此，在选择数据类型时应根据实际需求和数据特征进行权衡，尽量选择最小的数据类型来存储数据，同时还要保证数据的完整性和准确性。
三、合理设置索引索引是数据库中常用的性能优化手段之一，它可以加快数据的检索速度。
在进行数据库物理模型设计时，需要合理地设置索引以提高数据库的查询性能。
一般来说，对于经常被查询的字段，可以考虑在其上创建索引；而对于更新频率较高的字段，则应慎重考虑是否创建索引，以免影响数据的更新操作。
四、避免数据冗余数据冗余是数据库设计中需要尽量避免的问题之一。
过多的数据冗余不仅会占用存储空间，还会增加数据更新和维护的难度。
在进行物理模型设计时，应尽量将数据拆分到不同的表中，避免重复存储相同的数据。
此外，还可以通过合理的关联和连接来避免冗余数据的出现。
五、确保数据安全数据安全是数据库设计中需要高度关注的方面。
在进行数据库物理模型设计时，应采取一系列的措施来保护数据的安全性。
例如，可以使用合适的权限管理和用户认证机制，限制用户对数据库的访问和操作权限；还可以进行数据加密，确保敏感数据在传输和存储过程中的安全。
EDWDM数据仓库数据建模模型设计
EDWDM数据仓库数据建模模型设计数据仓库（Data Warehouse）是指集中存储企业各种数据的数据库，旨在支持企业的数据分析和决策制定。
在构建数据仓库时，数据建模是一个非常重要的环节，通过合理的模型设计可以保证数据仓库的数据准确、完整和易用。
本文将从概念模型、逻辑模型和物理模型三个方面介绍EDW （Enterprise Data Warehouse）数据仓库的数据建模模型设计。
1.概念模型设计：概念模型是对业务需求的高度抽象和概括，它关注的是业务实体之间的关系。
在概念模型设计时，需要对企业的业务需求进行深入的了解，通过与业务人员的沟通和需求分析，将业务实体和业务关系进行建模。
在概念模型中，可以采用E-R图（Entity-Relationship）表示法，用实体表示业务对象，用关系表示业务对象之间的关系。
在设计EDW数据仓库的概念模型时，需要考虑企业的业务过程和业务关系，如企业的组织结构、产品线、客户关系等。
同时还需要考虑数据的粒度，即数据的最小单位。
2.逻辑模型设计：在设计EDW数据仓库的逻辑模型时，可以采用星型模型（Star Schema）或雪花模型（Snowflake Schema）。
星型模型以一个中心表（事实表）为核心，周围是多个维度表；而雪花模型在星型模型的基础上继续细化维度表，将其拆分成多个规范化的表。
事实表用于存储业务事实数据，如销售额、订单数量等，而维度表用于存储事实表上的业务属性，如时间、地点、产品等。
通过这样的模型设计，可以方便进行数据的查询和分析。
3.物理模型设计：物理模型是将逻辑模型转化为具体的数据库设计，它考虑了数据库引擎和存储实现等技术细节。
在物理模型设计时，需要考虑数据库的表结构、索引、分区、分片等。
在设计EDW数据仓库的物理模型时，需要根据实际需求进行优化和调整。
首先，根据数据的大小和访问模式选择合适的数据库引擎，如Oracle、MySQL等。
其次，根据数据量和查询需求进行分区和分片，提高数据的查询性能。
数据库物理模型设计与实现
数据库物理模型设计与实现数据库是现代软件系统中不可或缺的重要组成部分，而数据库物理模型设计与实现是构建高效、可靠数据库系统的关键步骤。
本文将详细介绍数据库物理模型设计与实现的过程，包括设计原则、数据表结构、索引优化以及物理存储方案等内容。
一、设计原则在进行数据库物理模型设计之前，我们首先需要了解一些设计原则。
以下是一些常用的数据库物理模型设计原则：1. 规范化：通过规范化的设计可以最大程度地减少数据冗余，提高数据存储效率和数据一致性。
因此，在设计数据库物理模型时，需要合理运用第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）等规范化原则。
2. 性能优化：考虑到数据库查询及更新的性能，可以采取一些策略，如合理选择数据类型、建立索引以及优化查询语句等。
这些措施可以有效提高数据库的读写性能。
3. 数据完整性：作为数据库设计的一个基本原则，确保数据的完整性是非常重要的。
在设计数据库物理模型时，需要定义合适的约束条件，如主键约束、外键约束、唯一约束等，来保证数据的完整性和一致性。
二、数据表结构设计数据库物理模型的核心部分是数据表结构的设计。
在进行数据表结构设计时，需要考虑以下几个方面：1. 列的定义：在设计数据库表时，需要明确定义每个列的数据类型、长度以及是否允许为空等属性。
合理选择数据类型可以节省存储空间，提高查询效率。
2. 主键设计：主键是用来唯一标识每一条记录的字段。
在设计数据表结构时，需要选择合适的字段作为主键，并对该字段进行主键约束，以确保数据的唯一性。
3. 外键关系：在设计多个数据表之间的关系时，可能需要使用外键来建立表与表之间的关联关系。
外键约束能够确保数据的引用完整性，防止出现不一致的数据。
三、索引优化索引是提高数据库查询性能的关键因素之一。
通过合理设计和优化索引可以加速查询的速度。
以下是一些索引优化的措施：1. 主键索引：对于定义了主键的字段，系统会自动为该字段创建主键索引。
主键索引能够快速定位到具体的记录。
数据仓库的物理模型维护和优化
数据仓库的物理模型维护和优化数据仓库的物理模型是一个关键的组成部分，它定义了如何存储和组织数据以支持数据仓库的查询和分析需求。
维护和优化物理模型对于保证数据仓库的性能和可靠性非常重要。
本文将介绍一些常见的数据仓库物理模型维护和优化技术。
1. 索引设计和优化：索引在数据仓库中起到加速查询操作的作用。
在设计物理模型时，需要考虑选择合适的列作为索引列，并且根据查询模式调整索引的类型和顺序。
定期评估和优化现有索引的性能，包括删除不必要的索引、创建缺失的索引和重建损坏的索引等。
2. 数据分区和划分：数据分区和划分是将数据根据一定的规则和策略划分成多个片段或分区存储的技术。
通过分区可以提高查询性能和数据加载速度，同时可以减少对物理存储的需求。
要根据数据仓库的访问模式和查询需求合理划分数据分区，并定期进行分区管理和优化。
3. 压缩和归档：数据仓库中通常存储着大量的历史数据，为了节省存储空间和提高查询性能，需要对数据进行适当的压缩和归档。
压缩技术可以减小存储空间的占用，并且在查询时能够更快地读取和解析数据。
归档策略可以将低频访问的数据移至较便宜的存储介质，提高性能和节省成本。
4. 定期统计和优化：定期统计和优化是保持数据仓库性能的关键活动。
需要收集并分析查询日志和执行计划，了解查询的性能瓶颈和优化机会。
根据这些信息，进行性能调优，例如重写查询、重新分配数据和重新计划任务等。
5. 故障恢复和备份：数据仓库是企业重要的决策支持系统，因此需要确保数据的安全性和可靠性。
定期进行备份和故障恢复测试，以防止数据丢失和避免系统故障对业务的影响。
物理模型的维护和优化应该与故障恢复和备份计划相结合，确保数据仓库的可用性和恢复能力。
综上所述，数据仓库的物理模型维护和优化是确保数据仓库性能和可靠性的关键环节。
通过索引设计和优化、数据分区和划分、压缩和归档、定期统计和优化以及故障恢复和备份等技术手段，可以改善数据仓库的查询性能、减小存储空间、提高数据可用性，并确保数据的安全性和完整性。
数据库 物理结构设计
数据库物理结构设计数据库的物理结构设计是数据库系统设计过程中的重要一环。
物理结构设计是将数据库逻辑结构转化为存储在磁盘上的实际物理结构的过程。
合理的物理结构设计可以提高数据库的性能和可用性。
在进行数据库的物理结构设计时，需要考虑以下几个方面：1. 存储介质的选择：不同的存储介质具有不同的性能特点和成本，需要根据数据库的规模和需求选择合适的存储介质。
常见的存储介质包括磁盘、固态硬盘（SSD）和内存。
2. 数据库分区：对于大型数据库，可以将数据分为多个分区进行存储。
分区可以提高查询性能和并行处理能力。
分区的选择可以基于数据的某个属性，如日期或地理位置，也可以基于某个表的主键。
3. 索引设计：索引可以加快数据的检索速度，但也会增加数据的存储空间和维护成本。
在物理结构设计中，需要确定哪些字段需要建立索引，选择合适的索引类型（如B树索引、哈希索引）和索引的存储位置。
4. 数据存储布局：物理结构设计需要确定数据在磁盘上的存储布局。
常见的存储布局包括堆文件、顺序文件和哈希文件。
堆文件是将数据记录依次存放在磁盘上，顺序文件是按照某个字段的顺序存放数据记录，哈希文件是根据数据的哈希值存放数据记录。
5. 数据压缩：为了节省存储空间和提高数据的访问速度，可以对数据进行压缩。
常见的数据压缩算法有字典压缩、位图压缩和前缀压缩。
在物理结构设计中，需要根据数据的特点选择合适的压缩算法。
除了以上几个方面，还可以考虑一些其他的优化措施，如缓存设计、文件系统选择等。
数据库的物理结构设计需要综合考虑多个因素，包括数据的访问模式、数据的规模和硬件的限制等。
在进行物理结构设计时，可以借助数据库设计工具和性能测试工具进行模拟和评估。
设计工具可以帮助设计人员可视化地设计数据库的物理结构，性能测试工具可以模拟多个并发用户对数据库的访问，评估设计的性能和可用性。
总之，数据库的物理结构设计是数据库系统设计中的关键环节，合理的物理结构设计可以提高数据库的性能和可用性。
数据仓库的物理库的设计思路
数据仓库的物理库的设计思路数据仓库的物理库设计，听起来是不是挺复杂？其实呢，搞明白了，它就像是为你家建一个超级大的储物间。
想想看，你家里有那么多杂物，什么锅碗瓢盆啊，衣服鞋子啊，都得有地方放，不然就乱成一锅粥了。
而数据仓库的物理库，其实就是给这些数据找个合适的地方，合理地存储、管理它们，保证它们不乱、取得出、查得快。
说白了，这就是一个“好整理、好查找、好存取”的过程。
我们先从数据存储谈起。
要知道，数据就像水，能装的容器有多大，它就能填满多少。
设计物理库时，首先得确定好数据的存储方式，是放在磁盘、云端，还是用别的存储介质。
你总不能用一只小桶去装一大桶水吧？所以首先要看你的数据量多大，存储得多稳当。
别小看这个环节，它可直接决定着你以后能不能高效处理这些数据。
要是存储方式不对，后续的查询、分析那就成了“慢如蜗牛”了。
再说了，数据仓库物理库的设计还得考虑到数据的备份和恢复。
这一点就像是家里的保险柜一样，重要东西必须有个地方放着，还得保证万一丢了，能找回来。
数据的备份不仅仅是为了防止硬盘坏掉这么简单，还是为了防止发生一些突发状况，比如意外操作失误或者系统崩溃。
别看现在技术很发达，谁也不能保证绝对不会出问题，所以提前备份总是对的。
要是有了万一出事，你的备份就成了救命稻草，想想是不是觉得心里踏实多了？不过，有备份也得有恢复啊。
数据丢了可不是小事，恢复起来可不是一键解决的。
你得知道自己备份了哪些数据、在哪备份的，才能确保出问题时能一一恢复回去。
不然备份了半天，关键时候找不到用处，那就尴尬了。
所以在设计物理库的时候，不光要考虑备份方式，还得考虑恢复速度和恢复的完整性。
恢复速度慢，光等着都能把人急死。
然后就是分区和分表的问题。
你想想，家里如果所有东西都堆在一起，哪怕你有再大的柜子，光是找东西就能把你累死。
所以分区、分表就显得非常重要。
数据的分区就是把数据分成不同的块，每一块都放在不同的地方，查找时就能根据条件直接定位到那个区域，省时省力。
数据库设计详细过程,逻辑模型,物理模型
第四章数据库设计4.1 原理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，使之能够有效地存储数据。
数据库设计是一个软件项目成功的基石，但很多从业人员都认为，数据库设计其实不那么重要，现实中的情景也相当雷同，开发人员的数量是数据库设计人员的数倍。
因为多数人使用数据库中的一部分，所以也会把数据库设计想的如此简单，其实不然，数据库设计是值得深入研究的，因为其完全决定了系统的优化程度。
完整的数据库设计一般包如下部分：1.需求分析；2.概念结构设计；3.逻辑结构设计；4.物理结构设计；5.验证阶段；6.运行与维护。
在讲解数据库设计之前，先大概的说说数据库系统设计的原则，其实，关于数据库设计的原则，版本居多，不同的人根据不同的场景不同的需求不同的系统去描述，可定会出现不一致，但万变不离其宗，所有数据库设计的原则无例外是为了实现数据库的最优，从这个宗旨出发我们自己探讨出了以下几条关系数据库设计的原则：1.明白自己的系统为OLTP系统还是OLAP系统不同的系统其侧重点是不一样的，OLTP系统最注重的是数据增删改查操作的效率，而OLAP系统注重的是分析处理，所以不同的系统数据库设计也不一样；2.降低对数据库功能的依赖功能的实现，一般要求通过程序来实现，而不是大量的依赖数据库。
3.严格遵从数据库三范式严格遵从数据库三范式，避免数据的冗余等问题产生；4.尽量保证记录的唯一标识存在；5.严格遵循概念模型到逻辑模型的转换规则；6.星型模型、雪花模型的合理运用。
4.1.1 概念结构设计早期的数据库设计，在需求分析阶段后，就直接进行逻辑结构设计，由于此时既要考虑现实世界信息的联系与特征，又要满足特定的数据库系统的约束要求，因而对于客观世界的描述受到一定的限制，同时，由于设计时要同时考虑多方面的问题，也使设计工作变得十分复杂。
1976年P.P.S.Chen提出在逻辑结构设计之前先设计一个概念模型，并提出了数据库设计的实体--联系方法(Entity--Relationship Approach)。
第三章数据仓库模型设计
食品
第三章 数据仓库模型设计
3.3 数据仓库的概念模型设计
通过概念模型设计，可以确定数据仓库的主要主 题及相互关系。 进行概念模型设计所要完成的工作有： 1）界定系统边界，即进行任务和环境评估、需 求收集和分析，了解用户迫切需要解决的问题及解决 这些问题所需要的信息，要对现有数据库中的内容有 一个完整而清晰的认识。 2）确定主要的主题域及其内容，即要确定系统 所包含的主题域，然后对每一个主题域的公共码键、 主题域之间的联系、充分代表主题的属性组进行较为 明确的描述。
第三章 数据仓库模型设计
3.3 数据仓库的概念模型设计 数据仓库的概念模型设计可以采用两种方法： E-R模型和面向对象的分析方法。 一、E-R模型 E-R图描述的是主题以及主题之间的联系。用 E-R模型进行概念模型设计的过程如图：
对主题的选择进行调整
任务和 环境评估
需求的收 集和分析
主题选取， 确定主题间关系
5）可以消除数据仓库中的冗余数据。
数据仓库建模是数据仓库构建工作正式开 始的第一步，正确而完备的数据模型是用户业 务需求的体现，是数据仓库项目成功与否最重 要的技术因素。目前较为流行的数据仓库设计 模型是概念模型、逻辑模型和物理模型三级数 据模型。
第三章 数据仓库模型设计
3.2 数据仓库设计的三级数据模型 一、概念模型
面向的数据类型 应用需求 系统设计目标 数据来源 面向应用 比较明确
数据仓库系统的设计与数据库系统设计的区别
数据仓库系统设计
面向分析 不太明确
事务处理的并发性、 保证数据的四个特征 安全性、高效性 和全局一致性 业务操作员的输入 业务系统
系统设计的方法
需求驱动
数据驱动
第三章 数据仓库模型设计
数据仓库模型的设计
2.5数据仓库模型的设计数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151:.概念模型设计;.逻辑模型设计;.物理模型设计;下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。
2.5.1概念模型设计进行概念模型设计所要完成的工作是:<1>界定系统边界<2>确定主要的主题域及其内容概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。
因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。
一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。
概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。
1.界定系统的边界数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前:. 要做的决策类型有哪些?. 决策者感兴趣的是什么问题?. 这些问题需要什么样的信息?. 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据?这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。
因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。
2，确定主要的主题域在这一步中，要确定系统所包含的主题域，然后对每个主题域的内容进行较明确数据仓库建模技术在电信行业中的应用的描述，描述的内容包括:. 主题域的公共码键;. 主题域之间的联系:. 充分代表主题的属性组。
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数据仓库物理模型设计
数据仓库的物理模型就是数据仓库逻辑模型在物理系统中的实现模式。
其中包括了逻辑模型中各种实体表的具体化，例如表的数据结构类型、索引策略、数据存放位置和数据存储分配等。
在进行物理模型的设计实现时，所考虑的因素有：I/O存取时间、空间利用率及维护的代价。
为确定数据仓库的物理模型，设计人员必须做这样几方面工作：首先要全面了解所选用的数据库管理系统，特别是存储结构和存取方法；其次了解数据环境、数据的使用频率、使用方式、数据规模及响应时间要求等，这些都是对时间和空间效率进行平衡和优化的重要依据；最后还需要了解外部存储设备的特征。
只有这样才能在数据的存储需求与外部存储设备条件两者之间获得平衡。
1 设计存储结构
在物理设计时，常常要按数据的重要性、使用频率及对反应时间的要求进行分类，并将不同类型的数据分别存储在不同的存储设备中。
重要性高、经常存取并对反应时间要求高的数据存放在高速存储设备上；存取频率低或对存取响应时间要求低的数据则可以存放在低速存储设备上。
另外，在设计时还要考虑数据在特定存储介质上的布局。
在设计数据的布局时要注意遵循以下原则。
l 不要把经常需要连接的几张表放在同一存储设备上，这样可以利用存储设备的并行操作功能加快数据查询的速度。
l 如果几台服务器之间的连接会造成严重的网络业务量的问题，则要考虑服务器复制表格，因为不同服务器之间的数据连接会给网络带来沉重的数据传输负担。
l 考虑把整个企业共享的细节数据放在主机或其他集中式服务器上，提高这些共享数据的使用速度。
l 不要把表格和它们的索引放在同一设备上。
一般可以将索引存放在高速存储设备上，而表格则存放在一般存储设备上，以加快数据的查询速度。
在对服务器进行处理时往往要进行大量的等待磁盘数据的工作，此时，可以在系统中使用RAID（Redundant Array of Inexpensive Disk，廉价冗余磁盘阵列）。
2 设计索引策略
数据仓库的数据量很大，因而需要对数据的存取路径进行仔细地设计和选择。
由于数据仓库的数据一般很少更新，所以可以设计索引结构来提高数据存取效率。
在数据仓库中，设计人员可以考虑对各个数据存储建立专用的索引和复杂的索引，以获取较高的存取效率，虽然建立它们需要付出一定的代价，但建立后一般不需要过多的维护。
数据仓库中的表通常要比联机事务处理系统（OLTP）中的表建立更多的索引，表中应用的最大索引数应与表格的规模成正比。
数据仓库是个只读的环境，建立索引可以取得灵活性，对性能极为有利。
但是表若有很多索引，那么数据加载时间就会延长，因此索引的建立需要进行综合的考虑。
在建立索引时，可以按照索引使用的频率由高到低逐步添加，直到某一索引加入后，使数据加载或重组表的时间过长时，就结束索引的添加。
最初，一般都是按主关键字和大多数外部关键字建立索引，通常不要添加很多的其他索引。
在表建立大量的索引后，对表进行分析等具体使用时，可能需要许多索引，这会导致表的维护时间也随之增加。
如果从主关键字和外部关键字着手建立索引，并按照需要添加其他索引，就会避免首先建立大量的索引带来的后果。
如果表格过大，而且需要另外增加索引，那么可以将表进行分割处理。
如果一个表中所有用到的列都在索引文件中，就不必访问事实表，只要访问索引就可以达到访问数据的目的，以此来减少I/O操作。
如果表太大，并且经常要对它进行长时间的扫描，那么就要考虑添加一张概括表以减少数据的扫描任务。
3 设计存储策略
确定数据的存储结构和表的索引结构后，需要进一步确定数据的存储位置和存储策略，以提高系统的I/O效率。
下面介绍几种常见的存储优化方法。
a．表的归并
当几个表的记录分散存放在几个物理块中时，多个表的存取和连接操作的代价会很大。
这时可以将需要同时访问的表在物理上顺序存放，或者直接通过公共关键字将相互关联的记录放在一起。
在图1中商品表和商品存储关系表是2个经常需要同时访问的表，在对存储关系表进行查询后，需要通过商品ID到商品表中获取商品的其他基本属性，以比较直观的方式显示给最终用户。
图1 表归并的表现形式
对于这种情况，我们可以将2个表的记录通过公共关键字将相互关联的记录放在一起。
如图3-57所示。
设计时可以先存放商品ID为1的商品在商品表中的记录，然后将仓储关系表中同商品1相关的2条记录放在其后。
这样，在进行数据访问时，就可以提高I/O的效率。
表的归并只有在访问序列经常出现或者表之间具有很强的访问相关性时才有较好的效果，对于很少出现的访问序列和没有强相关性的表，使用表的归并没有效果。
b．引入冗余
一些表的某些属性可能在许多地方都要用到，将这些属性复制到多个主题中，可以减少处理时存取表的个数。
例如，在图3-58所示的商品存储关系表中增加“商品名称”和“商品类型”等用户常用的字段。
这样通过在逻辑设计中引入冗余数据来达到提高更新和访问速度的效果。
c．其他方法
除了以上2种主要的方法外，还有以下3种方法可以对存储分配进行优化。
l 建立数据序列。
按照某一固定的顺序访问并处理一组数据记录。
将数据按照处理顺序存放到连续的物理块中，形成数据序列。
l 表的物理分割。
每个主题中的各个属性存取频率是不同的。
将一张表按各属性被存取的频率分成2个或多个表，将具有相似访问频率的数据组织在一起。
l 生成派出数据。
在原始数据的基础上进行总结或计算，生成派出数据，可以在应用中直接使用这些派出数据，减少I/O次数，免去计算或汇总步骤，在更高级别上建立了公用数据源，避免了不同用户重复计算可能产生的偏差。
以上完成了数据仓库从概念模型到物理模型的整个设计过程。
下一步的工作就是创建数据仓库。
由于数据仓库本身是由DBMS管理的，因此可以像创建普通的数据库一样创建设计好
的数据仓库。