3-4数据仓库设计-物理模型设计

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onedata建模方法论

onedata建模方法论（原创版4篇）《onedata建模方法论》篇1OneData 是一种数据建模方法论，旨在帮助企业构建高质量的数据仓库。

该方法论包括以下主要内容：1. 数据仓库定义：OneData 将数据仓库定义为一个集成的、稳定的、易于访问的数据存储库，用于支持企业管理、决策和分析需求。

2. 数据建模流程：OneData 提出了一套完整的数据建模流程，包括需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计和实施等阶段。

在每个阶段，都有相应的方法和工具支持。

3. 数据模型设计：OneData 强调数据模型设计的重要性，提出了一些设计原则，如实体完整性、属性完整性、参照完整性和数据一致性等。

OneData 还提供了一些数据模型设计工具，如ER 图、数据字典和数据流图等。

4. 数据仓库实现：OneData 提供了一些数据仓库实现的技术和工具，如数据清洗、数据转换、数据加载、数据存储和数据查询等。

OneData 还强调了数据仓库的性能和安全性的重要性。

5. 数据仓库管理：OneData 提供了一些数据仓库管理方法和工具，如数据质量管理、数据备份和恢复、数据安全和数据审计等。

OneData 还强调了数据仓库的可用性和可扩展性的重要性。

《onedata建模方法论》篇2OneData 是一种数据仓库建模方法论，其核心思想是将数据仓库视为一个企业级的数据中心，通过建立一套完整的数据模型来实现数据的统一管理和运营。

OneData 方法论主要包括以下方面：1. 数据仓库概念模型设计：该阶段主要通过业务领域模型的设计，将企业的业务需求转化为数据模型，包括数据实体的定义、属性的设计以及实体之间的关系等。

2. 数据仓库逻辑模型设计：该阶段主要通过数据模型的逻辑设计，将概念模型转化为具体的数据表结构，包括数据表的定义、表之间的关系、索引的设计等。

3. 数据仓库物理模型设计：该阶段主要通过数据模型的物理设计，将逻辑模型转化为具体的数据存储结构，包括数据分区、数据备份、数据恢复等。

2022年武汉工程大学邮电与信息工程学院计算机应用技术专业《数据库概论》科目期末试卷A(有答案)

2022年武汉工程大学邮电与信息工程学院计算机应用技术专业《数据库概论》科目期末试卷A（有答案）一、填空题1、若事务T对数据对象A加了S锁，则其他事务只能对数据A再加______，不能加______，直到事务T释放A上的锁。

2、使某个事务永远处于等待状态，得不到执行的现象称为______。

有两个或两个以上的事务处于等待状态，每个事务都在等待其中另一个事务解除封锁，它才能继续下去，结果任何一个事务都无法执行，这种现象称为______。

3、关系数据库中基于数学的两类运算是______________和______________。

4、设某数据库中有作者表（作者号，城市）和出版商表（出版商号，城市），请补全如下查询语句，使该查询语句能查询作者和出版商所在的全部不重复的城市。

SELECT城市FROM作者表_____SELECT城市FROM出版商表；5、采用关系模型的逻辑结构设计的任务是将E-R图转换成一组______，并进行______处理。

6、完整性约束条件作用的对象有属性、______和______三种。

7、安全性控制的一般方法有____________、____________、____________、和____________视图的保护五级安全措施。

8、数据仓库主要是供决策分析用的______，所涉及的数据操作主要是______，一般情况下不进行。

9、关系规范化的目的是______。

10、在RDBMS中，通过某种代价模型计算各种查询的执行代价。

在集中式数据库中，查询的执行开销主要包括______和______代价。

在多用户数据库中，还应考虑查询的内存代价开销。

二、判断题11、在SELECT语句中，需要对分组情况满足的条件进行判断时，应使用WHERE子句。

（）12、概念模型是对现实世界的第二层抽象。

（）13、有了外模式/模式映象，可以保证数据和应用程序之间的物理独立性。

（）14、在关系运算中，投影是最耗时的操作。

数据仓库模型的设计

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。

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 ;。

数据仓库设计方案

数据仓库设计方案【正文】一、引言数据驱动的决策已经成为企业中不可或缺的一部分。

为了有效地管理和分析海量的数据，数据仓库设计方案应运而生。

本文将介绍数据仓库的概念、设计原则和关键步骤，帮助企业构建高效可靠的数据仓库。

二、数据仓库概述数据仓库是指将各类数据整合、清洗、转化并存储于统一的数据存储区域，旨在为决策支持系统提供准确可靠的数据服务。

其设计方案需要考虑多个方面，包括数据源、数据的抽取与转换、数据建模和数据的加载等。

三、数据仓库设计原则1. 一致性：数据仓库应该保持与源系统的数据一致性，确保决策所依据的数据准确无误。

2. 高性能：数据仓库需要具备高性能的查询和分析能力，以满足用户对数据的实时性和响应性要求。

3. 安全性：严格管理数据仓库的访问权限，确保敏感数据的安全性和隐私保护。

4. 可扩展性：数据仓库需要具备良好的扩展能力，能够适应数据量的增长和业务需求的变化。

5. 可维护性：数据仓库的设计应该具备良好的可维护性，便于数据的更新、维护和监控。

四、数据仓库设计步骤1. 需求分析：明确数据仓库的功能和目标，分析业务需求和数据源的特点，为后续的设计提供指导。

2. 数据抽取与转换：根据需求分析的结果，选择合适的数据抽取方式，并进行数据的清洗、转换和集成。

3. 数据建模：根据业务需求和数据源的特点，设计数据仓库的物理和逻辑模型，并建立相应的维度表和事实表。

4. 数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，并进行合理的存储和索引，以便进行后续的查询和分析。

5. 数据质量控制：定期监控数据仓库的数据质量，并进行必要的修复和优化，确保数据准确无误。

6. 安全管理：建立合适的权限控制机制，确保数据仓库的安全性和合规性。

五、数据仓库设计工具和技术1. ETL工具：ETL（Extract-Transform-Load）工具可以帮助实现数据的抽取、转换和加载，实现数据仓库的数据集成和清洗。

2. 数据建模工具：数据建模工具可以辅助设计数据仓库的物理和逻辑模型，提供建模、维护和文档化的功能。

概念数据模型设计与逻辑数据模型设计

概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计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。

数据仓库设计物理模型设计

（2）对数据仓库的数据环境，尤其是业务数据的数量规模、使用频度、操作方式等方面的特点，要有全面的了解，以便采取有效措施，对系统时间和空间的使用效率进行平衡和优化。
（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

数据是信息的载体，信息是有价值有意义的数据。

数据库用于事务处理数据仓库用于决策分析数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的，不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策制定过程。

数据仓库是一种管理技术，旨在通过通畅、合理、全面的信息管理，达到有效的决策支持。

数据仓库特点：（1）数据仓库是面向主题的（2）数据仓库是集成的（3）数据仓库是稳定的（4）数据仓库是随时间变化的（5）数据仓库的数据量很大（6）数据仓库软、硬件要求较高两者区别数据库：面向应用数据是详细的保持当前数据数据是可更新的对数据的操作是重复的操作需求是事先可知的一个操作存取一个记录数据非冗余操作比较频繁查询基本是原始数据事务处理需要的是当前数据很少有复杂的计算支持事务处理数据仓库：面向主题数据是综合的和历史的保存过去和现在的数据数据不更新对数据的操作是启发式的操作需求是临时决定的一个操作存取一个集合数据时常冗余操作相对不频繁查询基本是经过加工的数据决策分析需要过去和现在的数据有很多复杂的计算支持决策分析联机事物处理（On Line Transaction Processing，OLTP）是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。

OLTP是用户的数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。

也称为实时系统(Real time System)。

E.F.Codd在1993年提出了多维数据库和多维分析的概念，即联机分析处理（On Line Analytical Processing，OLAP）概念。

关系数据库是二维数据（平面），多维数据库是空间立体数据。

OLAP专门用于支持复杂的决策分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持，OLAP可以应分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂处理，并且以一种直观易懂地形式将查询结果提供给决策制定人OLTP数据库数据细节性数据当前数据经常更新一次性处理的数据量小对响应时间要求高面向应用，事务驱动OLAP数据仓库数据综合性数据历史数据不更新，但周期性刷新一次处理的数据量大响应时间合理面向分析，分析驱动数据字典与元数据数据字典是描述数据库中各类数据的集合，包括：(1) 数据项(2) 数据结构(3) 数据流(4) 数据存储(5) 处理过程数据字典是数据库的元数据。

东北财经大学管理信息系统课后题答案

东北财经大学管理信息系统课后题答案第一章管理信息系统的基本概念1、何为数据？何为信息？信息和数据有何区别？所谓数据是由原始事实组成的。

要表示数据通常有三个方面事情要做：数据名称、数据类型、数据长度。

当原始事实按照具有一定意义的方式组织和安排在一起时，它就成了信息。

信息是按一定的规则组织在一起的数据集合，是对数据进行处理而产生的。

这种组织规则和方式具有超出数据本身以外的额外价值。

2、什么叫系统？有哪几类系统？请分别对各类系统进行举例说明？系统是由相互联系、相互作用的多个元素（部件）有机集合而成的，能够执行特定功能的综合体。

概念系统是最抽象的系统逻辑系统是再概念系统的基础上构造出的原理上可行得通的系统实在系统也可以叫物理系统，它是完整的系统，是客观存在的并可以实际运行的系统3、什么是系统方法？什么是系统观点？说出系统方法解决问题的主要步骤？所谓系统方法，就是按照事物本身的系统性把对象放在系统的形式中加以考察的一种方法，是一种立足整体、统筹兼顾、使整体与部分辩证地统一起来的科学方法。

所谓系统观点，就是不着眼于个别要素的优良与否，而是把一个系统内部的各个环节、各个部分，把一个系统的内部和外部环境都看成是相互联系、相互影响、相互制约着的综合体，从整体上追求系统的功能最优。

系统方法解决问题的主演步骤：①定义问题：列出一个或一组希望达到的目标②列出资源和约束：供选择的技术或手段以及每个系统所需的“成本”或资源③给出方案：一个或一组数学模型④评估被选方案⑤选择最佳方案并实施⑥总结解决方案的有效性4、什么是信息系统？信息系统是一系列相互关联的可以输入、处理、输出数据和信息，并提供反馈、控制机制以实现某个目标的元素或组成部分的集合。

5、什么叫管理？如何理解管理信息系统的概念？其主要特征是什么？管理是人有目的、有意识的实践活动，是管理者在一定的条件下，为了实现预定目标，对各种资源和实践环节进行规划安排、优化控制的总称。

数仓模型层说明书

数仓模型层说明书一、简介数据仓库模型层，也称为数仓模型层，是数据仓库架构中的核心组成部分。

它负责将原始数据转化为有组织、有意义的信息，以便进行数据分析和业务决策。

本说明书将详细描述数仓模型层的构成、功能和设计原则。

二、数仓模型层构成数仓模型层通常由以下三个层次构成：1. 物理层：这一层主要负责存储和管理原始数据。

它包括各种数据源（如数据库、数据文件等）和数据存储介质（如硬盘、SSD等）。

2. 逻辑层：这一层是数仓模型的核心，负责将物理层的数据转化为逻辑视图。

它包括数据模型（如星型模型、雪花模型等）和元数据（描述数据的数据）。

3. 应用层：这一层提供数据服务，支持各种数据分析和业务应用。

它包括报表、仪表盘、数据挖掘工具等。

三、数仓模型层功能数仓模型层的主要功能包括：1. 数据整合：将来自不同数据源的数据整合到一个统一的数据仓库中，消除数据冗余和冲突。

2. 数据清洗：对数据进行清洗和转换，确保数据的准确性和一致性。

3. 数据建模：通过建立逻辑模型，将数据组织成有意义的结构，便于分析和查询。

4. 数据安全：提供数据访问控制和安全保障，确保数据的机密性和完整性。

5. 数据服务：提供各种数据服务和应用，支持业务分析和决策。

四、数仓模型层设计原则在进行数仓模型层设计时，应遵循以下原则：1. 面向主题：设计时应以业务需求为导向，将数据按照主题进行组织，如销售、库存等。

2. 层次分明：物理层、逻辑层和应用层应层次分明，避免数据的冗余和冲突。

3. 灵活性：设计时应考虑未来的业务变化和扩展，保持模型的灵活性和可扩展性。

4. 性能优化：通过对数据的合理组织和索引，优化查询性能，提高数据处理效率。

5. 安全性：确保数据的安全性和隐私保护，控制对数据的访问和操作。

6. 标准化：遵循统一的数据标准和规范，保证数据的准确性和一致性。

7. 可维护性：设计时应考虑维护的便利性，降低维护成本。

8. 最佳实践：参考业界最佳实践，不断优化和完善数仓模型层的设计。

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。

《数据库原理及应用》教学教案(全)

《数据库原理及应用》教学教案（一）一、教学目标1. 让学生了解数据库的基本概念，理解数据库、数据库管理系统、数据库系统三者的关系。

2. 让学生掌握数据库的设计步骤，了解实体-联系模型，并能够将现实世界中的问题转化为实体-联系模型。

3. 让学生了解关系模型的基本概念，掌握关系运算，了解关系的完整性约束。

二、教学内容1. 数据库的基本概念1.1 数据库1.2 数据库管理系统1.3 数据库系统2. 数据库的设计步骤2.1 需求分析2.2 概念设计2.3 逻辑设计2.4 物理设计3. 实体-联系模型3.1 实体及其属性3.2 联系及其类型3.3 实体-联系模型绘制4. 关系模型的基本概念4.1 关系4.2 关系运算4.3 关系的完整性约束三、教学方法1. 讲授法：讲解数据库的基本概念，关系模型的基本概念。

2. 案例分析法：分析实际问题，引导学生掌握实体-联系模型的绘制。

3. 实践操作法：让学生通过上机操作，掌握关系运算，了解关系的完整性约束。

四、教学环境1. 教室环境：多媒体教学设备，网络连接。

2. 软件环境：数据库管理系统软件，如MySQL、Oracle等。

五、教学评价1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的发言、提问和讨论情况，评价学生的参与度。

2. 上机操作：检查学生上机操作的结果，评价学生对关系运算和关系完整性约束的掌握程度。

3. 课后作业：布置相关题目，评价学生对课堂所学知识的理解和应用能力。

《数据库原理及应用》教学教案（二）一、教学目标1. 让学生掌握关系数据库的基本操作，包括增加、删除、修改和查询。

2. 让学生了解SQL语言的基本功能，能够使用SQL语言进行数据库操作。

3. 让学生了解数据库的备份与恢复，掌握数据库的安全性和完整性控制。

二、教学内容1. 关系数据库的基本操作1.1 增加操作1.2 删除操作1.3 修改操作1.4 查询操作2. SQL语言的基本功能2.1 数据定义2.2 数据查询2.3 数据更新2.4 数据控制3. 数据库的备份与恢复3.1 备份3.2 恢复4. 数据库的安全性和完整性控制4.1 安全性控制4.2 完整性控制1. 讲授法：讲解关系数据库的基本操作，SQL语言的基本功能。

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)。

维度建模的四个阶段

维度建模的四个阶段维度建模是面向数据仓库的一种建模方法，包括四个阶段：需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计。

本文将逐一介绍这四个阶段的重点内容。

1. 需求分析阶段需求分析是维度建模的第一步，目的是梳理业务需求，识别数据仓库的用户和应用场景。

在此阶段，需要完成以下工作：(1) 确认业务需求在业务需求确定阶段，需求分析人员需要了解业务所涉及的各种因素，包括公司业务流程、客户类型、产品品类、销售渠道、地理位置等。

他们需要收集和整理所有业务问题，直到可以从这些问题中确定关键的业务维度。

(2) 确定数据仓库的目标用户数据仓库的目标用户包括各级管理人员，业务分析师和数据分析人员。

在需求分析阶段，需要明确数据仓库的计划，确定数据仓库的数据结构和查询方式，以及对数据的使用和应用提供支持的用户类型。

(3) 定义数据来源数据来源包括内部和外部数据源。

在需求分析阶段，需要确定这些数据源的可用性、数据质量和数据完整性，并确定数据的组织方式和格式。

2. 概念设计阶段概念设计是维度建模的第二步，目的是创建高层次、抽象的模型，以概括数据仓库所包含的信息。

在此阶段，需要完成以下工作：(1) 定义业务维度和度量业务维度是描述业务内容的主要因素。

业务维度通常包括时间、地理位置、产品、客户等。

度量是对业务维度进行计算和汇总的数值指标，如销售额、消耗量、交易次数等。

(2) 制定业务流程图业务流程图是一种业务结构图。

它通常描述了企业的业务流程，并展示了数据库的设计和继承审核路线。

业务流程图可以支持数据仓库的概念设计，为逻辑设计提供了基础。

(3) 定义数据仓库的结构定义数据仓库的结构可以为逻辑设计提供概念上的数据模型。

结构通常体现了数据的层次结构，包括多维数据、维度、指标、维度等。

3. 逻辑设计阶段逻辑设计是维度建模的第三步，目的是实现精度、准确和清晰的数据模型。

在此阶段，需要完成以下工作：(1) 设计数据模型在逻辑设计阶段，数据模型的设计人员将根据概念模型和需求分析的结果开发数据模型。

数据仓库的基本概念

数据仓库的基本概念随着信息化时代的到来，数据的积累和应用越来越广泛，数据仓库作为企业数据管理的重要手段，也受到了越来越多的关注。

数据仓库是一种面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合，为企业决策提供了可靠的数据支持。

本文将从数据仓库的基本概念、架构、设计和实现等方面进行探讨。

一、数据仓库的基本概念1.1 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合，为企业决策提供可靠的数据支持。

它是一个面向决策支持的数据集成、管理和分析平台，主要用于支持企业的决策制定和业务分析。

1.2 数据仓库的特点（1）面向主题：数据仓库是针对某个主题的数据集合，这个主题可以是企业的销售、市场、客户、产品等。

数据仓库以主题为导向，提供了全面、一致的数据视图，帮助企业深入了解业务。

（2）集成：数据仓库是从多个数据源中集成数据而成，可以包括企业内部的各种数据系统，也可以包括外部的数据源。

数据仓库的集成性使得企业可以从不同的角度来看待业务，更好地进行分析。

（3）稳定：数据仓库提供了稳定的数据环境，数据的结构和内容都是经过精心设计和维护的。

这使得企业可以放心地使用数据仓库中的数据，而不必担心数据的质量和可靠性问题。

（4）随时可用：数据仓库提供了随时可用的数据访问服务，任何人都可以在任何时间、任何地点通过合适的工具来访问数据仓库中的数据。

这为企业的决策制定和业务分析提供了极大的便利。

1.3 数据仓库的目的数据仓库的主要目的是为企业的决策制定和业务分析提供可靠的数据支持。

通过数据仓库，企业可以深入了解业务，发现业务规律，预测业务趋势，从而更好地制定决策和调整业务战略。

二、数据仓库的架构2.1 数据仓库的架构模型数据仓库的架构模型主要包括三层，即数据源层、数据仓库层和数据应用层。

数据源层是指数据仓库所需要的各种数据源，包括企业内部的各种数据系统和外部的数据源；数据仓库层是指数据仓库的存储和管理层，包括数据仓库的数据模型、数据仓库的物理存储结构、数据抽取、转换和加载以及数据仓库的维护和管理；数据应用层是指数据仓库的应用层，包括数据仓库的查询、报表、分析、挖掘等应用。

数仓面试自我介绍

数仓面试自我介绍一、引言大家好，我是XXX，很荣幸能够参加数仓面试，今天我想和大家分享一下我对数仓的理解和经验。

二、什么是数仓数仓（Data Warehouse）是指将来自不同数据源的海量数据进行整合、清洗、加工和存储，以支持企业决策和分析的技术架构和解决方案。

数仓通过将分散的数据集中存储，提供了一个统一的数据视图，使得企业能够更好地进行数据分析、挖掘和决策。

三、数仓的重要性1. 有效决策支持：数仓能够提供高质量、一致性和可靠的数据，为企业决策提供支持，帮助企业了解市场趋势、顾客需求和业务表现。

2. 数据集成和整合：数仓能够将来自不同数据源的数据进行整合和统一，消除数据冗余和不一致，提供一致性的数据视图。

3. 数据质量保证：数仓通过数据清洗和加工，可以提高数据的质量和准确性，避免脏数据对企业决策的影响。

4. 数据分析和挖掘：数仓提供了丰富的数据分析和挖掘工具，帮助企业发现隐藏的信息和规律，支持业务优化和决策制定。

5. 提高企业竞争力：通过数仓的建设和运营，企业能够更好地利用数据资源，提高业务效率和创新能力，从而在市场竞争中获得优势。

四、数仓的架构和技术1. 数据提取和清洗：数据仓库使用ETL（Extract-Transform-Load）工具从各种数据源中提取数据，并进行清洗和转换，以保证数据的准确性和一致性。

2. 数据存储和管理：数仓通常使用关系数据库管理系统（RDBMS）或者大数据平台（如Hadoop、Spark等）来存储和管理数据，以支持高效的数据查询和分析。

3. 数据建模和设计：数仓使用维度建模或者星型模型来设计数据结构，以提供简单、直观的数据视图和查询接口。

4. 数据集成和整合：数仓使用数据集成工具和技术，将来自不同数据源的数据进行整合和统一，以提供一致性的数据视图。

5. 数据安全和权限控制：数仓需要保证数据的安全性和隐私性，通过权限控制、加密和审计等手段来保护数据的安全。

五、数仓项目经验在以往的工作中，我参与了数仓项目的设计、开发和运维工作，积累了丰富的经验和技能。

2022年中国民用航空飞行学院计算机科学与技术专业《数据库原理》科目期末试卷B(有答案)

2022年中国民用航空飞行学院计算机科学与技术专业《数据库原理》科目期末试卷B（有答案）一、填空题1、已知系（系编号，系名称，系主任，电话，地点）和学生（学号，姓名，性别，入学日期，专业，系编号）两个关系，系关系的主码是______________，系关系的外码是______________，学生关系的主码是______________，外码是______________。

2、数据库内的数据是______的，只要有业务发生，数据就会更新，而数据仓库则是______的历史数据，只能定期添加和刷新。

3、在VB 6.0中，已经用Adobel连接到数据库，并已绑定到数据库中的某个关系表，现要通过此控件向表中插入数据，需要用到Adobel.Recordset的_____方法和Update方法，使用Adobel.Recordset的_____方法可以使当前行指针在结果集中向前移动一行。

4、关系系统的查询优化既是关系数据库管理系统实现的关键技术，又是关系系统的优点。

因为，用户只要提出______，不必指出 ______。

5、有两种基本类型的锁，它们是______和______。

6、关系模型由______________、______________和______________组成。

7、在SQL语言中，为了数据库的安全性，设置了对数据的存取进行控制的语句，对用户授权使用____________语句，收回所授的权限使用____________语句。

8、若事务T对数据对象A加了S锁，则其他事务只能对数据A再加______，不能加______，直到事务T释放A上的锁。

9、数据管理技术经历了______________、______________和______________3个阶段。

10、数据模型是由______________、______________和______________三部分组成。

二、判断题11、视图是可以更新的。