数据仓库主题建模点滴

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数据仓库建模和设计的最佳实践

数据仓库建模和设计的最佳实践数据仓库建模和设计是数据管理和分析领域中的核心技术，它的设计质量和实施方式直接影响到企业的数据管理和决策支持能力。

在数据仓库建模和设计的过程中，有一些最佳实践可以帮助企业建立高效、灵活和可靠的数据仓库系统。

本文将从数据仓库建模和设计的基本理念和原则、数据仓库建模方法和技巧、数据仓库设计模式和实施过程等方面进行详细介绍，帮助企业理解数据仓库建模和设计的最佳实践，并在实际项目中应用。

1.数据仓库建模和设计的基本理念和原则数据仓库建模和设计的最终目标是为企业提供高质量、一致性和易用性的数据，支持企业的决策制定和业务分析。

因此，数据仓库建模和设计的基本理念和原则是数据质量、一致性、可扩展性和易用性。

数据质量是数据仓库建模和设计的首要原则。

数据质量直接影响到数据仓库系统的可信度和应用价值，因此在建模和设计过程中必须注重数据的准确性、完整性、一致性和及时性。

数据一致性是建模和设计的另一个重要原则。

数据仓库系统需要整合来自不同业务系统和数据源的数据，因此必须保证数据的一致性，避免数据冗余、不一致和错误。

在建模和设计过程中需要重点考虑数据一致性的保证机制。

可扩展性是数据仓库建模和设计的另一个重要原则。

随着企业规模和数据量的增长，数据仓库系统必须能够支持大规模的数据存储和处理，因此在建模和设计过程中必须考虑系统的可扩展性和性能。

易用性是数据仓库建模和设计的最终目标。

数据仓库系统需要为用户提供方便、高效和直观的数据访问和分析功能，因此在建模和设计过程中必须注重用户需求和使用体验。

2.数据仓库建模方法和技巧数据仓库建模是指为数据仓库系统设计合适的数据模型，以满足企业的数据分析和决策需求。

数据仓库建模方法和技巧主要包括维度建模和规范化建模两种主要方法，并且可以结合使用，根据实际需求选择合适的建模方法和技巧。

维度建模是数据仓库建模的主流方法，它将业务数据划分为维度和事实两个主要部分，并通过星型模型或雪花模型将维度和事实组织为数据模型，以支持多维分析和快速查询。

数据仓库建模详解和建模技巧

一、构建企业级数据仓库五步法(一)、确定主题即确定数据分析或前端展现的主题。

例如：我们希望分析某年某月某一地区的啤酒销售情况，这就是一个主题。

主题要体现出某一方面的各分析角度(维度)和统计数值型数据(量度)之间的关系，确定主题时要综合考虑。

我们可以形象的将一个主题想象为一颗星星：统计数值型数据(量度)存在于星星中间的事实表;分析角度(维度)是星星的各个角;我们将通过维度的组合，来考察量度。

那么，“某年某月某一地区的啤酒销售情况”这样一个主题，就要求我们通过时间和地区两个维度的组合，来考察销售情况这个量度。

从而，不同的主题来源于数据仓库中的不同子集，我们可以称之为数据集市。

数据集市体现了数据仓库某一方面的信息，多个数据集市构成了数据仓库。

(二)、确定量度在确定了主题以后，我们将考虑要分析的技术指标，诸如年销售额之类。

它们一般为数值型数据。

我们或者将该数据汇总，或者将该数据取次数、独立次数或取最大最小值等，这样的数据称为量度。

量度是要统计的指标，必须事先选择恰当，基于不同的量度可以进行复杂关键性能指标(KPI)等的设计和计算。

(三)、确定事实数据粒度在确定了量度之后，我们要考虑到该量度的汇总情况和不同维度下量度的聚合情况。

考虑到量度的聚合程度不同，我们将采用“最小粒度原则”，即将量度的粒度设置到最小。

例如：假设目前的数据最小记录到秒，即数据库中记录了每一秒的交易额。

那么，如果我们可以确认，在将来的分析需求中，时间只需要精确到天就可以的话，我们就可以在ETL处理过程中，按天来汇总数据，此时，数据仓库中量度的粒度就是“天”;反过来，如果我们不能确认将来的分析需求在时间上是否需要精确到秒，那么，我们就需要遵循“最小粒度原则”，在数据仓库的事实表中保留每一秒的数据，以便日后对“秒”进行分析。

在采用“最小粒度原则”的同时，我们不必担心海量数据所带来的汇总分析效率问题，因为在后续建立多维分析模型(CUBE)的时候，我们会对数据提前进行汇总，从而保障产生分析结果的效率。

数据仓库建模方法论

数据仓库建模方法论数据仓库建模是指将数据仓库中的数据按照某种标准和规范进行组织和管理的过程。

数据仓库建模方法论包括了多种方法和技术，用于帮助用户理解和分析数据仓库中的数据，从而支持决策制定和业务分析。

一、维度建模方法维度建模方法是数据仓库建模的核心方法之一，它以维度为核心，将数据按照维度进行组织和管理，从而提供给用户灵活和高效的数据查询和分析能力。

1.1 星型模型星型模型是最常见和简单的维度建模方法，它将数据仓库中的事实表和多个维度表通过共享主键的方式进行关联。

事实表包含了衡量业务过程中的事件或指标，而维度表包含了用于描述和过滤事实记录的属性。

星型模型的结构清晰，易于理解和使用，适用于绝大部分的数据仓库场景。

1.2 雪花型模型雪花型模型是在星型模型的基础上进行扩展和优化的一种模型，它通过拆分维度表中的属性，将其拆分为多个维度表和子维度表，从而使得数据仓库更加灵活和高效。

雪花型模型适用于维度表中的属性比较复杂和层次结构比较多的情况。

1.3 天际线模型天际线模型是一种比较先进和复杂的维度建模方法，它通过将事实表和维度表按照一定的规则进行分组和划分，从而实现多个星型模型之间的关联。

天际线模型适用于数据仓库中包含多个相互关联的业务过程和多个不同的粒度的情况。

二、多维建模方法多维建模方法是在维度建模方法基础上进行进一步抽象和简化的一种方法，它通过创建多维数据立方体和维度层次结构来组织和管理数据。

2.1 数据立方体数据立方体是多维建模的核心概念，它将数据按照事实和维度进行组织和管理，从而提供给用户直观和高效的数据查询和分析能力。

数据立方体包含了多个维度和度量，用户可以通过选择和组合维度和度量进行数据分析和挖掘。

2.2 维度层次结构维度层次结构是多维建模的关键技术，它通过将维度进行分层和组织，从而实现维度之间的关联和上下级关系。

维度层次结构可以有效地减少数据的冗余和复杂性，提高数据仓库的查询和分析效率。

三、模式设计方法模式设计方法是在维度建模方法和多维建模方法的基础上进行进一步的抽象和规范的一种方法，它通过定义模式和规则来组织和管理数据仓库中的数据。

数据仓库建模和设计的最佳实践

数据仓库建模和设计的最佳实践数据仓库是一个专门用来存储和分析大量数据的数据库系统。

它是企业数据管理的核心，可以帮助企业更好地了解其业务状况，并支持决策和战略制定。

数据仓库的建模和设计是十分重要的环节，它直接影响着数据仓库的性能和可用性。

本文将介绍数据仓库建模和设计的最佳实践，以帮助企业建立高效可靠的数据仓库系统。

1.了解业务需求在进行数据仓库建模和设计之前，首先需要全面了解企业的业务需求。

只有深入了解企业的业务流程和数据分析需求，才能合理地设计数据仓库模型。

因此，与业务部门和数据分析人员充分沟通，收集他们的需求和建议，是非常重要的。

2.选择合适的数据仓库架构数据仓库的架构是数据仓库设计的基础，直接影响着数据的存储和查询性能。

目前常用的数据仓库架构主要有两种：集中式数据仓库和分布式数据仓库。

集中式数据仓库一般采用星型或雪花型模型，所有数据都存储在一个中心数据库中。

而分布式数据仓库则将数据存储在多个节点上，并通过分布式计算进行数据处理。

选择合适的数据仓库架构需要考虑数据规模、数据分布情况、查询复杂度等因素。

一般来说，对于中小型企业来说，集中式数据仓库的成本和性能更加适宜；而对于大型企业或数据量较大的场景，分布式数据仓库更具优势。

3.设计合理的数据模型数据模型是数据仓库设计的核心，它是数据仓库中数据组织方式和关系的抽象表示。

合理的数据模型能够提高查询性能、降低数据冗余和保持数据一致性。

在进行数据模型设计时，可以采用维度建模或规范化建模。

维度建模以事实表和维度表为核心，将数据组织成星型或雪花型模型，适用于大多数的数据仓库场景。

而规范化建模则将数据分解成多个表，适用于复杂的数据结构和需要频繁更新的场景。

无论采用哪种建模方式，都需要注意以下几点：-建立合适的维度表和事实表，保持数据的一致性和完整性；-选择合适的数据类型和字段长度，避免数据冗余和浪费；-设计合理的索引和分区，提高查询性能。

4.优化数据抽取和加载数据仓库的数据通常来自多个数据源，包括业务系统、数据仓库和外部数据等。

数据仓库设计与建模的流程与方法

数据仓库设计与建模的流程与方法数据仓库是一个用于集中存储、管理和分析企业中各类数据的系统。

它旨在帮助企业更好地理解和利用自己的数据资源，支持决策和战略制定。

数据仓库的设计与建模是数据仓库开发的关键步骤之一。

本文将介绍数据仓库设计与建模的流程与方法。

数据仓库设计与建模流程数据仓库设计与建模是一个迭代的过程，包括以下主要步骤：1.需求收集和分析在数据仓库设计与建模之前，首先需要与业务用户和决策者进行充分的沟通和需求收集。

了解用户的需求和业务流程对于数据仓库的设计和建模至关重要。

通过与用户的交流，收集到的需求可以被细化和明确以指导后续的工作。

2.数据源选择和数据抽取确定需要从哪些数据源抽取数据，并选择合适的数据抽取工具或技术。

根据需求收集和分析的结果，进行数据抽取和转换，将源系统的数据导入到数据仓库中。

这个步骤是数据仓库设计与建模中的重要部分，关系到数据质量和数据一致性。

3.物理数据模型设计在物理数据模型设计阶段，将逻辑数据模型转化为物理数据模型。

物理数据模型设计包括确定表、字段、索引、分区等物理数据库对象的详细定义。

需要考虑到性能和存储方面的因素，并根据数据仓库的查询需求进行优化设计。

4.维度建模维度建模是数据仓库设计与建模的核心技术之一。

它通过标识和定义业务过程中的关键业务概念，如事实表、维度表和维度属性，来描述业务应用中的事实和维度关系。

维度建模的目标是提供用户友好的数据表示，支持灵活且高效的数据查询和分析。

5.粒度定义和聚合设计决定数据仓库的数据粒度是数据仓库设计与建模的一个重要决策。

粗粒度数据更适合用于高层次的分析和决策，而细粒度数据则支持更详细的数据分析。

聚合设计是为了提高数据仓库的性能和查询响应时间而进行的，它通过预计算和存储汇总数据来减少复杂查询的计算量。

6.元数据管理元数据是指描述数据的数据，是数据仓库设计与建模过程中不可忽视的一部分。

元数据管理包括收集、维护和管理数据仓库中的元数据信息，为数据仓库开发、运维和使用提供支持。

数据仓库建模和设计的最佳实践

数据仓库建模和设计的最佳实践数据仓库建模和设计是数据管理中的重要环节，它直接关系到数据的存储、分析和应用。

在数据仓库建模和设计时，需要遵循一些最佳实践，以确保数据仓库能够满足业务需求，并提供高效可靠的数据支持。

本文将从数据仓库建模和设计的基本概念、流程和方法入手，详细介绍数据仓库建模和设计的最佳实践。

一、数据仓库建模和设计的基本概念1.数据仓库的定义和作用数据仓库是一种面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。

数据仓库的主要作用是为企业提供做出决策所需的全面、可靠、一致的数据。

数据仓库具有可查询性、主题性、集成性和随时间一致性等特点。

2.数据仓库建模和设计的基本原则数据仓库建模和设计的基本原则包括主题建模、标准化、集成和可扩展性。

主题建模是指以业务主题为中心进行建模，便于用户理解和使用数据；标准化是指通过一定的规范和约束来统一数据的表示和存储方式；集成是指将多个数据源的数据进行整合，确保数据的一致性和完整性；可扩展性是指数据仓库的设计应该具有良好的扩展性，便于日后对数据仓库的扩展和改进。

二、数据仓库建模和设计的流程1.数据需求分析数据需求分析是数据仓库建模和设计的第一步，它是确定数据仓库中需要包含哪些数据和数据的结构。

数据需求分析需要与业务人员充分沟通，了解他们的需求和期望，确定数据仓库的主题和范围。

2.数据建模数据建模是根据数据需求分析的结果，对数据进行建模和设计。

数据建模一般包括概念建模、逻辑建模和物理建模三个阶段。

概念建模是对数据仓库进行整体的逻辑建模，描述数据仓库中的各种主题，并确定各主题之间的关系；逻辑建模是将概念模型转化为逻辑数据模型，确定数据表、字段、关系等具体的数据结构；物理建模是根据逻辑模型设计物理数据存储结构，确定数据的存储方案、索引方案等。

3.数据仓库架构设计数据仓库架构设计是在数据建模的基础上，设计数据仓库的整体架构和组成部分。

数据仓库架构设计包括数据仓库层次结构、数据仓库和数据源系统的集成方式、数据仓库的数据存储和处理技术等内容。

数仓建模方法

数仓建模方法
数仓建模是一种能够把企业经营数据转换为描述业务流程和业务规则的可视化模型的方法。

数仓建模方法的最终目的是将管理决策从数据驱动转换为知识驱动，从而更好地发现业务的相关规律。

本文将对数仓建模方法进行简单的介绍，分享一些建模的经验，帮助您更好地掌握数仓建模方法。

二、数仓建模技术
1、概念建模
概念建模是基于业务对象实体的建模，用于把业务实体与业务流程建立起关联，以实现业务洞察的目的。

概念建模通常包括三层：概念层（描述实体）、表层（描述数据）和视图层（描述业务规则）。

2、流程建模
流程建模是用来描述一个或一组业务流程的结构化建模方法。

流程建模主要包括流程元素的设计、流程连接的设计，以及流程控制的设计等。

3、元数据建模
元数据建模是描述数据元素的建模方法，主要包括概念模型和物理模型。

概念模型是对数据元素及其关系的抽象，主要用于表达数据的逻辑结构。

物理模型是对数据元素及其结构的物理实现，主要用于表达数据的存储结构。

三、数仓建模经验
1、构建合理的数据流程模型
在数仓建模的过程中，需要根据企业的业务特征，构建合理的数据流程模型，以便将不同类型的数据综合地建模。

2、持续优化模型
不断的优化模型，对于把现有模型持续发挥最大价值，提供有效的决策支持是非常重要的。

3、确保安全性
建模过程中要将数据安全性作为重要考虑点，确保数据安全性。

四、总结
数仓建模是一种把企业经营数据转换为描述业务流程和业务规
则的可视化模型的技术。

为了可以更好地发挥数仓建模的作用，必须采取有效的措施来构建合理的数据流程模型，持续优化模型，并确保安全性。

数据仓库建模

数据仓库建模引言概述：数据仓库建模是指在数据仓库设计和构建过程中，对数据进行组织、整理和优化，以便于数据分析和决策支持。

数据仓库建模的目标是提供一个统一、一致、可靠的数据源，帮助企业进行全面的数据分析和决策。

正文内容：一、数据仓库建模的基本概念1.1 数据仓库数据仓库是指将来自不同数据源、不同业务系统的数据进行集成、整理和存储的一个中心化的数据存储库。

数据仓库具有面向主题、集成性、稳定性和可查询性等特点，可以支持企业的决策分析需求。

1.2 数据仓库建模数据仓库建模是指对数据仓库中的数据进行组织和优化的过程。

它包括对数据进行抽取、转换和加载（ETL），以及对数据进行维度建模和事实建模等步骤。

数据仓库建模的目标是提供一个可靠、高效的数据结构，以支持数据仓库的查询和分析。

1.3 维度建模和事实建模维度建模是指对数据仓库中的维度进行建模和设计。

维度是描述业务过程的属性，如时间、地点、产品等。

维度建模通过定义维度表和维度属性，将维度的层次结构和关系进行建模，以支持多维分析和查询。

事实建模是指对数据仓库中的事实进行建模和设计。

事实是描述业务过程中的事件或度量，如销售额、库存量等。

事实建模通过定义事实表和事实属性，将事实的度量和关系进行建模，以支持数据仓库的查询和分析。

二、数据仓库建模的步骤2.1 数据需求分析在数据仓库建模过程中，首先需要进行数据需求分析，明确业务用户的数据分析和查询需求。

通过与业务用户的沟通和需求调研，确定数据仓库的主题域和维度、事实的粒度，以及数据仓库的查询和分析要求。

2.2 ETL过程ETL（抽取、转换和加载）是数据仓库建模的重要步骤。

在ETL过程中，需要从不同的数据源中抽取数据，并进行数据清洗、转换和集成，以满足数据仓库的数据质量和一致性要求。

最后，将经过处理的数据加载到数据仓库中。

2.3 维度建模维度建模是数据仓库建模的核心环节。

在维度建模过程中，需要定义维度表和维度属性，并建立维度之间的关系和层次结构。

数据仓库主题建模点滴

主题中维键为空值的处理办法
在实际的主题表中，维键为空（Null）的情形经常发生。而一般的RDBMS系统空值都有一些特殊的处理规则，空值的存在很可能造成一些预想不到的结果。另外，在结果报表中，空值的出现也让人费解。在实际的应用中，可以增加特殊的维成员来解决空值问题。举例：在行业类别码中，在A000前增加： ’@000 ：空’、’@001 ：未知’等项。以上方案需要ETL来支持。
数据检查的步骤
正确性检查（Corret）
检查数据值及其描述是否真实的反映了客观事务。例如地址的描述是否完全；与第三方软件或SQL结果比对报表中的数据是否正确。
明确性检查（Unambiguous）
检查数据值及其描述是否只有一个意思或者只有一个解释。例如地名相同的两个县需要加区分方法。
一致性检查（Consistent）
主题集（Data Mart.）
为了方便分析展现，在数据仓库(有时ODS)基础上创建的更具业务性、一般是汇总的数据表。
ODS和数据仓库的差异
ODS中的数据是可以变化的
数据仓库中的数据一般是不进行更新的，对于错误的处理通常是采用新的快照来进行保存。而ODS是可以按常规方法进行更新的。
ODS反映当前数据值
数据仓库主题建模点滴
DW建模的原则
简单性
方便分析展现的实现。OLTP数据实现分析展现较难
完整性
保留业务数据的所有内容，不能因建模丢失信息
高效性
执行查询时，尽可能使连接减少，提升查询效率
通用性
符合业界标准的模型（如星型），可以用主流商业BI软件来分析展示模型数据
一些概念
事实表和维表
事实表：维键和度量维表：列上是属性，行是成员有些表既是事实表又是维表

一口气讲完数据仓建模方法--数据仓库架构师碎碎念

一口气讲完数据仓建模方法--数据仓库架构师碎碎念这是我的第28篇原创《如何搭建一个数据仓库》这篇文章被几个大号转载了。

有很多朋友留言，说能不能再细细的讲讲3NF、维度模型、宽表模型这几种模型。

最近工作有些忙，今天终于抽出空来好好写一下。

3NF模型但凡是计算机科学、软件工程、信息技术等专业毕业的同学，大学的时候肯定有一门必修课《数据库原理》，在那本书里就非常详细的剖析了3NF（三范式）。

但是那个解释非常晦涩难懂，甚至还有数学论证，摆明了就是不想让人看懂。

其实3NF很容易理解，换一个说法你就明白了。

三范式是数据库建表（类同于excel的sheet页）设计原则，分为第一范式、第二范式、第三范式（这也太简单了吧？），其实还有第四范式、第五范式，不过那都没人用。

•第一范式：保证列的原子性（每一列都是不重复的，不可再拆分的原子列）；人话翻译：每一列都只说一个事情。

•第二范式：保证行的原子性（每一行都有唯一的主键，其他字段的值与主键一一对应）；人话翻译：每一行都只说一个事情。

•第三范式：保证表的原子性（每张表中的数据不会冗余，一旦有冗余字段，就需要拆一张表出来，用外键与主表关联）人话翻译：每张表都只说一个事情。

是不是很简单？详细的解释可以看我之前的文章《抽象真实世界的利器-三范式》，那篇文章讲的透透的。

三范式主要应用在业务数据库中，也就是传说中的OLTP（联机事务处理）。

为啥叫联机事务处理这么生涩的名字，我当初也是纳闷了很久。

后来我明白了，其实是相对于单机事务处理来的。

以前都是单机版程序，一台电脑完成所有业务流程和数据读写。

后来架构分离了，变成C/S、B/S架构，那就必须得好几台机器连在一起，所以叫联机。

事务处理好理解，就是业务流程（事务）处理的意思了。

维度模型维度模型中，一般分为两种：星型模型和雪花模型，再往上就是CUBE。

星型模型看下图你就知道为啥叫星型模型了，就是抽象出来的样子像一颗星星。

如果你足够仔细，其实就能发现星型模型，乃至于维度模型的秘密。

数据仓库建模

数据仓库建模一、概述数据仓库建模是指根据业务需求，将原始数据进行整理、转换和存储，以便于数据分析和决策支持。

本文将详细介绍数据仓库建模的标准格式，包括数据仓库架构、维度建模和事实表设计等方面的内容。

二、数据仓库架构1. 数据仓库层次结构数据仓库通常由三层构成：操作型数据层、数据仓库层和数据展示层。

操作型数据层用于存储原始数据，数据仓库层用于存储经过整理和转换的数据，数据展示层用于展示数据分析结果。

2. 数据仓库模型数据仓库模型采用星型模型或者雪花模型。

星型模型由一个中心的事实表和多个维度表组成，每一个维度表与事实表通过外键关联。

雪花模型在星型模型的基础上，将维度表进一步规范化，形成多个层次的维度表。

三、维度建模1. 维度表设计维度表包含业务过程中的维度属性，如时间、地点、产品等。

每一个维度表应包含一个主键和多个属性列，属性列用于描述维度的特征。

主键与事实表进行关联。

2. 事实表设计事实表包含业务过程中的度量指标，如销售额、订购数量等。

每一个事实表应包含一个主键和多个度量列，度量列用于存储度量指标的数值。

主键与维度表进行关联。

3. 维度建模技巧维度建模过程中，需要注意以下几点：- 维度表应具备高度可重用性，便于在不同的事实表中使用。

- 维度表的属性列应具备高度一致性和完整性，便于数据分析和查询。

- 维度表的属性列应具备高度可扩展性，便于根据业务需求进行扩展。

四、事实表设计1. 事实表类型事实表分为事务型事实表和积累型事实表。

事务型事实表记录每一个业务事件的详细信息，积累型事实表记录业务事件的累计值。

2. 事实表度量粒度事实表度量粒度应根据业务需求进行确定。

普通情况下，度量粒度应尽可能细化，以便于进行更详细的数据分析。

但也需要考虑数据存储和查询效率的问题。

3. 事实表的度量指标事实表的度量指标应根据业务需求进行确定。

度量指标应具备可度量性、可加性和可分解性等特性，便于进行数据分析和计算。

五、数据仓库建模工具数据仓库建模过程中，可以使用一些建模工具辅助设计和管理数据仓库，如PowerDesigner、ERwin等。

数据仓库建模方法

数据仓库建模方法每个行业有自己的模型，但是不同行业的数据模型，在数据建模的方法上，却都有着共通的基本特点。

什么是数据模型数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。

在这里，数据模型表现的抽象的是实体和实体之间的关系，通过对实体和实体之间关系的定义和描述，来表达实际的业务中具体的业务关系。

数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的一种特定的数据模型，一般的来说，我们数据仓库模型分为几下几个层次。

图 2. 数据仓库模型通过上面的图形，我们能够很容易的看出在整个数据仓库得建模过程中，我们需要经历一般四个过程： ?业务建模，生成业务模型，主要解决业务层面的分解和程序化。

?领域建模，生成领域模型，主要是对业务模型进行抽象处理，生成领域概念模型。

?逻辑建模，生成逻辑模型，主要是将领域模型的概念实体以及实体之间的关系进行数据库层次的逻辑化。

?物理建模，生成物理模型，主要解决，逻辑模型针对不同关系型数据库的物理化以及性能等一些具体的技术问题。

因此，在整个数据仓库的模型的设计和架构中，既涉及到业务知识，也涉及到了具体的技术，我们既需要了解丰富的行业经验，同时，也需要一定的信息技术来帮助我们实现我们的数据模型，最重要的是，我们还需要一个非常适用的方法论，来指导我们自己针对我们的业务进行抽象，处理，生成各个阶段的模型。

为什么需要数据模型在数据仓库的建设中，我们一再强调需要数据模型，那么数据模型究竟为什么这么重要呢？首先我们需要了解整个数据仓库的建设的发展史。

数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程：?简单报表阶段：这个阶段，系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，?以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。

这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。

?数据集市阶段：这个阶段，主要是根据某个业务部门的需要，进行一定的数据的采集，整理，按照业务人员的需要，进行多维报表的展现，能够提供对特定业务指导的数据，并且能够提供特定的领导决策数据。

数据仓库的建模方法

数据仓库的建模方法
数据仓库的建模方法一般可以分为以下几种：
1. 维度建模：维度建模是一种基于维度模型的建模方法。

它以事实表和维度表为核心，通过定义维度和事实之间的关系来描述数据仓库中的数据。

维度建模的优点是简单直观，易于理解和使用，适合一些小到中等规模的数据仓库。

2. 基于实体关系模型的建模方法：这种建模方法将数据仓库建模看作是一个基于实体关系模型的数据库设计问题。

它使用实体、关系和属性等概念来描述数据仓库中的数据，通过规范化、反规范化等技术来优化数据模型。

这种建模方法适用于复杂的数据仓库，具有很强的灵活性和扩展性。

3. 模式化设计方法：模式化设计是一种基于模式的建模方法，它将数据仓库中的数据分为不同的模式或层次，每个模式或层次都有特定的功能和目的。

模式化设计方法可以使数据仓库更加灵活和可扩展，能够更好地满足用户的需求。

4. 主题建模：主题建模是将数据仓库建模看作是一种主题导向的建模方法。

它以业务主题为核心，将数据仓库中的数据组织成一系列的主题模型，每个主题模型都包含与该主题相关的事实和维度。

主题建模的优点是能够更好地满足用户的查询需求，提供更准确、可理解和可用的数据。

不同的建模方法适用于不同的情况和需求，选择合适的建模方法对于数据仓库的
成功实施和运营非常重要。

论数据仓库建模与设计方法

论数据仓库建模与设计方法数据仓库建模与设计方法是数据仓库项目中至关重要的环节，其决定了数据仓库在后续业务应用中的使用效果。

本文将就数据仓库建模与设计方法进行探讨。

一、需求分析在数据仓库建模与设计的初期，需求分析是一个不可或缺的环节。

数据仓库设计的目的是为用户提供决策支持，因此，需求分析就是从业务角度出发，确定业务数模型，明确用户的需求。

需求分析需要清晰的业务数据处理流程和决策场景，为数据仓库镜像出业务相关的核心模型，将原先复杂业务流程化繁为简，便于数据仓库设计规划：1.业务领域的梳理：需要对业务领域进行详细分析，找出所有关联的业务数据对象，对数据元素和数据关系进行定义，构建出业务对象模型。

2.建立数据仓库生成流程图：从整个业务流程入手，对业务流程进行剖析，严格模拟系统输出，使数据仓库模型与业务流程相对照，真实且准确反映业务过程。

3.需求文档：从操作人员的操作与数据入口出发，对所有数据和数据元素进行全面梳理，避免重复，标准化处理，完备需求文档同时具让开发人员明确的功能列表，静态数据结构和非静态数据结构等。

二、数据模型设计数据仓库的设计依赖于数据模型，数据模型就是对实际对象的数据表示方式的抽象。

因此，数据模型设计是数据仓库设计的核心，是数据仓库设计的重要内容。

在数据仓库设计中，数据模型设计的目标是将现实世界的数据抽象成为易于使用和管理的一种数据结构。

具体设计中，分为以下几个方面：1.业务对象的定义：业务对象中的数据元素包含了业务对象中所有的数据元素。

在建立业务对象模型的同时，就确定了业务数据元素和其之间的关系，这对于后续的数据仓库建模具有重要意义。

2.数据仓库结构：一种良好的数据仓库结构设计要充分考虑数据的组织和分布特点，同时需要涵盖整个数据仓库，包括数据仓库提供的各种应用需求和数据交互规则等。

3.数据对应性：数据仓库的设计必须要根据数据仓库在企业业务中所扮演的角色，对各种数据类型进行规范的对应，从而达到后续的规范化开发。

数据仓库建模技术的使用注意事项讨论

数据仓库建模技术的使用注意事项讨论数据仓库是现代企业信息管理的重要组成部分，它能够帮助企业将数据从多个来源整合并转化为可靠、一致的决策支持性信息。

数据仓库的设计和建模是保证数据仓库能够达到预期目标的关键步骤。

在使用数据仓库建模技术时，我们需要注意以下几个方面。

1. 明确业务目标和需求在进行数据仓库建模之前，我们必须要明确业务的目标和需求。

只有了解企业的业务流程、决策需求以及分析要求，我们才能够合理地设计数据仓库的结构和内容。

因此，我们需要与业务部门的人员充分沟通，确保建模过程中考虑到他们的实际需求。

2. 选择合适的建模方法在数据仓库建模过程中，我们可以采用多种不同的建模方法，例如维度建模和标准化建模。

对于简单的数据仓库，维度建模往往是一个很好的选择，它以事实表和维度表为基础，简化了数据的组织结构。

而对于复杂的数据仓库，标准化建模可能更为适用，它将数据以关系型数据库的方式进行建模，更加符合传统的数据库设计原则。

因此，在选择建模方法时，我们应该根据具体的情况来进行选择，并根据需要进行灵活调整。

3. 确定合适的粒度粒度是数据仓库中一个非常关键的概念，它决定了数据仓库中的事实表和维度表的层次结构。

粒度决定了我们在数据仓库中处理数据的精细程度。

过细的粒度可能会导致数据冗余和计算量过大，而过粗的粒度又可能导致信息丢失和分析能力的降低。

因此，我们在建模过程中需要根据业务需求和数据的特点来确定合适的粒度，以提供准确的信息和高效的查询分析能力。

4. 考虑数据质量和一致性数据仓库中的数据往往来自于多个不同的源系统，这些源系统可能有不同的数据格式、数据结构和数据质量要求。

在建模过程中，我们需要考虑如何保证数据的质量和一致性。

例如，我们可以通过定义数据清洗规则和数据转换规则来清洗和转换原始数据，以确保数据的准确性和一致性。

同时，我们还需要建立数据审计和数据监控机制，及时发现和修复数据质量问题。

5. 设计合适的指标和度量在数据仓库中，指标和度量是衡量企业业务绩效和分析决策的重要指标。

数据仓库建设中的数据建模思路整理

数据仓库建设中的数据建模思路整理1、什么是数据模型数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。

数据模型体现的是现实世界中各个业务实体及其关系，业务实体及其关系的复杂程度决定了数据模型的抽象复杂度，关系越复杂，数据模型也就越复杂。

2、什么是数据仓库模型数据仓库模型是针对特定的数据仓库应用系统的一种特定的数据模型。

不仅仅表达业务实体直接的关系，还需要满足在真正的技术实现上的逻辑关系。

3、为什么要建设数据模型数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程：（1）简单报表阶段：解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。

这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。

（2）数据集市阶段：根据某个业务部门的需要，进行一定的数据的采集，整理，按照业务人员的需要，进行多维报表的展现，能够提供对特定业务指导的数据，并且能够提供特定的领导决策数据。

（3）数据仓库阶段：按照一定的数据模型，对整个企业的数据进行采集，整理，并且能够按照各个业务部门的需要，提供跨部门的，完全一致的业务报表数据，能够通过数据仓库生成对对业务具有指导性的数据，同时，为领导决策提供全面的数据支持。

通过数据仓库建设的发展阶段，我们能够看出，数据仓库的建设和数据集市的建设的重要区别就在于数据模型的支持。

因此，数据模型的建设，对于我们数据仓库的建设，有着决定性的意义。

通过数据模型的建设主要能够帮助我们解决以下的一些问题：（1）进行全面的业务梳理，改进业务流程。

在业务模型建设的阶段，能够帮助我们的企业或者是管理机关对本单位的业务进行全面的梳理。

通过业务模型的建设，我们应该能够全面了解该单位的业务架构图和整个业务的运行情况，能够将业务按照特定的规律进行分门别类和程序化，同时，帮助我们进一步的改进业务的流程，提高业务效率，指导我们的业务部门的生产。

数据仓库设计与建模的流程详解(八)

数据仓库设计与建模的流程详解随着信息技术的迅猛发展，企业和组织收集到的数据越来越多，这些数据往往是分散在不同的系统、数据库中，并且格式也各不相同。

为了更好地利用这些数据，提高决策的科学性和准确性，搭建一个完善的数据仓库成为了企业不可或缺的一项任务。

本文将详细介绍数据仓库设计与建模的流程，帮助读者更好地理解和应用数据仓库技术。

1. 需求分析阶段在数据仓库设计与建模的初期，需要与各个部门的业务人员进行沟通，了解他们的需求和期望。

这一阶段的关键是明确数据仓库的目标和用途，如企业决策支持、市场营销、风险管理等，从而确保后续的设计和建模工作与实际需求相符。

2. 数据源选择与数据抽取在数据仓库设计与建模的过程中，需要选择和整合各个数据源。

这些数据源包括企业内部的数据库、文件系统，以及外部数据如市场数据、行业数据等。

通过数据抽取技术，将这些数据源的数据导入到数据仓库中，为后续的数据处理和分析提供基础。

3. 数据清洗与集成数据清洗是数据仓库设计与建模的重要环节。

在数据抽取之后，往往会发现数据存在冗余、不一致、缺失等问题。

通过数据清洗的过程，可以处理这些问题，提高数据的质量和准确性。

同时，数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合，消除重复和不一致现象，使得数据具备一致性，方便后续的查询和分析。

4. 数据建模与架构设计数据建模是数据仓库设计与建模过程的重要环节之一。

通常采用维度建模或者实体关系建模进行设计。

维度建模是以业务过程为导向，通过定义事实表和维度表的关系来设计数据仓库。

实体关系建模则是以实体和关系为基础，通过ER图来设计数据仓库。

架构设计是指确定数据仓库的整体结构和分层架构，通常包括数据仓库、数据存储、数据处理等模块的划分和组织。

5. 元数据管理元数据是描述数据仓库中数据的数据，包括数据的来源、定义、属性等信息。

元数据管理是对元数据进行收集、存储、维护和使用的过程。

良好的元数据管理可以提高数据的可理解性和可维护性，方便用户查询和分析数据。

大数据仓库建模方法

详解数据仓库建模方案方法最后，我们在本文的结尾给大家介绍了一个具体的数据仓库建模的样例，帮助大家来了解整个数据建模的过程。

一、什么是数据模型数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。

在这里，数据模型表现的抽象的是实体和实体之间的关系，通过对实体和实体之间关系的定义和描述，来表达实际的业务中具体的业务关系。

数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的一种特定的数据模型，一般的来说，我们数据仓库模型分为几下几个层次，如图 2 所示。

图 2. 数据仓库模型通过上面的图形，我们能够很容易的看出在整个数据仓库得建模过程中，我们需要经历一般四个过程：•业务建模，生成业务模型，主要解决业务层面的分解和程序化。

•领域建模，生成领域模型，主要是对业务模型进行抽象处理，生成领域概念模型。

•逻辑建模，生成逻辑模型，主要是将领域模型的概念实体以及实体之间的关系进行数据库层次的逻辑化。

•物理建模，生成物理模型，主要解决，逻辑模型针对不同关系型数据库的物理化以及性能等一些具体的技术问题。

二、为什么需要数据模型在数据仓库的建设中，我们一再强调需要数据模型，那么数据模型究竟为什么这么重要呢？首先我们需要了解整个数据仓库的建设的发展史。

数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程：•简单报表阶段：这个阶段，系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。

这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。

•数据集市阶段：这个阶段，主要是根据某个业务部门的需要，进行一定的数据的采集，整理，按照业务人员的需要，进行多维报表的展现，能够提供对特定业务指导的数据，并且能够提供特定的领导决策数据。

数据仓库逻辑建模

数据仓库模型的特点对于传统的OLTP系统,我们总是按照应用来建立它的模型,换言之,OLTP系统是面向应用的。

而数据仓库则一般按照主题(Subject)来建模,它是面向主题的。

何谓应用?何谓主题?让我们来看一个简单的例子。

在银行中,一般都有对私(个人储蓄)、对公(企业储蓄)、信用卡等多种业务系统,它们都是面向应用的,所支持的交易类型简单而且固定。

由于实施的先后等原因,这些系统可能运行在不同的平台上,相互之间没有什么关系,各系统之间的数据存在冗余。

比如每个系统中都会有客户的数据,当针对银行建立其数据仓库应用时,要把上述生产系统中的数据转换到数据仓库中来。

从整个银行的角度来看,其数据模型不再面向个别应用,而是面向整个银行的主题,比如客户、产品、渠道等。

因此,各个生产系统中与客户、产品、渠道等相关的信息将分别转换到数据仓库中相应的主题中,从而在整个银行的业务界面上提供一个一致的信息视图。

数据仓库的建模方法逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环,因为它能直接反映出业务部门的需求,同时对系统的物理实施有着重要的指导作用。

目前较常用的两种建模方法是所谓的第三范式(3NF,即Third Normal Form)和星型模式(Star-Schema),我们将重点讨论两种方法的特点和它们在数据仓库系统中的适用场合。

什么是第三范式范式是数据库逻辑模型设计的基本理论,一个关系模型可以从第一范式到第五范式进行无损分解,这个过程也称为规范化(Normalize)。

在数据仓库的模型设计中目前一般采用第三范式,它有非常严格的数学定义。

如果从其表达的含义来看,一个符合第三范式的关系必须具有以下三个条件:1. 每个属性的值唯一,不具有多义性;2. 每个非主属性必须完全依赖于整个主键,而非主键的一部分;3. 每个非主属性不能依赖于其他关系中的属性,因为这样的话,这种属性应该归到其他关系中去。

我们可以看到,第三范式的定义基本上是围绕主键与非主属性之间的关系而作出的。