数据仓库设计的21条原则：7个步骤,7个禁忌和7种思路
数据库设计原则与方法
数据库设计原则与方法近年来，随着计算机技术的飞速发展，数据库已经成为了企业和机构管理和运营的核心组成部分。
而在这个过程中，数据库设计显得尤为重要，因为数据本身就是企业和机构最重要的资产之一。
为此，本文将围绕数据库设计原则与方法这个话题来展开，旨在帮助读者更好地理解数据库设计的重要性，并提供一些实用的解决方案。
一、数据库设计的三大原则首先，数据库设计需要遵循三大原则：完整性原则、一致性原则和有效性原则。
完整性原则是指在设计数据库时，必须尽量减少数据的冗余，让数据表中每个数据项都能够独立且唯一地表示一个实体。
这一原则的主要目的是为了避免数据丢失、数据冗余以及数据不一致等问题，提高数据的可维护性和可重复性。
一致性原则是指在设计数据库时，需要对数据进行统一规范和格式化，并确保每一个数据项都符合设计规范。
这一原则的主要目的是为了避免数据质量低下、数据不可靠等问题，提高数据的可靠性和可用性。
有效性原则是指在设计数据库时，需要考虑到数据访问的速度和效率等因素，确保数据查询操作的高效和优化。
这一原则的主要目的是为了提高数据的可访问性和可操作性。
二、数据库设计的六大步骤除了遵循上述三大原则之外，数据库设计还需要遵守一定的设计流程和步骤。
一般来说，数据库设计包括六个主要步骤：1.确定数据库系统的目标：首先，需要明确自己设计数据库系统的目标，明确数据设计的用途和目的。
2.收集和分析数据要求：其次，需要对设计数据库系统所需的数据进行收集和分析，明确数据的来源、内容和结构。
3.建立概念模型：根据收集到的数据，建立逻辑模型和概念模型，明确数据库中表、关系和数据项之间的关系和联系。
4.规划和实现物理模型：在完成概念模型设计之后，需要制定具体的物理模型规划方案，并实现物理模型。
5.编写数据库管理系统：根据设计的物理模型，编写数据库管理系统，包括数据的插入、修改和删除等操作。
6.测试和维护：最后，需要对数据库管理系统进行测试和维护工作，确保系统的稳定性和安全性，并及时处理出现的问题和异常。
数据仓库设计的七个步骤
数据仓库设计的七个步骤在处理一个数据仓库项目时需要注意的问题很多，但同时也有很多有建设性的参考可以帮助你更顺利的完成任务。
开放思维，不断尝试新的途径，对于找到一种可行的数据仓库实现方法来说也是必需的。
1. 配备一个全职的项目经理或你自己全面负责项目管理在通常情况下，项目经理都会同时负责多个项目的实施。
这么做完全是出于资金和IT资源方面的考虑。
但是对于数据仓库项目的管理，绝对不能出现一人身兼数个项目的情况。
由于你所处的领域是你和你的团队之前没有进入过的领域，有关数据仓库的一切－数据分析、设计、编程、测试、修改、维护－全都是崭新的，因此你或者你指派的项目经理如果能全心投入，对于项目的成功会有很大帮助。
2. 将项目管理职责推给别的项目经理由于数据仓库实现过程实在是太困难了，为了避免自虐，你可以在当前阶段的项目完成后就将项目管理职责推给别的项目经理。
当然，这个新的项目经理一定要复合第一条所说的具有全职性。
为什么要这么做呢？首先，从项目经理的角度看，数据仓库实施过程的任何一个阶段都足以让人身心疲惫。
从物理存储设备的开发到Extract-Transform-Load的实现，从设计开发模型到OLAP，所有阶段都明显的比以前接触的项目更加困难。
每个阶段不但需要新的处理方法、新的管理方法，还需要创新性的观点。
所以将管理职责推给别的项目经理不但不会对项目有损害，还可以起到帮助作用。
3.与用户进行沟通这里所讲的内容远比一篇文章本身要重要的多。
你必须明白，在数据仓库的设计阶段，那些潜在用户自己也不清楚他们到底需要数据仓库为他们做什么。
他们在不断的探索和发现自己的需求，而你的开发团队也在和客户的接触中做着同样的事情。
更加频繁的与客户接触，多做记录，并让你的团队更关注于项目需求讨论的结果而不是讨论的过程本身。
既然你和客户的交流是为了了解存储的数据是何种类型以及如何有效存储数据，你也许需要（和你的用户一起）采用一种新的方法观察数据，而不是直接处理数据。
数据库的设计原则与规范
数据库的设计原则与规范随着信息化的发展，数据库成为了处理和管理数据的重要工具。
在进行数据库设计时，遵循一定的原则和规范可以提高数据库的效率、可靠性和可维护性。
本文将介绍数据库设计的原则与规范，旨在帮助读者建立一个高质量的数据库系统。
一、原则：1. 数据库设计原则的第一个目标是满足用户需求。
在设计数据库时，要深入了解和分析用户的需求，确保数据库可以提供准确、全面和及时的数据，以支持用户的业务需求。
2. 数据库设计原则的第二个目标是简化和标准化。
数据库设计应遵循简单和标准化的原则，避免冗余和重复的数据。
通过正规化过程，将数据拆分为更小的、相互关联的实体，以减少数据存储和维护的开销。
3. 数据库设计原则的第三个目标是保证数据完整性。
数据完整性是指数据库中的数据准确性和一致性。
通过定义适当的主键、外键和约束条件，限制数据的插入、更新和删除操作，确保数据的完整性。
4. 数据库设计原则的第四个目标是提高性能。
在设计数据库时，应考虑通常的查询需求和频率，合理选择和优化索引、视图和查询语句，以提高数据库的查询和处理性能。
5. 数据库设计原则的第五个目标是考虑安全性。
保护数据的安全性是数据库设计不可忽视的方面。
通过权限控制、数据加密和备份策略等措施，保护敏感数据的安全性和机密性。
二、规范：1. 表命名规范：表名应具备描述性，使用英文单词或缩写，避免使用特殊字符和关键词，尽量使用小写字母，可使用下划线分隔单词。
例如，学生表可以命名为 "students"。
2. 字段命名规范：字段名应具备描述性，使用英文单词或缩写，避免使用特殊字符和关键词，尽量使用小写字母，可使用下划线分隔单词。
例如，学生的姓名字段可以命名为 "student_name"。
3. 数据类型规范：选择合适的数据类型来存储不同类型的数据，以节省空间和提高查询性能。
例如，使用整数类型来存储整数值，使用字符类型来存储文本值。
数据库设计原则和方法
数据库设计原则和方法概念数据库设计指的是将现实世界中的信息转化为计算机系统中的数据结构的过程。
在设计数据库时需要遵循一系列的原则和方法，以确保最终数据库能够满足应用系统的需求，且结构合理、高效。
本文旨在讨论数据库设计的原则和方法，并探讨如何应用这些原则和方法来设计出一个高质量的数据库。
第一部分：数据库设计原则设计数据库时需要遵循以下原则：1. 数据库设计应该从应用系统的需求出发，而不是从数据的角度出发。
在数据库设计的过程中，需要深入了解应用系统的需求，以便能够尽可能的将应用系统的需求转化为数据库结构，从而保证数据库的高效性和合理性。
2. 数据库的结构应该具有可扩展性和可维护性。
在数据库设计时，需要考虑到数据库可能需要随着时间的推移进行扩展，因此需要设计具有扩展性的结构。
同时，数据库设计也需要考虑到数据库的维护，以确保维护人员能够轻松的进行维护和管理。
3. 数据库设计应该遵循第一范式、第二范式和第三范式。
第一范式要求关系数据库中的每一列都是不可分割的原子数据项，即每一列都不应该再进行拆分，以确保数据的完整性和一致性。
第二范式要求关系数据库中的每一个非主属性都完全依赖于主属性，以确保数据的完整性和高效性。
第三范式要求关系数据库中的每一个非主属性都不直接依赖于另一个非主属性，以确保数据的高效性和可维护性。
4. 数据库设计应该考虑到数据的完整性和一致性。
数据库中的数据应该有一定的完整性和一致性，合理的数据结构和正确的约束可以帮助确保数据的完整性和一致性。
第二部分：数据库设计方法1. 确定数据库中需要存储的数据。
在数据库设计的开始阶段，需要明确需要存储哪些数据，并了解这些数据的类型、属性和相关的约束条件。
2. 定义实体和实体之间的关系。
在数据库设计的过程中需要将现实生活中的实体转化为数据库中的实体，并确定这些实体之间的关系。
这可以通过ER模型进行实现。
3. 定义数据库模式。
数据库模式可以看作是数据库的设计蓝图，它定义了数据库中的各个表、字段和相关的约束条件。
数据仓库数据安全管理制度
第一章总则第一条为确保公司数据仓库数据的安全、完整和可用，防止数据泄露、篡改、丢失等风险，特制定本制度。
第二条本制度适用于公司所有涉及数据仓库的数据收集、存储、使用、处理、传输、销毁等活动。
第三条本制度遵循以下原则：1. 隐私保护原则：对个人隐私数据进行严格保护，未经授权不得泄露。
2. 完整性原则：确保数据仓库数据的准确性和一致性。
3. 可用性原则：确保数据仓库数据在需要时能够及时、准确地提供。
4. 安全性原则：采取有效措施，防止数据泄露、篡改、丢失等风险。
第二章数据分类与分级第四条公司数据仓库数据分为以下几类：1. 公开数据：指对内对外公开的数据，如公司年报、产品介绍等。
2. 内部数据：指公司内部使用的数据，如员工信息、财务数据等。
3. 高级内部数据：指涉及公司核心业务、技术秘密的数据。
第五条公司数据仓库数据分级如下：1. 一级数据：涉及公司核心业务、技术秘密，对数据安全要求极高的数据。
2. 二级数据：涉及公司内部使用的数据，对数据安全要求较高的数据。
3. 三级数据：涉及公司公开数据，对数据安全要求较低的数据。
第三章数据安全责任第六条公司董事会对数据安全负有最终责任。
第七条公司高层管理人员对数据安全方针和政策负责，并由数据安全团队负责执行与管理数据安全。
第八条数据安全团队工作职责：1. 制定与颁布数据安全政策和规程。
2. 定期开展数据安全教育和训练。
3. 监测和识别数据安全风险。
4. 负责数据安全事件的调查和处理。
第九条所有公司员工应遵守数据安全制度，将数据安全作为工作的重中之重。
第四章数据收集与存储第十条数据收集应遵循以下原则：1. 合法性原则：收集数据应合法合规，不得侵犯他人合法权益。
2. 诚信原则：收集数据应诚实守信，不得虚构、篡改数据。
第十一条数据存储应遵循以下要求：1. 选用安全可靠的数据存储设备。
2. 对数据进行加密存储，防止数据泄露。
3. 定期对数据进行备份，确保数据安全。
第五章数据使用与处理第十二条数据使用应遵循以下原则：1. 依法使用原则：使用数据应符合法律法规的要求。
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。
数据库设计原则
数据库设计原则数据库设计是构建稳健可靠的数据库系统的关键步骤。
一个好的数据库设计可以提高数据管理和操作的效率，保证数据的完整性和安全性。
本文将介绍一些常用的数据库设计原则，帮助您设计出高质量的数据库。
1. 规范化规范化是数据库设计过程中最基本的原则之一。
它是指将数据库中的数据组织成不同的表，通过消除冗余数据、确保数据依赖正确等方式，提高数据库的完整性和一致性。
规范化的具体步骤包括将数据分解为多个表，建立主键和外键关系等。
2. 适当的数据类型选择在数据库设计中，选择适当的数据类型可以提高数据库的性能和存储效率。
例如，对于存储整数的字段，选择较小的整数类型（如TINYINT）可以减少存储空间的占用。
而对于存储大型文本数据的字段，选择合适的文本类型（如VARCHAR或TEXT）可以避免数据截断问题。
3. 建立正确的索引索引是数据库中用于提高查询效率的重要手段。
正确选择和建立索引可以显著提高数据库的查询性能。
在设计数据库时，需要根据数据表的访问模式和查询需求，选择适当的字段作为索引并为其创建索引。
同时，需要注意索引的维护成本，合理使用组合索引和覆盖索引等技术。
4. 数据库安全性保护数据库中的数据免受非法访问和损坏是数据库设计的重要考虑因素。
为了保证数据库的安全性，需要采取一系列措施，如设置合适的用户权限和角色、使用强密码、定期备份数据等。
此外，对于包含敏感信息的数据，可以采用加密技术进行数据保护。
5. 异常处理在数据库设计过程中，需要考虑各种异常情况的处理。
例如，数据插入或更新时出现异常、连接中断或数据库崩溃等情况。
为了保证数据库的稳定性和可恢复性，可以设置事务机制、使用存储过程和触发器等技术，对异常情况进行处理和恢复。
6. 性能调优数据库的性能也是一个重要的设计考虑因素。
通过合理的索引设计、优化查询语句、分区等技术，可以提高数据库的查询响应速度和并发处理能力。
同时，需要对数据库进行性能监控和调优，及时发现和解决潜在的性能问题。
数据库设计的原则
数据库设计的原则数据库设计是一个关键的步骤，它会直接影响到后续的数据管理和应用使用。
一个良好的数据库设计能够提高数据的可靠性、安全性和性能。
在进行数据库设计时，需要考虑一些重要的原则，本文将介绍一些数据库设计的原则和注意事项。
一、需求分析和规范化在开始数据库设计之前，首先需要进行需求分析。
仔细了解用户的需求，明确数据库的功能和数据要求。
在需求分析的基础上，进行数据的规范化。
数据规范化是指将数据库中的表设计为满足特定的范式要求，以提高数据的一致性、减少冗余和避免更新异常。
常见的范式有第一范式、第二范式和第三范式。
二、适当的数据类型选择在数据库设计中，选择适当的数据类型是非常重要的。
不同的数据类型适用于不同的数据存储需求。
例如，对于整数型数据可以选择INT，对于字符串型数据可以选择VARCHAR。
选择合适的数据类型可以有效地节省存储空间，并提高查询和更新操作的效率。
三、合理的表结构设计数据库的表结构设计是整个数据库设计的核心。
在设计表结构时，应该遵循以下原则：1. 根据数据的关系划分表：将具有相同属性的数据划分为一个表，避免在一张表中存储过多的信息。
2. 定义主键：每个表必须有一个主键，用于唯一标识表中的每条记录。
3. 建立关系：在关系型数据库中，可以通过外键建立表与表之间的关系，保证数据的一致性和完整性。
四、索引的创建和优化索引是提高数据库性能的关键因素之一。
在数据库设计中，需要合理地创建索引，并优化已有的索引。
创建索引可以加快数据检索的速度，但是过多或不必要的索引会增加数据的插入和更新的成本。
在创建索引时，需要根据实际需求进行权衡。
五、数据完整性、安全性和备份保持数据的完整性和安全性是数据库设计的重要原则之一。
通过合理的约束条件和权限控制，可以保证数据的一致性和安全性。
此外，及时进行数据备份和恢复，以防止数据丢失和系统故障。
六、性能优化和扩展性考虑在设计数据库时，需要考虑系统的性能和扩展性。
通过合理的表结构设计、索引优化和查询优化，可以提高数据库的查询和更新效率。
数据库的设计原则
数据库的设计原则数据库的设计是软件开发领域中非常重要的一部分，它需要遵循一些原则以确保数据库的可靠性、易用性、灵活性和安全性。
以下是一些关于数据库设计的原则：1.需求分析在数据库设计的开始阶段，需要对使用数据库的用户和应用进行仔细的需求分析。
这包括确定每个用户的数据使用需求以及用户如何与数据库进行交互。
需求分析有助于确定数据库的实际使用情况和功能要求。
2. 数据的一致性和完整性在设计数据库时，需要确保数据保持一致和完整性。
数据一致性是指数据在不同的位置和应用程序之间的保持一致。
而数据完整性是指保持数据的正确性和一致性，以确保数据库中不会出现任何无效或重复的数据。
3. 使用合适的数据类型选择正确的数据类型是保持数据库设计的一致性和完整性的重要方面。
选择不合适的数据类型会导致数据存在问题以及数据库性能受到影响。
4. 数据库的结构化按照某种结构去设计数据可以确保数据库保持一致和易于维护。
遵循结构化设计的原则，可以使更多的数据存放到单个表中，并且可以轻松地通过索引进行访问。
在数据库的具体实现过程中，设计必须包括具体的表结构，每个表中包含哪些字段数据以及数据之间的关联等。
5. 数据库的安全性数据库的安全性是非常重要的。
敏感信息有安全威胁无疑。
这些包括账户信息、密码等等。
数据库的设计者应当使用安全保存的方式来储存密码。
过多的人存储密码可能导致泄密事件的发生。
最好的安全策略之一是对所有敏感数据进行加密存储，另一种是对全局权限进行访问控制。
数据库管理员可以为每个用户或应用程序单独授权。
6. 数据库的性能优化数据库的设计是应考虑到性能方面的。
通过使用合适的数据缓存技术，功能强大的索引，存储空间优化等设计方式，可以如提高数据库的性能和响应时间，这些设计方法能让数据库处于一个高效的运行状态。
总之，数据库设计的原则包括需求分析、数据的一致性和完整性、使用合适的数据类型、数据库的结构化、数据库的安全性以及数据库的性能优化。
成功实施数据仓库项目的7个步骤
成功实施数据仓库项目的7个步骤建立一个数据仓库并不是一个简单的任务，不应该由一个人单独完成。
由于数据仓库最佳结合了业务惯例和信息系统技术，因此，一个成功的数据仓库实施需要这两方面的不断协调，以均衡其所有的需要，要求，任务和成果。
我很乐意与大家分享我在规划和管理任何数据库项目时采用的方法，这些数据库包括交易数据库，数据仓库，和混合型数据库。
由于我生活在关系数据库和数据仓库以及用以支撑它们的数据提取，转换和加载(ETL )过程中，所以我会集中在这些领域讨论我的方法。
然而，您可以将这些方法扩展到整个栈--OLAP立方体和如报告，特征分析(ad-hoc analysis)，记分卡和仪表盘展示之类的信息传递应用。
我不是吃撑了要告诉一个真正的项目经理( PM )如何做他或她的工作，相反，我写的这些是为那些数据库管理员和开发者，他们没有好运气能与有经验的项目经理一起工作;同样也适合这样的IT专业人员，他们被突然要求：“建立一个数据仓库“，并且需要自己扮演项目经理的角色。
我的讨论不会是完整的，但我希望这会给您足够的信息来让您的项目球滚起来。
如图1所示，数据仓库项目有3个轨道(tracks)：数据轨道，技术轨道和应用层轨道。
当您在整理任何数据库项目计划时，我建议您以这三个轨道为模板来管理和同步您的活动。
当您向技术决策者( TDMs ) ，商业决策者( BDMs ) ，和所有其他该数据仓库项目参与者讲解您的计划时，您也可以把图1当作一个高级的概要图来使用。
使用一种生命周期管理方法我鼓励您利用您的组织可以提供的资源，比如设计，开发和部署系统和软件的技术和方法。
如果贵公司对于这些工作没有采用任何正式的方法，继续前进吧，您可采用我为我自己的数据库项目开发的7D数据库生命周期管理方法(Discover, Design, Develop, Deploy, Day to Day , Defend, Decommission), 昵称“7D法”。
数据仓库建设原则
数据仓库建设原则数据仓库（Data Warehouse）指的是将企业的各种分散的数据源进行整合和汇总，以便于进行数据分析和决策支持的技术和体系结构。
在数据仓库建设过程中，有一些重要的原则需要遵循，以保证数据仓库的稳定性、可用性和可扩展性。
1.需求驱动原则：在数据仓库建设之初，需求分析是非常重要的一步。
仅有清晰明确的业务需求，才能够确保数据仓库的建设方向和目标，以及所需的数据和分析功能。
数据仓库项目的需求要经过和业务部门的充分沟通，了解他们的具体需求，并将之转化为明确的数据仓库设计和实施方案。
2.数据质量原则：数据质量是数据仓库建设的核心问题之一，也是保证数据仓库可用性和有效性的基础。
在数据仓库建设中，需要对源数据进行清洗、转换和集成，以确保数据的准确性、一致性和完整性。
同时，也需要建立数据质量管理机制和监测体系，及时发现和解决数据质量问题。
3.数据一致性原则：数据仓库的数据来自于各种不同的数据源，这些数据源具有不同的数据格式、数据结构和数据语义。
为了确保数据仓库中的数据一致，需要进行数据标准化、整合和转换。
在数据仓库建设中，需要设计和实施一致的数据模型和数据整合规则，以确保数据仓库中的数据一致、可比和可扩展。
4.可扩展性原则：随着业务的发展，数据仓库中的数据量和用户数量都会逐渐增加。
因此，在数据仓库的建设过程中，需要考虑到数据的可扩展性，即数据仓库能够容纳大量的数据，并能够支持更多的用户和访问请求。
为了实现数据仓库的可扩展性，可以采用分布式存储和计算技术，将数据仓库分布在多个节点上，以提高数据的并发处理能力。
5.安全性原则：数据仓库中存储着企业的核心数据，这些数据可能包含敏感的商业机密和客户隐私信息。
为了确保数据的安全性，需要在数据仓库建设中加强访问控制和权限管理，只有被授权的用户才能够访问到数据仓库中的数据。
此外，还需要采取数据加密和备份等技术手段，以保护数据的机密性和完整性。
6.高性能原则：数据仓库的建设旨在提供高效、快速和准确的数据分析和决策支持。
数据库设计的原则与方法
数据库设计的原则与方法数据库设计是指在数据库系统开发的过程中，对数据库的结构、组成和关系进行规划的过程。
它是数据库系统设计的基础，也是保证数据库系统高效运行和数据安全的前提。
为了实现良好的数据库设计，必须遵循一些基本的原则和方法。
一、数据库设计的原则1.规范化原则规范化是指为了使数据不产生冗余和不一致现象而对数据库中的关系进行优化。
规范化的目的是通过将数据划分为更小的表结构，从而减少数据冗余和数据不一致的发生。
数据库规范化的核心是通过消除数据冗余，使每个数据项只出现在一个表中，并且确保数据存储完整，不重复。
2.一致性原则一致性是指在数据库设计中确保数据的完整性和一致性。
一致性原则是数据库设计中必须考虑的一个重要原则，它要求在设计数据库时，数据必须符合特定的规则和约束条件，保证数据的正确性和唯一性。
3.可扩展性原则可扩展性是指在数据库设计中，必须考虑到未来的扩展和变化。
数据库的设计必须能够支持新需求和扩展，同时又能适应变化和发展，保证整个系统的可靠性和稳定性。
4.接口透明原则数据库的设计中，必须考虑到接口的透明性，要保证接口的简单易用，并且容易被应用程序所调用。
只有考虑到接口的透明性，才能让系统的使用变得更加方便和高效。
二、数据库设计的方法1.分层设计方法分层设计是指将数据库设计分为三层：数据层、业务逻辑层和界面层。
其中，数据层是指数据库物理结构，业务逻辑层是指应用程序中的处理逻辑，界面层是指用户界面设计。
分层设计的优点是可以清晰地区分数据库的不同层级，方便维护和管理。
2.实体关系模型设计方法实体关系模型是指数据库中不同实体之间的关系。
实体是指数据库中的具体对象，实体关系模型是指通过实体之间的关系来表达数据之间的联系。
数据库设计师通过建立实体之间的关系来建立数据之间的联系，从而更好地管理和利用数据。
3.面向对象设计方法面向对象设计是指利用面向对象的技术来完成数据库设计和建模。
面向对象设计与传统的关系数据库设计相比，具有更明显的优势，可以更好地解决一些复杂的关系问题。
数据仓库方案设计
数据仓库方案设计引言数据仓库是指将企业的不同数据源、不同格式的数据进行集成、建模、加工，在一个统一的存储空间中进行管理和分析的一种技术架构。
数据仓库的设计是数据仓库项目的核心环节，决定了数据仓库的性能、可靠性和可扩展性。
本文将介绍数据仓库方案设计的一般原则和步骤。
1. 数据仓库方案设计的原则1.1 一致性：数据仓库方案应该与企业的整体战略和业务目标保持一致，与其他系统和数据源保持一致。
1.2 可用性：数据仓库方案应该能够满足用户的需求，提供高质量、高性能的数据查询和分析功能。
1.3 可扩展性：数据仓库方案应该具有良好的可扩展性，能够随着业务的发展和数据量的增长而扩展。
1.4 安全性：数据仓库方案应该确保数据的安全性，保护企业的敏感信息不被泄露或滥用。
1.5 稳定性：数据仓库方案应该能够保持稳定运行，最小化系统故障和停机时间。
2. 数据仓库方案设计的步骤2.1 需求分析：明确数据仓库的目标、范围和用户需求，了解企业的业务流程和数据源。
2.2 数据建模：根据需求分析的结果，设计数据仓库的逻辑模型和物理模型。
逻辑模型包括实体关系图和数据流程图，物理模型则是实际的数据库设计方案。
2.3 数据抽取：根据数据源的结构和格式，设计和实现数据抽取的方案。
数据抽取可以采用定期批量抽取，也可以采用实时或增量抽取。
2.4 数据转换：将抽取的数据进行清洗、转换和整合，以适应数据仓库的数据模型和格式要求。
2.5 数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。
数据加载可以分为初始化加载和增量加载两个阶段，保证数据仓库中的数据与源系统的数据保持一致。
2.6 数据质量管理：对数据进行质量检查和纠正，确保数据仓库中的数据准确、完整和一致。
2.7 元数据管理：对数据仓库中的数据进行元数据管理，包括数据定义、数据血缘和数据关联等元数据信息的维护和查询。
2.8 查询和分析：设计和实现用户接口和查询工具，提供丰富的数据查询和分析功能，辅助用户进行决策和业务分析。
设计数据库需要遵循的原则
设计数据库需要遵循的原则在进行数据库设计时，遵循一些基本原则是非常重要的。
这些原则可以帮助我们确保数据库的结构合理，数据的完整性和一致性得到保障。
下面是设计数据库时需要遵循的一些原则：1. 数据库范式化数据库范式化是指按照一定规则将数据库的数据组织成合理的结构，以减少数据冗余。
范式化可以避免数据的重复存储，提高数据更新的效率，并保证数据的一致性。
常用的范式有第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）等。
2. 数据库表的结构清晰设计数据库时，应该将数据按照不同的属性进行划分，将相关的属性放在同一个表中。
每个表应该具有明确的主键，用于唯一标识每一条记录。
同时，还应该定义适当的外键，用于建立表与表之间的关系。
3. 数据库表的命名规范为了方便理解和查询，数据库表的命名应该具有一定的规范。
表名应该简洁明了，能够直观地反映出表所存储的数据的含义。
同时，表名应该使用小写字母，并使用下划线分隔单词，以增加可读性。
4. 数据库字段的命名规范数据库字段的命名应该具有一定的规范和一致性。
字段名应该能够准确地描述字段所代表的含义，同时应该避免使用过长或过于复杂的字段名。
字段名应该使用小写字母，并使用下划线分隔单词，以增加可读性。
5. 数据库索引的使用合理地使用索引可以提高数据库查询的效率。
在设计数据库时，应该根据查询的需求来选择适当的字段创建索引。
一般来说，主键字段和经常作为查询条件的字段是适合创建索引的。
6. 数据库表的关系设计在设计数据库时，应该合理地定义表与表之间的关系。
常见的关系有一对一关系、一对多关系和多对多关系。
根据实际需求，选择合适的关系类型，并使用外键来建立关系。
7. 数据库的安全性设计在设计数据库时，应该考虑到数据的安全性。
数据库应该设置合适的用户权限，限制用户对数据的访问和操作。
敏感数据应该进行加密存储，以防止数据泄露。
8. 数据库的备份与恢复为了防止数据丢失，数据库应该定期进行备份。
数据库设计的基本原则有哪些
数据库设计的基本原则有哪些在当今数字化的时代，数据库成为了各类信息系统的核心组成部分。
无论是企业的业务管理、在线购物平台，还是社交媒体应用，都依赖于高效、准确和可靠的数据库来存储和管理数据。
而一个良好的数据库设计是确保数据库能够满足业务需求、提高性能、保证数据完整性和安全性的关键。
那么，数据库设计都有哪些基本原则呢？一、数据完整性原则数据完整性是指数据库中的数据准确、一致和可靠。
这意味着数据应该符合预定的规则和约束条件，避免出现错误或不一致的情况。
首先，实体完整性要求每个表都有一个主键，主键的值必须唯一且不能为空。
主键用于唯一标识表中的每一行数据，确保不会出现重复的记录。
例如，在一个“用户表”中，“用户ID”可以作为主键，每个用户都有一个独一无二的 ID。
其次，参照完整性确保了表之间的关系准确无误。
当一个表中的外键引用另一个表的主键时，被引用的主键值必须存在。
比如，在“订单表”中有一个“用户ID”的外键，那么这个“用户ID”必须在“用户表”的主键中存在。
最后，域完整性规定了每个列的数据类型、取值范围和约束条件。
例如，一个“年龄”列应该是整数类型，并且取值范围在合理的范围内。
二、数据一致性原则数据一致性意味着在数据库的不同部分和不同操作中，数据的表现应该是一致的。
这包括逻辑一致性和时间一致性。
逻辑一致性要求数据在逻辑上是合理和正确的。
例如，如果一个订单状态从“未支付”变为“已支付”，那么相应的支付金额和支付时间等信息也应该更新并且符合逻辑。
时间一致性则关注数据在时间维度上的准确性。
例如，在记录交易数据时，交易发生的时间应该准确无误，并且按照时间顺序进行存储和处理。
为了确保数据一致性，通常需要使用事务来处理一系列相关的操作。
事务具有原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID 特性），可以保证一组操作要么全部成功，要么全部失败，从而避免数据处于不一致的中间状态。
三、数据冗余最小化原则数据冗余是指在数据库中多次重复存储相同的数据。
大数据仓库的设计原则
大数据仓库的设计原则大数据仓库的设计原则包括以下几点：1. 数据一致性：在设计大数据仓库时，需要确保数据的一致性。
这意味着所有的数据都应该通过一致的规则和标准进行整合和处理，以确保不同来源的数据能够相互匹配和对比。
2. 可扩展性：大数据仓库需要具有良好的可扩展性，能够适应数据量和用户需求的增长。
设计时应考虑到未来的数据增长，采用灵活的架构和技术，以便能够轻松地添加新的数据源和扩展处理能力。
3. 数据安全性：大数据仓库中存储的数据通常具有重要性和敏感性，因此设计时需要考虑数据的安全性。
包括数据的加密、访问控制、权限管理等措施，以确保数据不被未经授权的人员访问。
4. 高性能：大数据仓库需要具备高性能的特点，能够支持快速查询和分析。
设计时需要考虑到数据的存储和索引方式，选择适合的硬件和数据库系统，并优化查询和分析的性能。
5. 数据质量：大数据仓库中的数据质量对于分析和决策具有重要影响。
设计时需要考虑数据的准确性、完整性和一致性，并采取相应的数据清洗、校验和修复措施，以提高数据质量。
6. 数据集成：大数据仓库通常需要整合来自多个不同的数据源的数据。
设计时需要考虑到数据的格式、结构和语义的差异，选择合适的数据集成方案，确保数据能够正确地整合和转换。
7. 可管理性：大数据仓库需要具备良好的管理能力，包括数据的备份与恢复、监控与调优、故障与容错等方面。
设计时应考虑到管理工具和机制，以便能够方便地管理和维护大数据仓库。
总之，大数据仓库的设计原则是为了确保数据的一致性、可扩展性、安全性、高性能、数据质量、数据集成和可管理性。
通过遵循这些原则，可以构建出高效、可靠和易于管理的大数据仓库系统。
成功实施数据仓库项目的7个步骤
成功实施数据仓库项目的7个步骤数据仓库项目的实施是一个复杂的过程，需要严格按照一系列步骤进行。
以下是成功实施数据仓库项目的七个关键步骤：1.业务需求调研数据仓库项目必须直接满足组织的业务需求。
在项目开始之前，需要进行详细的业务需求调研。
通过与业务用户的讨论和交流，确定数据仓库项目的目标和范围，并确保清楚了解业务用户的需求和期望。
2.数据分析与建模在确定了业务需求后，开始进行数据分析和建模。
这一步骤包括对现有数据的评估和分析，识别数据源，并确定需要从中提取哪些数据。
同时，还需要为数据仓库设计建模，在此基础上，确定数据仓库的架构和数据模型。
3.数据抽取与转换在确定了数据模型后，需要从数据源系统中抽取数据，并进行数据转换和清洗。
这个过程的目标是确保数据的质量和一致性，使其适合放入数据仓库中。
4.数据加载与存储在数据转换完成后，需要将数据加载到数据仓库中。
数据加载的过程包括将数据转换为适合存储在数据仓库中的格式，并将其加载到数据仓库的存储系统中。
这个过程一般使用ETL工具来自动进行。
5.数据仓库的查询与分析一旦数据加载到数据仓库中，可以开始对数据进行查询和分析。
这个步骤包括构建适合用户需求的报表和查询工具，以便用户可以从数据仓库中获取所需信息。
6.数据仓库的维护与管理7.用户培训与支持在数据仓库项目完成后，需要为最终用户提供培训和支持，以便他们正确使用数据仓库系统。
这包括培训用户如何使用查询工具和创建报表，以及提供技术支持解决用户在使用数据仓库系统过程中遇到的问题。
在实施数据仓库项目的过程中，组织和管理人员必须密切合作，确保每个步骤的顺利进行。
同时，还需要进行项目风险管理和持续监控，及时调整项目计划和资源分配，以确保项目能够按预期完成并达到预期目标。
数据仓库设计的基本原则和重点
数据仓库设计的基本原则和重点随着信息化时代的到来，数据的地位愈发重要。
而数据仓库的设计是基于实际需要对企业数据进行归档和整理的一项技术，可以帮助企业高效率地分析数据，为企业提供有用的信息支撑。
本文将介绍数据仓库设计的基本原则和重点，以帮助企业更好地建立并维护自己的数据仓库。
一、数据仓库设计的基本原则1. 以业务需求为导向数据仓库的建立是为了支持业务的发展，为了达到这个目的，需要以业务需求为导向。
必须深入了解企业业务，根据业务需求对数据进行分类，筛选出需要的数据，并将其进行归档和整理，使得这些数据可以被高效地利用。
2. 正确地划分数据仓库的层次结构在数据仓库的层次结构中，最上层为数据源层，用于收集来自各种数据源的信息；中间层为数据仓库层，用于存储已经经过清理、转换和整合的数据；最底层为应用层，用于提供给决策者、分析师等用户使用的数据仓库数据。
这三个层次结构的设计，应根据实际需求进行科学的划分，以保证数据仓库的高效性和可靠性。
3. 统一管理和标准化在数据仓库设计过程中，要严格遵守数据管理的标准，以保证数据的准确性和可靠性。
需要建立统一的数据库模型、数据字典、数据质量控制标准等。
而在数据仓库的建立过程中，也需要建立一套统一的数据收集、整理、转换和加载的标准化管理流程，以确保数据仓库正常运转。
4. 保证数据仓库的可拓展性数据仓库的建立是个长期的过程，它需要不断地根据业务需求进行扩展和升级。
因此，在数据仓库设计的过程中，必须考虑到未来的扩展和升级，确保数据仓库的可拓展性和灵活性。
二、数据仓库设计的重点1. 数据仓库建设规划数据仓库建设的规划是设计数据仓库的重点之一，它需要定义数据仓库的目标和任务、可行性分析、建设周期和投资费用等。
该规划需要在业务团队、IT部门和管理层三方面的合作下突破，确保规划方案可行、经济性强且能够满足业务需要。
2. 数据分析需求分析数据分析需求分析是设计数据仓库的关键所在。
需要根据企业的业务需求，确定需要分析的数据，确定需求清单，并协调业务部门和IT技术部门沟通，以确保达到业务部门对数据需求的完整覆盖。
数据仓库分层设计原则
数据仓库分层设计原则数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业数据的系统，通过对数据进行整合和分析，可为企业提供决策支持。
而数据仓库的分层设计是数据仓库建设中的重要环节，能够有效地提高数据仓库的可用性、可靠性和可维护性。
在进行数据仓库分层设计时，需要遵循以下原则：1. 清晰的层次结构：数据仓库的分层设计应该具备清晰的层次结构，不同层次之间应该相互独立、易于理解和管理。
常见的数据仓库层次包括原始数据层、清洗整合层、维度建模层和报表分析层等。
2. 数据一致性：数据仓库的不同层次应该保持数据一致性。
即从原始数据层到报表分析层，数据在不同层次中的定义和计算结果应该保持一致，以确保数据仓库中的分析结果准确可靠。
3. 可维护性和可扩展性：数据仓库的分层设计应该具备良好的可维护性和可扩展性。
随着企业数据规模的增长，数据仓库需要能够方便地进行数据的更新和维护，并且能够根据需求进行扩展，以满足企业的发展需求。
4. 数据安全性：数据仓库中的数据通常是企业的核心资产，因此数据仓库的分层设计应该考虑数据的安全性。
包括对数据的访问权限控制、数据加密、数据备份等措施，以保护数据的机密性和完整性。
5. 性能优化：数据仓库的分层设计应该考虑性能优化。
通过合理的数据分区、索引设计以及数据压缩等手段，可以提高数据仓库的查询性能，减少查询时间，提高用户体验。
6. 可操作性：数据仓库的分层设计应该使用户能够方便地进行数据查询和分析。
通过合理的数据聚集、汇总和预计算等技术，可以提高数据仓库的查询效率，减少用户等待时间。
7. 数据质量管理：数据仓库的分层设计应该考虑数据质量管理。
通过数据清洗、数据校验以及数据质量度量等手段，可以提高数据仓库中数据的准确性和完整性。
8. 灵活性和可定制性：数据仓库的分层设计应该具备一定的灵活性和可定制性。
不同的企业有不同的业务需求，数据仓库的分层设计应该能够满足企业的个性化需求，并能够根据业务变化进行调整和扩展。
数仓设计原则
数仓设计原则数仓设计是构建高效、可靠的数据仓库的关键步骤之一。
在进行数仓设计时，需要遵循一些重要的原则，以确保数据在仓库中的存储和管理能够满足业务需求并保持数据的一致性和准确性。
以下是一些常见的数仓设计原则：1. 简单性与可维护性：数仓设计应该尽量保持简单，避免过度复杂的结构和逻辑。
简单的设计可以提高维护的效率，减少错误发生的可能性，并且更容易被新的团队成员理解和操作。
2. 可扩展性：数仓设计应该具备可扩展性，能够支持将来的新增数据和业务需求。
设计时需要考虑到数据量的增长和变化，以确保数据仓库能够随着业务的发展而扩展。
3. 数据一致性：数仓设计需要确保数据在整个仓库中的一致性。
这包括确保数据从源系统中提取后的清洗、转换和加载过程的准确性，以及在数据仓库中的查询结果的一致性。
4. 可靠性与容错性：数仓设计应该具备高度的可靠性和容错性，能够处理各种异常情况和错误。
设计时需要考虑到数据质量的监控和修复机制，以及系统的故障恢复和备份策略。
5. 性能优化：数仓设计应该优化查询性能，以满足用户对数据的快速访问需求。
这包括设计适当的索引和分区策略，以及优化查询的执行计划和物理存储结构。
6. 数据安全性：数仓设计需要确保数据的安全性，包括数据的保密性、完整性和可用性。
设计时需要考虑到数据的权限管理、加密和备份策略，以及合规性和监管要求。
综上所述，数仓设计原则的目标是构建一个高效、可靠、一致和安全的数据仓库，以支持企业的决策和业务需求。
重点在于简化设计、保持可扩展性、提高数据一致性、确保可靠性和容错性、优化性能，同时注重数据的安全性。
通过遵循这些原则，可以更好地满足企业的数据管理和分析需求。
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高效实现数据仓库的七个步骤数据仓库和我们常见的RDBMS系统有些亲缘关系，但它又有所不同。
如果你没有实施过数据仓库，那么从设定目标到给出设计，从创建数据结构到编写数据分析程序，再到面对挑剔的用户的评估，整个过程都会带给你一种与以往的项目完全不同的体验。
一句话，如果你试图以旧有的方式创建数据仓库，那你所面对的不是预算超支就是所建立的数据仓库无法良好运作。
在处理一个数据仓库项目时需要注意的问题很多，但同时也有很多有建设性的参考可以帮助你更顺利的完成任务。
开放思维，不断尝试新的途径，对于找到一种可行的数据仓库实现方法来说也是必需的。
1. 配备一个全职的项目经理或你自己全面负责项目管理在通常情况下，项目经理都会同时负责多个项目的实施。
这么做完全是出于资金和IT资源方面的考虑。
但是对于数据仓库项目的管理，绝对不能出现一人身兼数个项目的情况。
由于你所处的领域是你和你的团队之前没有进入过的领域，有关数据仓库的一切－数据分析、设计、编程、测试、修改、维护－全都是崭新的，因此你或者你指派的项目经理如果能全心投入，对于项目的成功会有很大帮助。
2. 将项目管理职责推给别的项目经理由于数据仓库实现过程实在是太困难了，为了避免自虐，你可以在当前阶段的项目完成后就将项目管理职责推给别的项目经理。
当然，这个新的项目经理一定要复合第一条所说的具有全职性。
为什么要这么做呢？首先，从项目经理的角度看，数据仓库实施过程的任何一个阶段都足以让人身心疲惫。
从物理存储设备的开发到Extract-Transform-Load的实现，从设计开发模型到OLAP，所有阶段都明显的比以前接触的项目更加困难。
每个阶段不但需要新的处理方法、新的管理方法，还需要创新性的观点。
所以将管理职责推给别的项目经理不但不会对项目有损害，还可以起到帮助作用。
3.与用户进行沟通这里所讲的内容远比一篇文章本身要重要的多。
你必须明白，在数据仓库的设计阶段，那些潜在用户自己也不清楚他们到底需要数据仓库为他们做什么。
他们在不断的探索和发现自己的需求，而你的开发团队也在和客户的接触中做着同样的事情。
更加频繁的与客户接触，多做记录，并让你的团队更关注于项目需求讨论的结果而不是讨论的过程本身。
既然你和客户的交流是为了了解存储的数据是何种类型以及如何有效存储数据，你也许需要（和你的用户一起）采用一种新的方法观察数据，而不是直接处理数据。
你可以尝试从中找出隐藏的信息，比如在一段时期内的数字涨落等。
不要试图追寻项目需求的答案，而是要让答案找上门来。
4. 以技术/信息库作为领导由于数据仓库实施的各个阶段都有很大不同，因此你需要有人能起到维持整个项目的连续进行的作用，不过这个职责并不需要那种全职性。
项目实施有三个重要方面：架构、技术和业务。
将架构作为重点可以保证在整个项目中，数据仓库的架构从物理层往上，都会受到良好的维护。
而我们应该将技术作为重点，因为开发团队和关键用户都在使用他们以前从未用过的工具，必须有人监督开发过程以及工具使用的一致性。
最后，在数据仓库的应用过程中浮现出来的业务需求必须被详细分析和记录，以促机开发过程持续下去。
如果用户不能很好的开发人员以及其它用户沟通，那么数据分析和度量方面的开发进程就会延期，所以必须有人关注业务方面的开发，推动开发进入更高级别。
5. 跳出反复修改程序的陷阱第一次实现的数据仓库肯定不会是最终交付的版本。
为什么呢？实际上在真正见到产品前，你无法确定的知道自己的目标是什么。
或者说，最终用户只有在使用数据仓库产品一段时间后，才能明确告诉你这个产品是不是他所希望的。
与你以往处理的项目不同，业务智能还处于发展的初期，每个公司对业务智能都有不同的解释，因此你的项目决不会一次成功。
为了以正确的格式获得数据，你需要在不断变化的状况中摸索前进。
BI 具有很强的个性，不同的环境、不同的市场以及不同的企业都有不同的BI。
这又代表什么呢？这表示你需要把数据库管理员放在一个消息相对封闭的环境中，不要让他知道数据仓库的数据结构以及ETL程序在不断的改变。
对此没有别的办法。
这样可以减轻你和DBA所承受的压力。
6. 对大量的前端资源进行数据源分析在数据仓库实现过程中，你不得不在旧有的数据中艰难跋涉，这些数据来自老的数据库、老的磁带机以及远程的数据。
它们中的大部分都凌乱不堪，并且难以获取。
你要对这些数据进行大量处理，并且还要设计ETL程序来寻找其中的有用信息。
如果你希望整个项目做起来比较顺利，并且找到一种方法能够一次成功，那就需要你的开发人员必须花费足够的时间来充分研究这些旧有数据，将凌乱的数据规则化，并尽力设计和实现强壮的数据采集和转换过程。
数据仓库的ETL部分会占用整个项目资源的百分之八十，所以一定要确定你的资源都用在刀刃上了。
7. 将人际关系处理放在首位在数据仓库实现过程中真正的地狱不是来自技术或者开发方面，而是来自你周围的人。
你也许会遇到一个对项目并不乐观而又没时间听你陈述的领导。
你也许会遇到一些开发人员将进度拖延太长时间还抱怨为什么不能用老方法实施。
你也许还会遇到一些抱有不切实际的幻想的用户，他们希望轻点鼠标就能实现想象中的功能，但却不愿在他们那边多做些智力投资，更好的培训他们自己的员工。
而你也已经疲惫不堪，鼓励投资，以及在开发团队和用户（甚至老板）中推广新的开发技巧。
总之你要保持微笑。
当一切搞定，你的烦恼也就一扫而空了，笑到最后才笑得最轻松。
数据仓库开发过程中的七个禁忌过去我们一直使用的OLTP技术也许隐藏着许多严重的缺陷。
数据仓库的实现并不是一个简单的任务，你会发现以前积累下来的丰富经验，并不适合处理每个数据仓库的独特需求。
下面列出的条款是你在实现数据仓库过程中一定会面对的问题，其中一些看起来并没有想象中那么严重，但是你还是应该尽量避免出现类似问题。
数据仓库并不是一个事务处理系统，它没有一定的标准也不会实现某个特定的应用，但它本质上是非常有组织性的。
总之，每个公司所建立的数据仓库都是唯一的，并且每一次数据仓库的实现方法都不是一成不变的。
在实现数据仓库时需要注意的不单是"应该如何作"，更要注意"不该如何做"。
下面就是我们总结的七点"不该如何作"。
1.不要编写自己无法快速修改的代码你所要编写的程序主要用于数据分析，而不是处理事务。
而你的用户也并不真正知道他们自己真正想要一个什么样的程序。
因此你不得不反复修改代码好几次，才会明白用户到底需要一个什么样的程序。
如果你编写的程序具有良好的结构和灵活性，就算需要修改也不会太浪费力气。
反之，你会被自己累死。
2. 不要使用无法修改的数据库访问API在过去，你的数据库可以为大量的客户提供稳定的数据查询服务。
而如今，你的程序必须能够应付更多的数据查询。
这使得重新改写程序以使得每个查询请求能得到最大的数据量成为势在必行的工作，而一般来说这种代码修改都不会一次成功，所以只有选择合适的可以修改的API，才能使程序尽快适应新的需求。
3. 不要设计任何无法扩展的东西在联机处理过程（OLTP）应用中，数据分析并不是一个真正的应用程序。
实际上，数据分析的关键是获取大量旧的数据，从中提取数据模型，并以此模型推断出新的信息。
而你所编写的访问潜在信息的代码应该具有可扩展性，可以附加新的数据。
千万别在支持数据分析的代码中假定数据都是固定格式的。
4. 不要附加不必要的功能一个仓库要做的是恰到好处的服务，用户走进仓库，从货架上取得自己所需得信息，仅此而已。
由于业务智能、分析以及规律性的问题都有各自的处理程序，因此你的客户唯一的需要就是获取信息。
他们需要一种应用环境，可以让他们快速的从数据仓库中取得分析过程所需的数据，而不论这个数据是什么样子的。
也许你想帮助他们精炼一下获得的数据，但最好不要这么做。
一定要记住，不要给客户的数据分析程序添加任何会影响数据访问性能的功能。
5. 不要简化数据清除和数据源分析的步骤在实现数据仓库过程中最应该注意的地方就是为Extract-Transform-Load机制分析数据源，以及为优化负载而清除数据。
安全的做法是假设项目经理在这个阶段会需要整个项目资源的一半以上。
相反，如果你在这方面进行了简化，稍后肯定会后悔。
所以就算系统工作缓慢，也不要简化清理旧的数据的过程。
6. 不要避免颗粒度和分区问题在数据仓库设计过程中有两个最大的数据存储问题，第一是如何给转换数据定位一个恰当的颗粒度等级，第二是如何将数据绝对的分区。
为什么这两点问题如此重要呢？因为整个数据仓库的响应能力受颗粒度影响，并且数据访问的效率直接与数据分区性能有关。
因此这是具有关键性的工作，不要试图避免面对这些问题。
7. 不要在没考虑业务问题前就使用OLAP用户在亲眼见到程序前通常都不知道自己到底想要个什么样的程序。
因此他们的观点有不少错误，比如他们希望分析结果会忠实反应性能度量，或者希望程序会使他们部门或公司的业务工作有所不同。
而你必须跳出自己的职责范围，从IT管理者的角度考虑用户部门直至整个企业的运行方式，才能在开发过程中避免这类问题。
在通常的OLTP开发中，你可以比较方便的理解业务流程。
而在联机分析处理（OLAP）领域，任何事情都需要亲自考察，而在你周围工作的人也许并不会发现你对业务方面存在的误解。
因此，不要自以为已经了解了足够的信息。
不断的询问才能使你真正了解"业务智能"中的"业务"到底是什么样子的顺利开发数据仓库的七种思路对于大多数IT顾问来说，实现一个数据仓库的难度比以前做过的任何项目难度都要大。
考虑到不同的数据结构、用途以及应用程序开发方法，以前所积累的经验和技巧大部分都无用武之地了。
但是只要在你的前进道路上稍加修正，你就会发现实现一个数据仓库并不是难事，就算你是第一次实现数据仓库也没问题。
下面列出了数据仓库实施过程需要考虑的步骤，有一些你可能从来没有意识到，而另一些可能已经在实施过程中使用到了，但是重新思考一番也许你会有更多的领悟。
开放思维，不断尝试新的途径，找到一种可行的数据仓库实现方法。
1. 再三考虑应用程序的实现方法数据仓库并不涉及事务处理，并且在报表方面也仅占一小部分。
而数据仓库应用程序的本质是分析，尤其是针对业务智能的分析。
BI并不是通常所说的数据：它是一种从旧有数据中,模型化得到的新的数据。
那么如何才能从旧有数据中挖出这些新数据呢？事实上，这个工作不是让你来完成的，而是你的客户所要完成的。
从项目主管的角度看，应该有一个经验丰富的数据表格设计师与你合作，进而决定如何将各类程序融合在一起。
其中所遇到的最主要的挑战将是如何用新的方法观察数据，这也是你的客户正在试图使用的方法。
2. 创建抽象的、良好部署的数据库访问组件在过去你接触过的数据库项目和现在的数据仓库之间，有一点绝对不同，那就是：在Online Transaction Processing （OLTP）环境中，用户数量非常大，但使用到的数据却比较少；而在Online Analytical Processing （OLAP）环境中情况却正好相反，少量的用户在使用大量的数据。