数据仓库模型设计[1]
数据仓库多维数据模型的设计
1、数据仓库基本概念1.1、主题（Subject）主题就是指我们所要分析的具体方面。
例如：某年某月某地区某机型某款App的安装情况。
主题有两个元素：一是各个分析角度（维度），如时间位置；二是要分析的具体量度，该量度一般通过数值体现，如App安装量。
1.2、维（Dimension）维是用于从不同角度描述事物特征的，一般维都会有多层（Level：级别），每个Level 都会包含一些共有的或特有的属性（Attribute），可以用下图来展示下维的结构和组成：以时间维为例，时间维一般会包含年、季、月、日这几个Level，每个Level一般都会有ID、NAME、DESCRIPTION这几个公共属性，这几个公共属性不仅适用于时间维，也同样表现在其它各种不同类型的维。
1.3、分层（Hierarchy）OLAP需要基于有层级的自上而下的钻取，或者自下而上地聚合。
所以我们一般会在维的基础上再次进行分层，维、分层、层级的关系如下图：每一级之间可能是附属关系（如市属于省、省属于国家），也可能是顺序关系（如天周年），如下图所示：1.4、量度量度就是我们要分析的具体的技术指标，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。
1.5、粒度数据的细分层度，例如按天分按小时分。
1.6、事实表和维表事实表是用来记录分析的内容的全量信息的，包含了每个事件的具体要素，以及具体发生的事情。
事实表中存储数字型ID以及度量信息。
维表则是对事实表中事件的要素的描述信息，就是你观察该事务的角度，是从哪个角度去观察这个内容的。
事实表和维表通过ID相关联，如图所示：1.7、星形/雪花形/事实星座这三者就是数据仓库多维数据模型建模的模式上图所示就是一个标准的星形模型。
雪花形就是在维度下面又细分出维度，这样切分是为了使表结构更加规范化。
雪花模式可以减少冗余，但是减少的那点空间和事实表的容量相比实在是微不足道，而且多个表联结操作会降低性能，所以一般不用雪花模式设计数据仓库。
数据仓库开发模型ppt课件
agelevel_id time_id year_id month_id
geo_id prov_id city_id county_id produ_id amou_mone
全连接结果
time_id year_id month_id
produ_id
agelevel_id time_id geo_id produ_id
d 概括与聚集：向需要概括总数的数据中增加新的数值。 d 预算与推导：创建附加的数据字段。 d 转换与再映像：把数据源信息转化为适合于数据仓库事
实表行的过程以及将许多表组成事实表行的过程。
42
2.5.3 元数据的收集
v 元数据遍及数据仓库中的任何地方和环境中，因此元数据的收 集过程应尽量采用自动收集方式进行。
48
2.6.4 聚集模型的处理
v 聚集事实表已经独立存在并且可以与基本事实表一同保存。 v 通过将当前加载数据添加到系统中的累积“桶”中 ，可以创建
某时间短的聚集。 v 将数据的聚集与数据仓库的加载过程组合为同一处理过程 。 v 在将数据仓库数据加载以后，再进行聚集处理 。 v 每次在加载数据仓库数据时，都需要对各种聚集进行计算和
34
2.5 数据仓库的元数据模型
35
2.5.1 元数据的类型与组成
v 元数据是数据的数据，是对数据仓库中的各种数据的详细 的描述与说明。
v 根据元数据在数据仓库中所承担的任务，可以将元数据分 成静态元数据和动态元数据两类。
v 静态元数据主要与数据结构有关；动态元数据主要与数据 的状态和使用方法有关。
增加，及时保持聚集与基本数据的同步性 。
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2.6.5 聚集模型的管理
v 要根据使用情况删除不经常使用的聚集 。 v 需要减少层次过于接近的聚集生成 。 v 注意将聚集独立存储在自己的事实表中，便于用户直接进
数据仓库设计和数据模型的实现
数据仓库设计和数据模型的实现数据仓库是指企业或组织集成多个数据源，根据业务需求建立的一个集中存储、管理和分析数据的系统。
在数据仓库的设计和建模过程中，数据模型起到了关键作用。
本文将探讨数据仓库设计的关键要素以及数据模型的实现方法。
一、数据仓库设计要素数据仓库的设计是建立一个高效、灵活、可维护的系统，需要考虑以下几个关键要素：1. 数据源：识别和收集企业内部和外部的数据源，包括操作型数据库、文件、传感器和外部数据接口等。
应清楚数据源的格式、结构和存储方式。
2. 数据抽取和清洗：通过ETL（抽取、转换和加载）工具对数据源进行抽取和清洗。
这一步骤是将源数据整理成可用于数据仓库的格式。
3. 数据仓库模型：设计合适的数据模型是数据仓库设计的核心步骤。
常用的模型包括星型模型、雪花模型和事实表-维度模型等。
合理选择数据模型可以提高数据查询和分析的效率。
4. 元数据管理：元数据是描述数据的数据，用于管理和理解数据仓库中的数据。
元数据管理需要定义元数据的结构和管理方法，以支持数据的查询、分析和维护。
5. 数据存储和索引：在数据仓库中，数据的存储和索引策略对查询和分析的性能有着直接的影响。
常用的存储方式包括关系型数据库、列式数据库和NoSQL数据库等。
6. 数据安全和权限控制：由于数据仓库中存储了企业重要的数据，安全和权限控制是必不可少的。
需要采取措施保护数据的机密性、完整性和可用性，并对用户进行权限的控制和管理。
二、数据模型的实现方法数据模型是数据仓库设计的核心，合理选择数据模型有助于提高数据查询和分析的效率。
以下是几种常用的数据模型及其实现方法：1. 星型模型：星型模型是最常用的数据模型之一，它由一个中心的事实表和多个维度表组成。
事实表记录了业务事实的度量指标，维度表包含了与事实表相关的维度信息。
星型模型使用简单，易于理解和查询。
2. 雪花模型：雪花模型是在星型模型的基础上进一步细化和扩展的模型。
维度表可以继续细分为多个维度表，形成更复杂的层次结构。
EDW_(DM数据仓库数据建模)模型设计PPT课件
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BI.Insurance i.DWM-Agreement
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BI.Insurance i.DWM-Claim
一致的事实表和维度
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EDW 数据模型在项目实施中的作用
DWM 数据仓库模型
BAM 业务分析模型
BSA 业务模版应用
XML Informix Oracle
File SQL Flat
DB2
File
运营型业务系统
Partition config where Branch company id=xxxx) and B.partition_key in (select Storage partition from
数据仓库建模
数据仓库建模数据仓库建模是指根据业务需求和数据分析目标，对数据仓库进行设计和构建的过程。
它包括数据仓库的架构设计、数据模型设计、ETL（提取、转换和加载）流程设计等方面。
以下是关于数据仓库建模的详细介绍。
1. 数据仓库架构设计：数据仓库架构设计是数据仓库建模的第一步，它确定了数据仓库的整体结构和组织方式。
常见的数据仓库架构包括星型模型、雪花模型和星座模型等。
在架构设计中，需要考虑数据仓库的数据来源、数据存储方式、数据访问方式等因素，以确保数据仓库的高效性和可扩展性。
2. 数据模型设计：数据模型设计是数据仓库建模的核心环节，它定义了数据仓库中的数据结构和关系。
常用的数据模型包括维度模型和事实模型。
维度模型主要用于描述业务维度和维度之间的关系，而事实模型主要用于描述业务事实和事实之间的关系。
在数据模型设计中，需要根据具体业务需求，确定维度和事实的属性，并建立它们之间的关联关系。
3. ETL流程设计：ETL流程设计是数据仓库建模的关键环节，它负责将源系统中的数据提取、转换和加载到数据仓库中。
ETL流程包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等步骤。
在ETL流程设计中，需要考虑数据抽取的频率、数据清洗的规则、数据转换的逻辑和数据加载的方式等因素，以确保数据仓库中的数据质量和一致性。
4. 数据仓库建模工具：数据仓库建模通常使用一些专业的建模工具，如PowerDesigner、ERwin等。
这些工具提供了丰富的建模功能，可以帮助数据仓库建模人员快速设计和构建数据仓库。
在使用建模工具时，需要熟悉工具的操作流程和功能，以提高建模效率和质量。
5. 数据仓库建模的最佳实践：在进行数据仓库建模时，需要遵循一些最佳实践，以确保数据仓库的高效性和可维护性。
首先，需要与业务人员紧密合作，深入了解业务需求和数据分析目标，以确保数据仓库的建模结果能够准确满足业务需求。
其次，需要遵循一致性和标准化的建模规范，以确保数据仓库中的数据结构和关系的一致性和可理解性。
EDW_(DM数据仓库数据建模)模型设计
大客户分析管理系统
企
运营报表 仪表盘
业
信
息 门 户 数据挖 掘引擎 数据挖 掘应用
保险数据模型
数据集市
元数据库
为什么需要企业模型？
数据集市之间数据一致性
包含全部历史的核心数据
一致的事实表和维度
EDW 数据模型在项目实施中的作用
DWM 数据仓库模型
业务量分析 数据集市
车险承保分析 通用承保分析
核心业务 财务系统 再保险系统 人意险系统 精算系统 aCRM 数据集市 客户关系 管理OCRM ALM 客户讯息 ECIF 财务分析 数据集市 外部数据 财务分析 应用 ALM应用 业务持续性 分析数据集市 风险管理 应用
监管报表
管理报表
“数据和信息集成平台” “统一的分析平台” “唯一的信息出口”
带anchor的实体
带status表的实体（Commercial agreement、Group agreement、Individual agreement、 Claim folder、Elementary claim） 不带status表的实体
除表的主键、type id、Partition key、Status、Status date、Status reason、 Valid from date、Valid to date、 Effective from date、Effective to date、 Population timestamp之外的所有字段 除表的主键、 type id、 Partition key、 Valid from date、Valid to date、Effective from date、Effective to date、 Population timestamp之外的所有字段
数仓模型设计 流程
数仓模型设计流程Designing a data warehouse model is a crucial step in the process of building a robust and efficient data infrastructure. 数仓模型设计是建立稳健高效数据基础设施过程中的关键一步。
It involves structuring and organizing data in a way that facilitates easy access, retrieval, and analysis for decision-making. 这涉及对数据进行结构化和组织，以便于决策时进行轻松访问、检索和分析。
A well-designed data warehouse model should be able to integrate data from multiple sources, maintain data quality, and provide valuable insights for business operations. 一个精心设计的数仓模型应该能够集成来自多个来源的数据，保持数据质量，并为业务运营提供有价值的见解。
One of the key aspects of designing a data warehouse model is understanding the specific requirements of the organization and its stakeholders. 设计数仓模型的一个关键方面是理解组织及其利益相关者的具体需求。
This involves conducting thorough interviews and meetings with various departments and business users to gather requirements and ensure that the data warehouse model meets the needs of all stakeholders. 这包括与各部门和业务用户进行深入的访谈和会议，以收集需求，并确保数仓模型满足所有利益相关者的需求。
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。
数据仓库常见建模方法与建模实例演示
引言：数据仓库是一个用来存储、整合和管理组织中各种类型数据的集中库，为决策支持和业务分析提供数据基础。
在数据仓库建设过程中，数据建模是一个至关重要的步骤，它决定了数据仓库的架构、数据的组织方式以及数据的查询效率。
本文将介绍数据仓库的常见建模方法，并通过实例演示来加深理解。
概述：数据仓库建模主要包括维度建模和标准化建模两种方法。
维度建模侧重数据的分析和查询，采用星型或雪花型模型，标准化建模侧重数据的存储和管理，采用三范式模型。
下面将对这两种方法进行详细阐述。
正文内容：一、维度建模1. 星型模型- 星型模型是一种常见的维度建模方法，它以一个中心事实表为核心，围绕着多个维度表构建关系。
这种模型简单直观，适用于多维分析和查询操作。
- 实例演示：我们以零售业为例，事实表为销售订单表，维度表包括产品维度、时间维度和地区维度。
通过星型模型，可以方便地进行销售额、销售量等指标的分析和查询。
2. 雪花型模型- 雪花型模型是在星型模型的基础上进行维度表的归一化，并使用多层级的维度表来表示更复杂的关系。
这种模型适用于维度之间有多级关系的情况。
- 实例演示：在健康保险领域，事实表为理赔表，维度表包括疾病分类维度、医院维度和地区维度。
通过雪花型模型，可以灵活地进行疾病的统计分析，如特定疾病在特定地区的就医情况。
3. 硬度建模- 硬度建模是一种将维度直接存储在事实表中的建模方法，它减少了维度表和事实表之间的连接，提高了查询效率。
这种模型适用于维度表较小且不经常发生变化的情况。
- 实例演示：在人力资源管理中，事实表为员工绩效表，维度信息包括员工姓名、所属部门、入职日期等。
通过硬度建模，可以快速地查询某个员工的绩效数据和所属部门的平均绩效数据。
二、标准化建模1. 第一范式- 第一范式是一种最基本的标准化建模方法，要求每个字段的值不可再分，即每个字段都是不可再分的最小单元。
这种模型适用于简单的存储和管理需求。
- 实例演示：在物流管理中，需要存储和管理货物的基本信息，如货物名称、货物数量、货物重量等。
《数据仓库建模》课件
分析型数据仓库（Analytical Data Warehouse, ADW）：用于数据分析、 报表生成和数据挖掘等高级应用场景。
第三章
数据仓库建模理论
C ATA L O G U E
维度建模理论
总结词
维度建模理论是一种以业务需求为导向的数据仓库建模方法，通过构建事实表和维度表来满足业务分析需求。
01
CATALOGUE
02
05
索引技术
索引概述
01
索引是提高数据仓库查询性能的重要手段，通过建立索引
可以快速定位到所需数据，避免全表扫描。
索引类型
02
常见的索引类型包括B树索引、位图索引、空间索引等，根据
数据仓库中数据的特性和查询需求选择合适的索引类型。
索引维护
03
定期对索引进行维护，如重建索引、更新统计信息等，以
包括数据库连接技术、数据抽取技术、数据转 换技术、数据加载技术和元数据管理等。这些 技术是ETL过程的基础，确保了ETL过程的稳定 性和高效性。
提供了图形化界面和自动化功能，使得ETL过程 更加高效和易于管理。常见的ETL工具有 Apache NiFi、Talend、Pentaho等。
ETL工具
数据仓库的性能优化
对数据进行必要的转换和处理，以满足业务需求和数据仓库模 型的要求。
ETL过程
数据存储
将转换后的数据加载到数据仓库中， 确保数据的存储安全和可靠。
数据加载策略
根据数据量、数据变化频率等因素选 择实时加载或批量加载。
数据审计
记录数据的加载过程和结果，以便进 行数据审计和追溯。
ETL技术
ETL工具和技术
第一章 数 据 仓 库 建 模
目录
数据仓库中的多维数据模型设计与构建方法
数据仓库中的多维数据模型设计与构建方法概述：在数据仓库中，多维数据模型是一种重要的设计工具，用于存储和分析复杂的业务数据。
它有助于数据仓库的高效查询和分析，使用户可以更好地理解和决策业务活动。
本文将探讨多维数据模型设计与构建的方法，以及在实际应用中的一些注意事项。
一、多维数据模型概述多维数据模型是一种基于事实表和维度表的结构化数据模型。
事实表存储业务交易数据的指标，而维度表则存储与事实表相关的描述性信息。
通过将事实表和维度表进行关联，可以将复杂的业务数据组织成易于理解和查询的结构。
二、多维数据模型的设计方法1. 分析业务需求：在设计多维数据模型之前，首先需要充分理解业务需求。
这包括确定业务过程、数据指标和相关的维度属性等。
只有清楚了解业务需求，才能设计出满足用户查询和分析的数据模型。
2. 确定事实表和维度表：根据业务需求，确定事实表和维度表的设计。
事实表应该包含可度量的业务指标，如销售额、利润等，而维度表应该包含与事实表相关的描述性属性，如时间、地点、产品等。
3. 确定维度关系：在多维数据模型中，维度之间存在一种层次关系，例如时间维度可以分为年、月、日等层次。
在设计多维数据模型时，需要明确这些层次的关系，以便更好地组织和查询数据。
4. 设计属性和度量：在维度表中，每个维度都应该有相应的属性，在事实表中，应该有能够度量的指标。
设计属性和度量时，需要考虑数据的业务含义和查询需求，保证数据的准确性和可靠性。
5. 建立关联关系：在多维数据模型中，通过在事实表和维度表之间建立关联关系，实现数据的查询和分析功能。
关联可以通过主键-外键关系或者可通过查询的字段进行。
三、多维数据模型的构建方法1. 数据抽取和转换：在数据仓库建设过程中，数据的抽取和转换是一个重要的环节。
通过ETL（抽取、转换、加载）等工具，将原始数据从源系统中抽取出来，并进行清洗、转换和整合，使其适应数据仓库的需要。
2. 数据加载：在数据抽取和转换完成后，将清洗和整合后的数据加载到数据仓库中。
2023-银行数据仓库模型设计方案-1
银行数据仓库模型设计方案随着银行业务的日益复杂和数据量的急剧增加，银行越来越需要有效地管理和利用数据。
在这种情况下，银行数据仓库成为了银行业务数据管理的主要手段之一。
因此，银行数据仓库的模型设计方案显得尤为重要。
下面将分步骤来阐述银行数据仓库模型设计方案。
一、明确银行数据仓库的对象和目标银行数据仓库是针对银行的各类业务操作数据所建立的统一存储、管理、查询、分析和应用的数据集合。
通过银行数据仓库，银行可以更有效地管理和利用数据，实现对各类业务数据的深度挖掘和分析，以更好地支持银行的业务决策和管理。
二、确定银行数据仓库的架构银行数据仓库的架构决定了数据仓库的性能、可维护性和可扩展性。
可行的银行数据仓库框架包括 Inmon 的企业数据仓库 (EDW) 和Kimball 的维度建模方法。
- 企业数据仓库 (EDW)：EDW 架构注重数据的集中统一、一致性和完整性。
这种架构下，银行需要先定义全局模式，即对数据模型进行抽象。
然后再将数据填充到模型当中。
这种架构下的银行数据仓库比较复杂，但是查询效率高，数据的一致性和完整性更能得到保证。
- 维度建模：维度建模注重业务流程、分析和决策支持。
这种架构下，银行需要先从底层数据源获取数据，再通过维度建模来构建数据仓库。
这种架构下的银行数据仓库比较简单，但是数据仓库可扩展性差。
三、定义银行数据仓库的数据模型银行数据仓库的数据模型是解决银行数据仓库的关键。
一般来说，银行数据仓库的数据模型通常是一个基于事实表和维度表的星型架构。
- 事实表：它是银行数据仓库中的一个核心表。
事实表包含了银行业务中所有的可量化、可比较、可归约并与时间有关的指标。
在银行数据仓库中，事实表一般都是按时间顺序分区的，并且具有非常高的复杂度。
- 维度表：维度表是银行数据仓库中重要的部分。
维度表中的维度表示了事实表中的指标或者银行客户的属性。
比如，在银行数据仓库中，可以将银行客户、银行账户、产品、时间等作为维度进行归类。
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。
数据仓库模型设计
定期对分区进行整理和优化，以提高查询性能和数据 管理效率。
分区合并与分裂
根据数据量和查询需求的变化，适时进行分区合并与 分裂操作。
数据压缩
压缩算法
选择合适的压缩算法，如LZ77、Huffman编码 等，以减少存储空间和提高数据传输效率。
压缩策略
根据数据特点和业务需求，制定合适的压缩策 略，如按列压缩、按行压缩等。
数据仓库模型设计
contents
目录
• 数据仓库概述 • 数据仓库模型设计基础 • 数据仓库模型设计实践 • 数据仓库性能优化 • 数据仓库的扩展性 • 数据仓库的安全性和可靠性
01
数据仓库概述
数据仓库定义
数据仓库是一个大型、集中式、长期 存储系统，用于存储和管理企业数据。
它为企业提供了一个集中的数据视图， 支持决策支持系统和数据挖掘应用。
雪花模型
将维度表进一步细分，形 成层次结构。适用于复杂 查询，但性能较差。
星座模型
结合星型和雪花模型的特 点，以两个事实表为中心， 分别连接不同的维度表。 适用于特定业务场景。
设计维度和度量
维度设计
根据业务需求，确定需要的维度，如 时间、地点、产品等，并定义维度属 性。
度量设计
根据业务需求，确定需要的度量，如 销售额、库存量、成本等，并定义度 量的计算方式。
设计事实表
确定事实表类型
根据业务需求和数据特点，选择合适的事实表类型，如事务型、周期快照型、累积快照型等。
设计事实表结构
定义事实表的列、数据类型、约束等，确保能够准确记录业务活动。
数据粒度设计
确定粒度级别
根据业务需求和数据特点，选择合适的粒度级别，如天、小时、分钟等。
数据仓库技术的数据模型设计方法(八)
数据仓库技术的数据模型设计方法数据仓库技术作为大数据时代的核心技术之一，对于企业的决策和业务分析起着至关重要的作用。
而数据模型设计作为数据仓库建设的基础，直接关系到整个数据仓库的有效性和稳定性。
本文将从概念化数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型三个方面，讨论数据仓库技术的数据模型设计方法。
一、概念化数据模型概念化数据模型是数据仓库设计的起点，它是一个高层次的抽象模型，反映了业务需求和逻辑结构。
在设计概念化数据模型时，我们可以采用实体-关系模型（ERM）或维度建模（DM）来描述业务实体和关系。
实体-关系模型适用于较复杂的多对多关系，而维度建模则适用于更加简化和聚焦的数据模型。
在概念化数据模型设计中，需要考虑的因素包括实体的定义与归类、实体之间的关系、实体属性的定义与描述等。
通过精确和全面地定义实体和关系，可以确保后续的数据模型设计和数据抽取过程的准确性和可靠性。
二、逻辑数据模型逻辑数据模型是在概念化数据模型的基础上，对具体业务需求进行了更加具体和详尽的描述。
逻辑数据模型通常采用层次化的结构，将概念层次进行了分解和细化。
在逻辑数据模型设计中，我们可采用数据流图和实体-关系图的方法，对数据仓库的业务流程和数据流进行了详细的建模。
在这个阶段，需要考虑的因素包括实体之间的关系、数据流的方向和流程、数据的粒度和精确度、数据的变化和周期等。
通过逻辑数据模型的设计，可以全面了解业务流程和数据流向，为后续的物理数据模型设计提供了依据和指导。
三、物理数据模型物理数据模型是最终体现在数据库中的具体数据结构和存储方式。
在物理数据模型设计中，我们需要考虑数据库的选择、表的设计和索引的建立等因素。
首先，数据库的选择是非常重要的，不同数据库有不同的特点和适用场景。
例如，关系型数据库适合于事务处理和数据一致性要求较高的场景，而NoSQL数据库则适合于大规模数据的存储和分析。
其次，表的设计需要按照概念和逻辑模型进行转换，并考虑到性能和扩展性的需求。
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数据仓库模型设计[1]
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.2 数据仓库设计的三级数据模型
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。
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数据仓库模型设计[1]
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.2 数据仓库设计的三级数据模型 一、概念模型
概念模型描述的是从客观世界到主观认识的
映射，它是用于我们为一定的目标设计系统、收
集信息而服务的一个概念性工具。在进行系统设
计时，我们首先要将现实世界抽象为概念模型，
然后再用计算机世界的模型和语言对客观世界中
的具体问题进行描述。
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数据仓库模型设计[1]
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.2 数据仓库设计的三级数据模型
二、逻辑模型
目前数据仓库一般建立在关系数据库基础之 上。因此，在数据仓库的设计中采用的逻辑模型 就是关系模型，无论是主题还是主题之间的联系， 都用关系来表示。逻辑模型描述了数据仓库的主 题的逻辑实现，对于关系数据库来说，即每个主 题所对应的关系表的关系模式的定义。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。
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数据仓库模型设计[1]
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.2 数据仓库设计的三级数据模型 三、物理模型
物理模型是逻辑模型在数据仓库中的实现，
如数据存储结构、数据索引策略、数据的存储策
略以及存储分配优化等。
PPT文档演模板
数据仓库模型设计[1]
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.2 数据仓库设计的三级数据模型 四、三种模型之间的关系
客观世界
主观世界
关系模型Байду номын сангаас
物理实现 的细节
概念模型
逻辑模型
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物理模型
数据仓库模型设计[1]
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计 1.4.2 数据仓库设计的三级数据模型
五、高级模型、中级模型和低级模型
高级模型：即数据概念模型，用E-R图表示。 低级模型：即物理数据模型。 中级模型：称为数据项（dis-data item set）。
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数据仓库模型设计[1]
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.2 数据仓库设计的三级数据模型 五、高级模型、中级模型和低级模型
dis是E-R图的细分。E-R图的每一个主题都 与一个dis相对应。
dis
中级模型
dis
主题1 主题2
E-R图 高级模型
dis
中级模型
dis
主题3
数据仓库模型设计
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2020/11/21
数据仓库模型设计[1]
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
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1.4.1 数据仓库模型设计方法概述
数据仓库系统的设计与数据库系统设计的区别
数据库系统设计 数据仓库系统设计
面向的数据类型
面向应用
面向分析
应用需求
比较明确
不太明确
系统设计目标 数据来源
主题4
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第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.2 数据仓库设计的三级数据模型 五、高级模型、中级模型和低级模型
每个dis中的数据分为4个组别：基本数据组、
二级数据组、连接数据组和类型数据组。
1）连接数据组
主要用于本主题与其他主题之间的联系，体
现E-R图中主题之间的关系。一般情况下，连接
数据组往往是一个主题的公共码键。
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第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.2 数据仓库设计的三级数据模型
五、高级模型、中级模型和低级模型
2）基本数据组
基本数据组包含了本主题中固定的、基本
不变的属性。
3）二级数据组
是本主题中有时会发生变化的数据，其稳
定性低于基本数据组。
身份证号码
住址 文化程度
电话 E-mail
交易ID 商品金额 电器 购买时间
交易ID 商品金额
购买时间
床上 用品
交易ID 商品金额 购买时间
数据仓库模型设计[1]
食品
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1.4 数据仓库模型设计
1.4.3 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。
明确的描述。
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第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.2 数据仓库设计的三级数据模型
数据模型是数据仓库建设的基础，一个完整、 灵活、稳定的数据模型对于数据仓库项目的成功 起着如下重要的作用：
1）数据模型是整个系统建设过程的导航图。 2）有利于数据的整合。 3）通过数据模型的建立，可以排除数据描述的不一 致性。 4）由于数据模型对现有的信息以及信息之间的关系 从逻辑层进行了全面的描述，当未来业务发生变化或系统 需求发生变化时，可以很容易地实现系统扩展。
4）类型数据组
是本主题中经常改变的数据，其稳定性最
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低。
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第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.2 数据仓库设计的三级数据模型 类型数据组
五、高级模型、中级模型和低级模型
例： 基本数据组
商品ID
连接数据组
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二级数据组
客户ID 姓名 性别
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
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
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第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.1 数据仓库模型设计方法概述
数据仓库系统的设计可以分为数据仓库模 型设计和数据装载接口的设计两大部分，其中 数据仓库模型设计又包括概念模型设计、逻辑 模型设计和物理模型设计三个部分。