数据仓库维度建模演示教学
维度建模案例的详细说明和讲解
维度建模案例的详细说明和讲解维度建模是一种常用的数据建模方法，它在构建数据仓库和商业智能系统中具有重要的作用。
本文将详细说明和讲解维度建模案例，包括其基本概念、设计原则以及实际应用。
一、维度建模基本概念维度建模是一种从用户的观点出发来组织和表示数据的方法。
它通过将数据划分为事实表和维度表，将业务过程中的指标与其背后的业务上下文关联起来，以便于理解和分析。
具体而言，维度表存储与业务过程相关的维度属性，例如日期、产品、地点等；而事实表则存储与指标相关的数据，例如销售额、利润等。
维度建模的设计原则主要包括：简单性、可理解性、一致性和可扩展性。
简单性指设计应该尽量保持简单，避免过度复杂和冗余；可理解性指设计应该易于理解和解释，符合用户的需求和认知；一致性指设计应该在整个数据仓库中保持一致，避免冲突和不一致；可扩展性指设计应该具备扩展和适应变化的能力。
二、维度建模的实际应用案例1. 零售业销售分析：假设我们拥有一个零售业数据仓库，其中包含了各种维度和事实数据。
我们可以使用维度建模来进行销售数据的分析和报表生成。
例如，我们可以将日期、产品、地点等维度与销售额、销售数量等事实数据关联起来，以便分析销售趋势、产品销售排行等信息。
2. 客户关系管理分析：在客户关系管理系统中，我们可以使用维度建模来分析客户的购买行为、消费偏好等信息。
例如，我们可以将客户、产品、时间等维度与购买金额、购买次数等事实数据关联起来，以便分析每个客户的购买习惯、忠诚度等指标。
3. 健康保险索赔分析：在健康保险业务中，我们可以使用维度建模来分析索赔数据。
例如，我们可以将保险公司、被保险人、医院等维度与索赔金额、索赔原因等事实数据关联起来，以便分析索赔金额的分布、索赔原因的排名等信息。
三、维度建模的观点和理解维度建模作为一种常用的数据建模方法，具有许多优点。
首先，它能够将复杂的业务过程和指标进行简化和抽象，使得数据更易于理解和分析。
其次，维度建模能够提供多维度的视角，使得用户能够从不同角度进行数据分析。
数据仓库建模教程
Oracle Warehouse Builder 10gOracle Warehouse Builder 10g是一种用来设计和部署商务智能应用程序、数据仓库和数据集市的工具。
用户可以利用 Warehouse Builder 从始至终设计他们自己的商务智能应用程序。
维设计、ETL 过程设计、从不同的数据源系统进行提取、广泛的元数据报表以及与Oracle Discoverer、Oracle Workflow 和 Oracle 企业管理器集成，这些特性提供了一个以Warehouse Builder 为核心的集成的商务智能解决方案。
建立商务智能系统的模型Oracle Warehouse Builder 不仅仅是一个 ETL（提取、转换、加载）工具，还可以帮助用户设计他们的ETL 过程、目标仓库、中间存储区域和最终用户访问层。
任何商务智能解决方案中的主要组件均包含商务智能系统进行报告所依据的数据源系统。
Warehouse builder 为开发人员提供了一种轻松的、向导驱动的方式来获取数据源系统的元数据。
可以通过读取数据字典或 Oracle Designer 信息库来捕获元数据，同时还支持行业标准的通用仓库元模型 (CWM) 定义。
Warehouse Builder 10g引入了一个合作伙伴解决方案，它支持由第三方供应商（如 CA Erwin、PowerDesigner 和 Business Objects）提供的 40 多个元数据文件。
在捕获该信息后，开发人员可以使用数据源的元数据表示来建立提取过程的模型。
所支持的数据源系统包括：q Oracle 数据库q平面文件q SAP R/3q DB2、Sybase、Informix、SQL Server 以及其他文件（通过 Oracle 透明网关）q ODBCq主机Warehouse Builder 还能够检测这些数据源中的更改，并根据最新发现的信息来更新它的信息库。
数据仓库设计与建模的维度数据的层次化处理
数据仓库设计与建模的维度数据的层次化处理数据仓库在企业信息化建设中起到了至关重要的作用，它可以帮助企业进行数据的分析与决策，提高企业的竞争力。
而在数据仓库的设计与建模过程中，维度数据的层次化处理是一个关键的环节。
本文将分别从维度数据的定义、层次化处理的意义以及实现层次化处理的方法进行探讨。
一、维度数据的定义维度数据是数据仓库中用于描述业务特征或事实的数据，它可以帮助我们理解和分析业务过程。
常见的维度数据包括时间、地理位置、产品等。
在数据仓库的设计与建模中，维度是一个非常重要的概念，它可以帮助我们对事实数据进行有效的分析与挖掘。
二、层次化处理的意义维度数据的层次化处理是指将维度数据划分为不同的层次，以满足不同层次的数据分析需求。
层次化处理可以使得数据仓库的查询与分析更加灵活、高效，有助于提升数据仓库的应用价值。
通过层次化处理，可以将维度数据进行归类、排序和概括，使得用户可以方便地从不同角度对数据进行切片和钻取，获得更加详细的分析结果。
三、实现层次化处理的方法1. 分类层次化处理：通过将维度数据进行分类，将其划分为不同的层次。
例如，对于时间维度数据，可以按年、季度、月份等进行分类。
这样，用户可以根据需要选择特定的层次进行分析，避免了在大量数据中查找所需信息的困扰。
2. 排序层次化处理：根据维度数据的重要性、逻辑顺序或用户需求，对维度数据进行排序。
例如，对产品维度数据可以按照销售额进行排序，对地理位置维度数据可以按照地区大小进行排序等。
排序后的维度数据可以更加直观地展示出重要性和关联性，提高用户的数据分析效率。
3. 概括层次化处理：对维度数据进行概括，将细粒度的数据聚合为粗粒度的数据。
例如，对于产品维度数据，可以将每个具体的产品进行分类，形成品类维度数据。
这样，用户可以根据需要选择不同层次的数据进行查询，更加方便地了解业务情况。
四、维度数据的层次化处理实践在实际的数据仓库设计与建模中，我们可以采取以下步骤来实现维度数据的层次化处理。
数据仓库中的维度建模及数据挖掘方法研究
数据仓库中的维度建模及数据挖掘方法研究数据仓库是一个存储、管理以及分析大量数据的系统，它主要用于支持企业的决策制定过程。
数据仓库之所以能够支持复杂的决策制定过程，是因为它采用了维度建模的方法。
维度建模是一种特殊的建模方法，它能够清晰明确地描述一个业务过程，从而帮助业务分析师快速梳理和理解业务需求，为决策制定提供有效的支持。
维度建模的方法主要是通过维度和度量来描述业务过程，其中维度是业务过程的属性，度量是对这些属性进行度量的指标。
比如，某个零售公司希望了解其销售数据，可以采用时间、地点、商品、客户等维度来描述销售过程，而销售额、销售数量等度量则是这些维度数据的分析结果。
在维度建模的基础上，数据挖掘则是一个更深入的分析过程。
它不仅仅是对维度和度量进行分析，还需要探索这些数据之间的关系，找出潜在的模式和规律。
数据挖掘可以应用于许多领域，如金融、医疗、营销等，帮助企业识别新的机会和挑战，并制定相应的决策。
在实践中，我们可以采用OLAP(On-line Analytical Processing)工具和数据挖掘算法来分析数据仓库中的数据。
OLAP工具可以提供很多分析功能，如多维分析、数据切割、统计、图形分析等，帮助用户快速获取业务洞察。
数据挖掘算法则可以帮助用户发现有用的信息和模式，如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法等。
值得一提的是，虽然维度建模和数据挖掘在不同层次的数据分析过程中具有不同的应用，但二者是互相关联、互相支持的。
事实上，维度建模提供了用于分析的维度和度量，而数据挖掘则需要这些维度和度量作为分析的对象。
因此，在实践中，我们需要在维度建模和数据挖掘之间建立良好的连接，将业务需求转化为有效的分析方法，并通过数据挖掘方法提取出有用的信息和模式。
总之，数据仓库中的维度建模和数据挖掘是数据分析的重要方法，它们帮助企业发掘潜在的商业机会，并优化决策制定过程。
在实践中，我们需要综合应用OLAP工具和数据挖掘算法，将业务需求转化为有效的分析方法，并从数据中挖掘出有用的信息和模式。
数据仓库设计与建模的维度层级与维度属性的设计方法(九)
数据仓库设计与建模的维度层级与维度属性的设计方法导语：数据仓库是现代企业信息系统的核心组成部分之一，它承载着企业海量数据的存储、管理、分析和挖掘任务。
在数据仓库的设计与建模过程中，维度层级与维度属性的设计是非常重要的环节，它直接关系到数据仓库的数据质量和分析能力。
本文将围绕这一主题展开论述，介绍维度层级与维度属性的设计方法，并探讨其在数据仓库设计中的应用。
一、维度与维度层级的定义维度是描述数据事实的一组属性，它是数据仓库中组织和管理数据的基本单位。
维度采用层级结构进行组织，层级是指维度中属性的递进关系，包括上下级关系和聚合关系。
维度层级的设计是数据仓库建模的核心任务之一。
二、维度层级的设计方法1. 自顶向下设计自顶向下设计是指从最高层级开始，通过逐步添加下一级别的属性来构建维度层级。
在设计过程中，需兼顾多个因素，包括数据的完整性、一致性和可用性等。
一般来说，维度的顶层属性应该具备高度抽象、普适性较强的特点，而下层属性应逐渐具体和具备差异化。
2. 遵循维度建模原则在设计维度层级时，需要遵循一些维度建模的原则，包括单一业务逻辑、有限分层、遵循传统数据结构和尊重源系统数据结构等。
这些原则有助于提高维度的可理解性、可扩展性和可维护性。
3. 基于业务理解维度的设计应基于对业务的深入理解。
通过与业务分析师和业务用户的合作，了解业务过程、业务规则和业务约束，以确保维度的设计与业务需求相符。
此外，在设计过程中应充分考虑业务的变化和扩展，保持灵活性和可适应性。
三、维度属性的设计方法1. 选择合适的属性在维度属性的设计中，首先需要根据业务需求选择合适的属性。
属性应具备以下特点：包含丰富的信息内容、具备明确的业务含义、易于理解和使用、具备高可操作性和可度量性。
2. 属性的分类与归纳属性可以按不同的需求进行分类和归纳。
常见的分类方式有：业务属性、度量属性、计算属性和控制属性等。
分类与归纳可以使属性之间的关系更加清晰，并为数据仓库的查询和分析提供更多便利。
数仓学习-维度建模
数仓维度建模（如有侵权请联系删除）一、什么是维度建模按照事实表，维度表来构建数据仓库，数据集市。
将数据结构化的逻辑设计方法，它将客观世界划分为度量和上下文。
二、维度建模的优势和原则1、优势和缺点a) 维度建模是可预测的标准框架。
允许数据库系统和最终用户查询工具在数据方面生成强大的假设条件，这些数据主要在表现和性能方面起作用。
b) 星型连接模式的可预测框架能够忍受不可预知的用户行为变化。
c) 具有非常好的可扩展性，以便容纳不可预知的新数据源和新的设计决策。
可以很方便在不改变模型粒度情况下，增加新的分析维度和事实，不需要重载数据，也不需要为了适应新的改变而重新编码。
较好的扩展性意味着以前的所有应用都可以继续运行，并不会产生不同的结果。
但是，维度建模法的缺点也是非常明显的，由于在构建星型模式之前需要进行大量的数据预处理，因此会导致大量的数据处理工作。
而且，当业务发生变化，需要重新进行维度的定义时，往往需要重新进行维度数据的预处理。
而在这些与处理过程中，往往会导致大量的数据冗余。
另外一个维度建模法的缺点就是，如果只是依靠单纯的维度建模，不能保证数据来源的一致性和准确性，而且在数据仓库的底层，不是特别适用于维度建模的方法。
2、维度建模的原则原则1、载入详细的原子数据到维度结构中维度建模应该使用最基础的原子数据进行填充，以支持不可预知的来自用户查询的过滤和分组请求，用户通常不希望每次只看到一个单一的记录，但是你无法预测用户想要掩盖哪些数据，想要显示哪些数据，如果只有汇总数据，那么你已经设定了数据的使用模式，当用户想要深入挖掘数据时他们就会遇到障碍。
当然，原子数据也可以通过概要维度建模进行补充，但企业用户无法只在汇总数据上工作，他们需要原始数据回答不断变化的问题。
原则2、围绕业务流程构建维度模型业务流程是组织执行的活动，它们代表可测量的事件，如下一个订单或做一次结算，业务流程通常会捕获或生成唯一的与某个事件相关的性能指标，这些数据转换成事实后，每个业务流程都用一个原子事实表表示，除了单个流程事实表外，有时会从多个流程事实表合并成一个事实表，而且合并事实表是对单一流程事实表的一个很好的补充，并不能代替它们。
4种数据仓库建模方法
引言概述在数字化时代，数据成为企业运营和决策的重要驱动力。
为了更好地管理和利用企业数据，很多企业采用数据仓库来集成和存储数据。
数据仓库建模是数据仓库设计的核心环节，它决定了数据在仓库中的组织结构和查询方式。
本文将介绍四种常见的数据仓库建模方法，包括维度建模、实体关系模型、标准化模型以及主题建模。
维度建模维度建模是一种以事实表和维度表作为核心的建模方法。
事实表是存储数值型数据的表，维度表则存储描述性属性的表。
在维度建模中，事实表和维度表通过共享主键来建立关联。
小点详细阐述：1.事实表的设计：事实表应选择合适的粒度，并包含与业务流程相关的度量。
例如，销售事实表可以包含销售额、销售数量等度量。
2.维度表的设计：维度表应包含与业务流程相关的描述性属性，例如时间、产品、地理位置等。
维度应具有层次结构，以便支持多维分析。
3.关系型数据库实现：维度建模通常使用关系型数据库来实现，它通过表和关联键来表示维度和事实之间的关系。
实体关系模型实体关系模型是一种基于关系代数和数据库范式的建模方法。
它通过实体、属性和关系来描述数据的结构。
实体关系模型适用于较复杂的数据仓库场景，其中数据具有多层级和复杂的关系。
小点详细阐述：1.实体的建模：实体是数据仓库中的核心对象，它代表了业务流程中的实际对象。
实体的属性描述了实体的特征。
2.关系的建模：关系描述了实体间的关联和依赖关系。
在实体关系模型中，关系通过外键建立。
3.数据库范式：实体关系模型追求高度的数据规范化，以减少数据冗余和不一致性。
标准化模型标准化模型是一种以消除冗余数据为核心的建模方法。
在标准化模型中，数据被拆分为多个表，并通过关系建立关联。
小点详细阐述：1.数据拆分：标准化模型通过将数据拆分为多个表，将重复的数据存储在一个地方，并通过外键建立关联。
2.数据插入和查询：标准化模型在数据插入和查询时需要进行多表关联操作，对性能有一定影响。
3.适用场景：标准化模型适用于事务性场景，如订单管理、库存管理等。
数据仓库建模方法总结
数据仓库建模方法总结数据仓库建模是数据仓库构建过程中的重要环节，它决定了数据仓库的数据结构和查询性能。
本文将总结几种常见的数据仓库建模方法，包括维度建模、事实建模和标准化建模，并比较它们的优缺点。
1. 维度建模维度建模是一种常见的数据仓库建模方法，它基于维度表和事实表的概念。
维度表包含描述业务过程的属性，如时间、地点、产品等，而事实表包含与业务过程相关的度量。
维度表和事实表通过共同的键连接起来，形成星型或雪花型的模型。
优点：1) 简单直观：维度建模易于理解和使用，可以快速设计和构建数据仓库。
2) 查询性能高：维度建模的星型结构简化了查询的关联操作，提高了查询性能。
缺点：1) 一对一关系：维度表和事实表之间是一对多的关系，无法处理多对多的关系。
2) 数据冗余：维度表中的属性可能存在冗余，造成数据冗余和一致性问题。
2. 事实建模事实建模是基于主题的数据仓库建模方法，它以业务过程为核心构建事实表，包括维度键和度量。
事实表记录了业务过程发生的事实信息，维度键用于连接事实表和维度表，度量用于度量业务过程的指标。
优点：1) 灵活性高：事实建模能够适应复杂的业务逻辑和多对多的关系。
2) 数据粒度控制：事实表可以根据需要控制数据的粒度，提供灵活的查询和分析能力。
缺点：1) 设计复杂：事实建模的设计复杂度较高，需要考虑多对多的关系和度量的粒度控制。
2) 查询性能相对低：事实建模需要进行多表关联操作，查询性能相对较低。
3. 标准化建模标准化建模是一种将数据仓库模型与关系数据库模型类似的建模方法。
它将数据存储在标准化的表中，通过复杂的关联操作来查询和分析数据。
标准化建模与维度建模和事实建模相比，更适用于小型数据仓库和查询较少的情况。
优点：1) 数据一致性：标准化建模减少了数据冗余，提高了数据一致性。
2) 灵活可扩展：标准化建模可以适应不同的查询需求，支持灵活的查询和分析。
缺点：1) 查询复杂：标准化建模需要进行多表关联和聚合操作，查询复杂度较高。
数据仓库中的维度建模与事实表设计
数据仓库中的维度建模与事实表设计数据仓库是一个集成的、主题导向的、时间可变的、非易失性的数据存储，用于支持管理决策。
在数据仓库中，维度建模和事实表设计是非常重要的，它们是数据仓库设计的核心。
维度建模是指将数据仓库中的数据组织成一个统一的、易于理解的维度模型，而事实表设计则是指如何将业务过程和指标以一种易于查询和分析的方式存储到数据库中。
在本文中，我们将探讨数据仓库中的维度建模与事实表设计的相关内容。
一、维度建模维度建模是数据仓库设计的核心，它是数据仓库中维度和事实之间的关系模型。
维度模型由事实表和维度表组成，它们之间存在着一对多的关系。
维度模型是一个简单直观的模型，它将业务过程和指标以一种易于理解的方式组织起来。
1.维度表在维度建模中，维度表是非常重要的，它是用来描述业务对象的表。
维度表通常包含了多个属性字段，每个属性字段描述了业务对象的一个特定属性。
比如，在销售数据中，维度表可能包含了产品、时间、地点等属性字段。
2.事实表事实表是数据仓库中存储业务过程和指标的表，它包含了一个或多个度量字段，度量字段是用来度量业务活动的指标。
事实表和维度表之间通过外键关联起来，事实表中的度量字段通常是和维度表的外键字段关联的。
3.星型模式维度模型通常被称为星型模式，因为它的结构呈现出星型的形状。
在星型模式中，中心的事实表被围绕着多个维度表组织起来，形成了一个星型的结构。
4.雪花模式除了星型模式之外，还有一个常见的维度模型是雪花模式。
在雪花模式中，维度表的层次结构被规范化成多个维度表，这样可以节省存储空间，但也会增加查询复杂度。
5.维度层次维度表中的属性字段通常是按照层次结构组织起来的，比如在时间维度中，可以有年、季度、月、日等层次。
在维度建模中，采用自然层次结构的维度表是非常重要的，它可以帮助用户更加方便地进行查询和分析。
维度建模是数据仓库设计的核心，它可以帮助用户更加方便地理解业务过程和指标。
通过合理的维度建模，可以提高数据仓库的查询性能，减少数据冗余，提高数据的一致性和可靠性。
数据仓库设计与构建中的维度建模方法探究
数据仓库设计与构建中的维度建模方法探究维度建模是数据仓库设计和构建中的重要环节，它能够帮助企业将海量的数据组织成更易于理解和查询的结构，并提供有力的决策支持。
本文将探讨维度建模的方法，包括星型模型和雪花模型，并比较它们的优缺点。
1. 星型模型：星型模型是最常用的维度建模方法之一。
它的结构简单明了，由一个事实表和多个维度表组成。
事实表包含数值和度量，描述了业务过程中的事实，例如销售额、订单数量等。
维度表则描述了与事实表相关的维度，例如日期、地点、产品等。
星型模型的优点有以下几点：首先，它易于理解和查询，因为维度表之间的关系非常清晰。
可以通过连接事实表和维度表进行直接的查询，无需复杂的关联操作。
其次，它适用于大部分业务场景，特别是针对较为简单的分析需求，如基于某个维度进行的查询和分析。
再次，星型模型的扩展性强，可以轻松地添加新的维度表或事实表。
此外，它也适用于冗余数据较少的场景。
然而，星型模型也存在一些缺点：首先，它可能会导致数据冗余。
由于维度表只与一个事实表关联，如果多个事实表需要共享相同的维度信息，就需要在每个事实表中复制这些维度数据，导致数据冗余。
其次，查询复杂度较高。
对于需要关联多个维度表的复杂查询，需要进行多次连接操作，降低了查询效率。
最后，星型模型对于更复杂的业务场景可能不够灵活。
如果业务需求中存在多级维度之间的层次关系，星型模型无法直接表示这种层次结构。
2. 雪花模型：雪花模型是相对于星型模型的一个改进。
它通过将某些维度表的属性拆分成更小的维度表，形成维度表的层次结构，进一步减少了数据冗余。
雪花模型可以看作是星型模型的一种扩展。
雪花模型的优点有以下几点：首先，它减少了数据冗余。
将维度表进行拆分，可以更好地组织和管理维度数据，提高数据仓库的性能和灵活性。
其次，它支持更复杂的层次结构。
雪花模型可以更好地表示维度之间的层次关系，如产品分类之间的多级层次。
再次，它适用于需要更灵活的查询需求。
雪花模型可以通过多级连接操作实现更细致的数据查询和分析。
数据仓库建模ppt课件
数据仓库数据模型架构
业务数据存储区， 数据模型在 这里保证了 数据的一致 性
内部管理的元数 据，数据模 型帮助进行 统一的元数 据的管理
系统记录域的汇总， 数据模型保 证了分析域 的主题分析 的性能，满 足了部分的 报表查询。
内部资料，注意保密
具体的主题业务分 析，数据模型 可以单独存储 在相应的数据 集市中。
内部资料，注意保密
三范式的原子层＋数据集市
内部资料，注意保密
三范式原子层＋数据集市特点
通过“面向主题”表示应该围绕主题来组织数据仓库中的数据，例如 客户、供应商、产品等等。每个主题区域仅仅包含该主题相关的信息。
数据仓库应该一次增加一个主题，并且当需要容易地访问多个主题时， 应该创建以数据仓库为来源的数据集市。换言之，某个特定数据集市 中的所有数据都应该来自于面向主题的数据存储。
内部资料，注意保密
数据仓库模型（Data Warehouse Model）
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
数据仓库模型起到了指导或计划数据仓库实现的作用。 在真正的实现开始之前，联合每个业务领域的数据模 型可以帮助确保其结果是有效的数据仓库，并且可以 帮助减少实现的成本。
在三范式的原子层上定义ROLAP比在星型结构的原子层上定义ROLAP要 复杂很多。采用这种架构需要在定义ROLAP是多下些功夫，而且ROLAP 的元数据不一定是通用的格式，所以对ROLAP做展现很可能会受到工 具的局限。
这类架构和第一类很相似，只是少了原子层上的数据集市
内部资料，注意保密
选择合适的数据仓库架构
内部资料，注意保密
高层建模
实体和关系
实体：人，地点，物，事件以及任何包含业务活动数 据的概念。
数据仓库中的维度建模与查询优化技术
数据仓库中的维度建模与查询优化技术维度建模和查询优化是数据仓库设计和管理中至关重要的两个方面。
维度建模是为了能够有效地组织和表示数据，以便用户能够快速、直观地进行分析和报告。
而查询优化则是为了提高查询性能，并确保数据仓库在处理大规模数据时能够高效运行。
在本文中，将详细介绍数据仓库中的维度建模和查询优化技术。
维度建模是将业务过程和规则转换为可操作的数据模型的过程。
它通过将数据按照不同的业务维度进行组织，从而实现更高效的数据管理和查询操作。
通常，维度建模采用星型模型或雪花模型。
在星型模型中，事实表位于中心，而维度表则围绕着事实表连接。
雪花模型则在星型模型的基础上，进一步规范化维度表以减少冗余数据。
维度建模的好处是更好的数据可理解性和查询性能。
在维度建模中，关键任务之一是确定合适的维度和事实。
维度是用于对事实进行分类和分析的属性，具有一定级别的层次结构。
其中最重要的维度通常是时间、地理位置、产品和客户。
事实是与业务过程相关联的数值数据。
通过选择合适的维度和事实，可以确保数据仓库能够满足用户的分析需求。
查询优化是为了提高数据仓库中查询的性能和效率。
在数据仓库中，查询往往涉及大量的数据和复杂的操作。
因此，优化查询可以大大减少查询时间，提高用户体验。
以下是一些常用的查询优化技术：1. 索引：在数据仓库中，索引用于加速查询操作。
通过在关键列上创建索引，数据库系统可以更快地找到匹配条件的行。
在维度建模中，通常会在维度和事实表的属性上创建索引。
2. 列存储：列存储是一种将数据按列而不是按行存储的技术。
它在数据仓库中提供更高的压缩率和查询性能。
由于查询通常只涉及少量列，因此将数据按列进行存储可以减少磁盘I/O并提高查询速度。
3. 分区和分片：将数据分成多个部分可以减少查询时需扫描的数据量。
通过按照某个属性（如时间范围）对数据进行分区，可以更快地定位所需数据并提高查询性能。
4. 聚集和摘要表：通过创建聚集和摘要表，可以避免对原始数据进行复杂的计算和聚合操作。
数据仓库（二）之维度建模篇
数据仓库（二）之维度建模篇•概述维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，它将客观世界划分为度量和上下文。
度量是常常是以数值形式出现，事实周围有上下文包围着，这种上下文被直观地分成独立的逻辑块，称之为维度。
它与实体-关系建模有很大的区别，实体-关系建模是面向应用，遵循第三范式，以消除数据冗余为目标的设计技术。
维度建模是面向分析，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术。
•维度建模优点•事实表事实表存储了从业务活动或事件提炼出来的性能度量，它主要包含维度表的外键和连续变化的可加性数值或半可加事实。
事实表产生于业务过程中而不是业务过程的描述性信息。
它一般是行多列少，占了数据仓库的90%的空间。
在维度模型中也有表示多对多关系的事实，其他都是维度表。
事实表粒度事实表的粒度是产生事实行的度量事件的业务定义。
粒度确定了事实表的业务主键，事实表的所有度量值必须具有相同的粒度。
事实表类型1.事务事实表它是面向事务的，其粒度是每一行对应一个事务，它是最细粒度的事实表。
2.周期快照事实表它是按照良好的时间周期间隔(每天，每月)来捕捉业务活动的执行情况，一旦装入事实表就不会再去更新，它是事务事实表的补充，而非替代品。
3.累积快照事实表它用于描述业务过程中某个不确定时间跨度里的活动，它随着业务活动的发生会不断的更新。
事实表区别：•维度表维度表是对业务过程的上下文描述，主要包含代理键、文本信息和离散的数字。
它是进入事实表的入口，丰富的维度属性给出了对事实表的分析切割能力，它一般是行少列多。
如果属性值是离散的，用于过滤和标记的，就放到维度表里，如果是属性值是连续取值，用于计算的，就放到事实表中。
维度表类型缓慢变化维1.类型1字段值发生变化时覆盖原来的值。
2.类型2字段值发生变化时会新增一行，重新分配代理键，每一行添加开始日期，结束日期，版本号，是否当前值。
3.类型3每条记录会新增一列来标识变化前的值，发生变化时，把旧值放到新增的列中，把新值覆盖旧值。
数据仓库建模方法论PPT课件( 48页)
多的数据，重建将会带来严重后果
理且快速地进行重建
灵活性
多维设计是很多业务过程聚集在一起的结果。当 处理请求发生变化时，多维数据库的设计未必能 够适度地变化。
数据仓库模型存放数据粒度级别为原子级别，原子级别可以任意组合。故可以支持将来未 知需求。
复杂性
数据集市模型易于业务人员理解。可以很容易构 建数据集市，然而，当一个一个地建立数据集市 时，由于数据的企业视图的复杂性，对于这种结 构，完成更新时相当复杂的。
易失性
聚集数据集市：当业务过程发生变化，为了消除 数据仓库模型是与过程无关的，它摒弃了由于处理过程影响而带来的变化
或减少对事实表重建，需要增加新的维或改变维。 数据仓库模型的设计依赖于企业的业务规则，而不依赖与在其上将运行什么查询。
原子数据集市：由于事实表可能包含几亿甚至更 如果一个已经建好的数据集市需要改变或加强，可以根据存储在数据仓库中的细节数据合
法》
Bill Inmon
数据仓库之父，数据仓库概念的创始人 理论： Corporate Information Factory(CIF) 主要著作：《数据仓库》、《企业信息工厂》
企业数据仓库EDW
企业数据仓库定义：
数据仓库中的细节数据是与处理过程无关的，因此数据仓库的数据模型使得数据不一致的 风险最小。
功能性
为多维处理提供了理想环境，切片和切块、上钻 和下钻等查询提供良好的性能
持续维护
支持数据挖掘、统计分析和即席查询
总体目标是防止由于环境的后续构建、调整和优化而产生的高昂的代价。一个良好的数据 仓库模型将为企业提供长久的服务，将提供如下回报： 整个环境端到端一致性和集成性 易于建立新的数据集市 加强现有数据集市 数据仓库和有关数据集市的维护和可持续发展
数据库数据仓库设计维度建模与事实表设计
数据库数据仓库设计维度建模与事实表设计数据库数据仓库设计维度建模与事实表设计是在建立数据库数据仓库时必不可少的一部分。
数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的信息系统，旨在帮助企业进行决策支持和数据分析。
在设计数据库数据仓库时，维度建模与事实表设计是两个关键的步骤，本文将对这两个方面进行详细说明。
一、维度建模维度建模是数据仓库设计的核心环节。
维度是一个用于描述事实的结构属性，是数据仓库中对数据进行分类和归纳的基础。
维度建模的目标是建立一个能够满足业务需求、易于理解和维护的数据模型。
在维度建模中，最常用的方法是星型模型和雪花模型。
星型模型是以一个中心事实表为核心，通过多个维度表与事实表进行关联，形成星型的结构。
而雪花模型则在星型模型的基础上，将某些维度进一步拆分为多个维度表，形成雪花状的结构。
在选择维度建模方法时，需要考虑业务需求和数据结构的复杂性。
星型模型适用于简单的业务场景，而雪花模型适用于复杂的业务场景。
此外，还需要考虑数据的冗余和一致性。
星型模型会产生冗余的数据，但对于查询性能较好；而雪花模型能够减少冗余数据，但对查询性能有一定的影响。
二、事实表设计事实表是数据仓库中最重要的表之一，用于存储与业务过程相关的度量数据。
事实表是一个包含了主键和度量列的表，主键一般由维度表的主键组成，而度量列则包含业务指标的数值，如销售额、订单数量等。
在事实表设计中，需要考虑以下几个方面：1. 选择合适的度量列：度量列是事实表的核心内容，需要根据业务需求选择合适的度量指标。
度量指标应该是可度量、可计算和可聚合的。
2. 定义粒度：粒度是指度量数据的统计单位。
在定义粒度时，需要根据业务需求和数据可用性进行权衡。
较细的粒度可以提供更详细的数据，但会增加查询的复杂性和计算的开销。
3. 设计主键：主键是用于唯一标识每一条记录的列。
在设计主键时，需要考虑唯一性、稳定性和可读性。
4. 建立索引：对于常用的查询字段和条件，可以通过建立索引来提高查询性能。
数据仓库设计维度建模和ETL流程
数据仓库设计维度建模和ETL流程数据仓库设计维度建模和ETL流程是在建立和维护数据仓库时最重要的环节之一。
通过合理的维度建模和高效的ETL流程设计，可以保证数据仓库的数据质量和查询效率。
本文将探讨数据仓库设计维度建模和ETL流程的相关概念和最佳实践。
1. 数据仓库设计维度建模数据仓库的维度建模是保证数据仓库数据模型的合理性和灵活性的重要环节。
维度是描述业务过程中固有属性的特征，如时间、地点、产品等。
通过对这些维度进行建模，可以更好地理解业务过程，并进行多维分析。
在维度建模中，常用的技术包括星型模式和雪花模式，其中星型模式是最常用的一种。
在数据仓库的维度建模中，应注意以下几点：- 尽量简化维度：避免创建过多、重复或冗余的维度，保持维度的简洁性和一致性，能够有效提升查询性能。
- 设计适当的维度层次：维度层次应从粗到细，便于用户进行分析和钻取操作。
- 确定维度的完整性：维度的数据应保持一致和完整，避免脏数据对分析结果的影响。
2. ETL流程设计ETL（Extract-Transform-Load）是将源系统的数据抽取、转换和加载到目标数据仓库的过程。
ETL流程设计的好坏直接影响到数据仓库的数据质量和及时性。
以下是一些常用的ETL流程设计原则：- 数据抽取：选择合适的抽取方式，包括全量抽取和增量抽取。
全量抽取适用于数据量较小的情况，而增量抽取可以节省时间和资源，适用于数据量较大的场景。
- 数据转换：在数据转换过程中，需要进行数据清洗、数据集成和数据加工等操作。
清洗过程包括去除重复数据、纠正错误数据和填充缺失数据等。
数据集成包括将多个源系统的数据合并为一致的格式，方便后续的加载和分析。
数据加工包括计算指标、聚合数据和生成新的派生数据等操作。
- 数据加载：数据加载是将经过转换的数据加载到目标数据仓库中。
在数据加载过程中，需要考虑并发控制和异常处理等问题，保证数据的完整性和一致性。
在ETL流程设计中，应注意以下几点：- 实现合适的并发控制：在ETL流程设计中，应考虑到并发操作的场景，尽量避免对同一数据进行并发写入，以免造成数据冲突和数据丢失。
数据仓库维度建模ppt课件
• 例如，零售营销事实表设计如下： POS 事务编号
销售量销售额
成本金额
.
毛利润金额
3.星形模型设计
(3) 维表的设计。 • 维表的属性必须具有以下特征：
– 可用文字描述； – 离散值； – 有规定的约束； – 在分析时可提供行标题。
.
3.星形模型设计
例：零售业营销分析的星型模型图。
时间维
时间键 星期几 月份 年份
.
3.星形模型设计
(2) 事实表的设计方法。
• 事实表是数据仓库中最大的表，在设计时，一定 注意使事实表尽可能的小，因为过大的事实表在 表的处理、备份和恢复、用户查询等方面要用较
长的时间。具体方法主要有：
– 减少列的数量；
日期关键字
– 降低每列的大小；
产品关键字
– 把历史数据存档；
商场关键字 促销关键字
• 在这种模式中，维度表除了具有星形模型中维度 表的功能外，还连接对事实表进行详细描述的详 细类别表，详细类别表通过对事实表在有关维上 的详细描述达到了缩小事实表和提高查询效率的 目的。
.
4.基本雪花模型设计
• 在该模型中，将地理层次国家、区域和分区域嵌 入到销售员维度，这样，公司的管理者想按照国 家、区域、分区域和分区域内的销售员的层次关 系来查看公司的销售情况。
商品维
商店键 商店标识号 商店名称 地址 地区 楼层类型
零售营销
时间键 产品键 商店键 客户键 促销键 销售额 成本金额
促销维
促销键 待定促销 属性
.
产品维
产品键 描述 品牌 类别 包装类型 尺寸
客户维
客户键 客户姓名 购买介绍 信用概况 统计类型 地址
4.雪花模型设计