6数据仓库开发实例详解
doris实践案例
Doris实践案例：基于Doris的数据分析平台建设背景随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始关注如何利用海量的数据来进行深入的分析和洞察，以支持业务决策和优化运营。
然而，传统的数据仓库和分析平台往往面临着数据量大、处理速度慢、扩展性差等问题，无法满足业务的需求。
因此，很多企业开始采用新一代的数据分析平台，如Doris，来构建高效、可扩展的数据分析解决方案。
Doris是由百度公司开源的一款可扩展、高性能、高可靠的分布式列式存储和计算引擎。
它具有以下特点：•列式存储：Doris采用列式存储，可以大幅度提高查询性能，特别是在大规模数据查询时表现更为突出。
•实时计算：Doris支持实时数据的快速导入和实时计算，可以满足实时分析的需求。
•高可扩展性：Doris采用分布式架构，可以方便地进行水平扩展，支持PB 级别的数据存储和处理。
•高可靠性：Doris具有自动容错和自动恢复的能力，支持数据的高可靠性和持久性。
本案例将以某电商企业为例，介绍基于Doris的数据分析平台建设的过程和结果。
过程1. 需求分析与架构设计首先，我们与电商企业的业务团队进行需求沟通和分析，了解他们的数据分析需求和痛点。
通过与业务团队的交流，我们确定了以下需求：•实时分析：需要对实时的交易数据进行分析，以及时发现和解决问题。
•历史分析：需要对历史的销售数据进行深入的分析，以了解销售趋势和用户行为。
•高性能和可扩展性：需要一个高性能和可扩展的数据分析平台，能够支持PB级别的数据存储和处理。
基于以上需求，我们设计了以下架构：架构中的关键组件包括：•数据源：从电商企业的交易系统和其他数据源中获取数据，并实时导入到Doris中。
•数据导入：使用Doris提供的导入工具或自行开发的数据导入程序，将数据导入到Doris中。
•数据存储：Doris使用列式存储引擎存储数据，以提高查询性能。
•数据计算：Doris支持在线查询和离线计算，可以根据需求选择合适的计算方式。
第六章 数据库与数据仓库--PZZ
二级映射
为了能够在内部实现这三个抽象层次的联系和转换，数据库管理系统 在这三级模式之间提供了两层映射：外模式—模式映射，模式—内模式映 射。 ①外模式—模式映射 外模式—模式映射定义了该外模式与模式之间的对应关系。这些映射 定义通常包含在各自外模式的描述中。当模式改变时(例如增加新的属性、 改变属性的数据类型时)，只要改变其映射，就可以使外模式保持不变，对 应的应用程序也可保持不变(因为应用程序是依据外模式编写的)，从而保 证了数据与应用程序的逻辑独立性。 ②模式—内模式映射
彭志忠
一、数据管理技术及其发展
（三）数据库系统阶段
20世纪60年代以来，出现了统一管理数据的专门软件系统—数据库管理 系统(DBMS，DataBase Management System)。 数据库阶段的数据管理特点是： 1、数据结构化。数据结构化是数据库与文件系统的根本区别。
2、较高的数据独立性。用户能以简单的逻辑结构操作数据而无需考虑 数据的物理结构。
3、数据具有一定的独立 性。
《管理信息系统》
山东大学管理学院信息管理系
彭志忠
传统文件处理系统
用户 用户 用户 应用程序1 应用程序2 应用程序3 数据文件1 数据文件2 数据文件3
存在问题：
1、数据冗余与数据不一致性
2、数据联系弱 3、缺少数据字典，缺乏灵活性
《管理信息系统》
山东大学管理学院信息管理系
3、多媒体数据库
多媒体数据具有数据量大 、结构复杂 、数据传输的连续性 等特点。因 而，多媒体数据库需要有特殊的数据结构、存储技术、查询和处理方式。
4、数据仓库
数据仓库，就是一种长期数据存储，这些数据来自于多个异种数据源。 通过数据仓库提供的联机分析处理(OLAP)工具，实现各种粒度的多维数据 分析，以便向管理决策提供支持。
数据仓库与数据挖掘案例分析
数据仓库与数据挖掘案例分析在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。
如何有效地管理和利用这些海量数据，以获取有价值的信息和洞察，成为了摆在众多企业面前的重要课题。
数据仓库和数据挖掘技术的出现，为解决这一问题提供了有力的手段。
接下来，让我们通过一些具体的案例来深入了解这两项技术的应用和价值。
一、零售行业的数据仓库与数据挖掘以一家大型连锁超市为例，该超市每天都会产生大量的销售数据，包括商品的种类、价格、销售数量、销售时间、销售地点等。
通过建立数据仓库，将这些分散在不同系统和数据库中的数据整合起来，形成一个统一的、集成的数据源。
数据挖掘技术则可以帮助超市发现隐藏在这些数据中的模式和趋势。
例如，通过关联规则挖掘，可以发现哪些商品经常被一起购买，从而优化商品的摆放和促销策略。
如果顾客经常同时购买面包和牛奶，那么将这两种商品摆放在相邻的位置，或者推出面包和牛奶的组合促销活动，可能会提高销售额。
通过聚类分析，可以将顾客分为不同的群体，根据每个群体的消费习惯和偏好，进行个性化的营销。
比如，将经常购买高端进口食品的顾客归为一类，针对他们推送相关的新品推荐和优惠信息；而对于注重性价比的顾客群体，则推送一些打折促销的商品信息。
二、金融行业的数据仓库与数据挖掘在金融领域，银行和证券公司也广泛应用数据仓库和数据挖掘技术。
一家银行拥有大量的客户数据，包括客户的基本信息、账户交易记录、信用记录等。
利用数据仓库，银行可以对这些数据进行整合和管理，实现对客户的全面了解。
数据挖掘可以帮助银行进行客户细分，识别出高价值客户和潜在的流失客户。
对于高价值客户，提供个性化的服务和专属的金融产品，提高客户的满意度和忠诚度；对于潜在的流失客户，及时采取措施进行挽留，比如提供优惠政策或者改善服务质量。
在风险管理方面，数据挖掘可以通过建立信用评估模型，预测客户的违约风险。
通过分析客户的历史交易数据、收入情况、负债情况等因素，评估客户的信用等级，为贷款审批提供决策依据，降低不良贷款率。
数据仓库
23
数据仓库的数据模型
面向用户的需求
概念模型
细 化层 次
信息包图 逻辑模型
星型图模型
物理数据模型 更详细的 技术细节
物理模型
24
概念模型
由于大多数商务数据是多维的， 但传统的数据模型表示三维以 上的数据有一定困难。概念模 型简化了这个过程并且允许用 户与开发者和其他用户建立联 系：
源数据 数据准备区
数据仓库
18
数据净化
当数据从源数据库中提取到数据准备区后，必须先进行数 据净化才可以装载到数据仓库中去。数据净化主要指对数 据字段的有效值检验。有效值的检验通常包括：范围检验、 枚举字段取值和相关检验。范围检验要求数据保证落在预 期的范围之内，通常对数据范围和日期范围进行检验，如 对任何在指定范围之外的日期的发票都应删除。枚举字段 取值指对一个记录在该字段的取值，若不在指定的值中， 则应该删除。相关检验要求将一个字段中的值与另外一个 字段中的值进行相关检验，即在数据库中某个字段应与另 一个字段形成外键约束。
3
事务型处理数据和分析型处理数据的区别
特性 OLTP 计 数据 汇总 视图 工作单位 存取 关注 操作 访问记录数 用户数 DB规模 优先 度量
操作处理 事务 办事员、DBA、数据库专业人员 日常操作 基于E-R，面向应用 当前的；确保最新 原始的，高度详细 详细，一般关系 短的、简单事务 读/写 数据进入 主关键字上索引/散列 数十个 数千 100MB到GB 高性能，高可用性 事务吞吐量
数据仓库
Data Warehouse
1
事务型处理
事务型处理：即操作型处理，是指对数据库的联机操作 处理OLTP。事务型处理是用来协助企业对响应事件或 事务的日常商务活动进行处理。它是事件驱动、面向应 用的，通常是对一个或一组记录的增、删、改以及简单 查询等（大量、简单、重复和例行性）。 在事务型处理环境中，数据库要求能支持日常事务中的 大量事务，用户对数据的存取操作频率高而每次操作处 理的时间短。
项目6 Hive数据仓库-任务6.1 Hive概述
分析决策 星形/雪花型模型，面向主题 >=TB
数据
最新的、细节的、二维的、分立的 历史的、聚集的、多维的、集成的
存储模式 读/写数条（甚至数百条）记录
读上百万条（甚至上亿条）记录
操作频度 非常频繁（以秒计）
比较稀松（以小时甚至以周计）
工作单元 严格的事务
复杂的查询
用户数 数百个至数千万个
数个至数百个
查询语言 数据存储位置
数据格式 数据更新
事务 执行延迟 可扩展性 数据规模
Hive
Hive QL HDFS
用户定义 不支持 不支持
高 高 大
MySQL
SQL 块设备、本地文件系统
系统决定 支持 支持 低 低 小
Hive系统架构
Hive简介
Hive是底层封装了Hadoop的数据
仓库处理工具，运行在Hadoop基础上， 其系统架构组成主要包含4部分，分别是 用户接口、跨语言服务、底层驱动引擎 及元数据存储系统。
Title Works About Help
Hive简介
Hive工作原理
Hive建立在Hadoop 系 统 之上， 因 此 Hive 底 层 工 作 依 赖 于 Hadoop 服务，Hive底层工作原理如下所示。
Title Works About Help
Hive简介
Hive数据模型
Hive中所有的数据都存储在HDFS中，它包含数据库（Database）、 表（Table）、分区表（Partition）和桶表（Bucket）四种数据类型。
本章将针对Hive数据仓库工具的基本知识进行详细地讲解。
CONTENTS
PART 01
数据仓库简介
PART 02
数据仓库的设计与开发
02
在物理设计时，我们常常要按数据的重要程度、使用频率以及对响应时间的要求进行分类，并将不同类的数据分别存储在不同的存储设备中。
01
重要程度高、经常存取并对响应时间要求高的数据就存放在高速存储设备上，如硬盘；
02
存取频率低或对存取响应时间要求低的数据则可以放在低速存储设备上，如磁盘或磁带。
03
10
主键
Product-Name
char
25
产品名称
Product-SKu
char
20库存单位ຫໍສະໝຸດ 销售员维表包括不同地区的所有销售员信息
Salpers-Key
integer
15
主键
Salpers-Name
char
30
销售员姓名
Territory
char
20
销售员所在区域
Region
char
20
所在地区
订单事实表
销售数据和维
销售数据
商品
促销
时间
部门
城市
地区
商店
图4.2 销售业务的多维数据
（4）确定数据汇总水平
（5）设计事实表和维表
按使用的DBMS和分析用户工具，证实设计方案的有效性 根据系统使用的DBMS，确定事实表和维表的具体实现。由于不同的DBMS对数据存储有不同的要求，因此设计方案是否有效还要放在DBMS中进行检验
包括公司收到的所有订单
Order-Key
integer
10
订单键
Order-Name
char
20
订单名称
Product-ref
integer
10
参考产品主键
dwd dws 设计 例子
dwd dws 设计例子设计师的任务是根据客户的需求和目标来创建引人注目的视觉作品。
在此例子中，我将介绍两个设计领域的例子，分别是数据仓库（DWD）设计和数据仓库服务（DWS）设计。
首先，让我们来讨论数据仓库设计（DWD）。
数据仓库是一个用于存储、组织和分析大量数据的系统。
在进行DWD设计时，设计师需要考虑数据的结构、存储方式以及数据的访问和查询需求。
一个例子是，一家电商公司想要建立一个数据仓库来跟踪客户的购买行为和销售趋势。
在DWD设计中，设计师需要创建适当的数据库结构，以便存储客户信息、产品信息和销售数据。
此外，设计师还需要制定有效的数据提取和加载策略，以确保数据在数据仓库中的准确性和及时性。
接下来，让我们转向数据仓库服务（DWS）设计。
数据仓库服务是指为了满足用户对数据仓库的需求而提供的服务。
在进行DWS设计时，设计师需要考虑用户界面设计、数据可视化和用户交互等方面。
一个例子是，一家市场调研公司正在寻找一种数据仓库服务来帮助他们分析和呈现大量的市场数据。
在DWS设计中，设计师需要创建直观且易于导航的用户界面，以便用户能够轻松地访问和查询数据。
此外，设计师还需要考虑如何通过数据可视化方式呈现数据，例如生成图表、图形和报表，以帮助用户更好地理解和分析数据。
总结而言，数据仓库设计（DWD）和数据仓库服务设计（DWS）在设计师的角度上呈现了不同的任务。
DWD设计侧重于数据库结构和数据存储方式，而DWS设计则侧重于用户界面和数据可视化。
通过合理的设计，设计师可以为客户提供高效、易用且有吸引力的数据仓库解决方案。
数据中心建设项目数据库设计开发方案及实施方案
数据中心建设项目数据库设计开发方案及实施方案本项目中, 数据库设计与建设包括用于数据中心进行数据存储、交换、应用的数据中心数据库, 和用于数据统计、分析、挖掘的数据仓库的设计与建设。
本数据中心数据库的建设要满足金信工程的相关设计要求, 满足上级工商、质监、知识产权等市场监管部门的工作要求。
数据中心顾名思义, 是专注于数据处理和服务的中心, 旨在建立数据采集、更新、管理、使用机制, 加快系统内部信息交流与反馈, 为公众服务和相关政府部门数据交换建立基础, 为工商、质监、知识产权部门各级管理人员提供决策支持服务。
1.1.数据中心应用功能与业务处理功能的不同之处在于数据中心是以数据为管理对象, 而业务应用系统以业务为管理对象。
数据中心将从业务应用系统采集到的数据进行清洗和统一存放, 根据不同的需求进行加工, 生成不同的数据产品供各系统使用。
数据中心独立于应用系统之外, 又与应用系统有密切的联系。
1.2.数据中心是存储市场监督管理局经过筛选、去重、整理后的核心业务、人员数据等信息, 整合了全市各类主体信息资源和市场主体、人员相关的信息资源, 并进行统一管理和维护；数据中心通过深入挖掘数据价值, 开发实现灵活、高效的数据查询、业务报表、数据共享和数据交换等功能, 为政务公开、业务协同、绩效考核、决策支持、公共服务等提供数据保障。
1.3.数据中心建设原则金信工程数据中心建设遵循如下原则:1.总体规划, 建立科学、完整的信息资源管理体系整体规划, 将以往分散的数据资源进行整合, 建立科学、完整的信息资源体系结构, 确保业务人员、技术开发人员等使用和维护信息资源的用户从整体上把握数据资源的情况, 方便、准确的利用信息资源和有效的维护、管理信息资源。
科学、完整的信息资源管控体系不但包括信息资源自身的完整性, 科学性, 也应包括信息采集、管理、共享、利用方式的规划, 以及数据模型、数据指标等规范化、标准化的考虑。
2.统一规划、集中管理各类信息资源统一规划数据资源, 不只是要对各类信息资源进行物理集中存储管理, 还要在对业务数据分析的基础上, 一体化规划并设计系统数据模型, 统一制定业务数据指标体系, 以管理服务对象为核心, 组织相关联的业务数据, 实现对内业务使用、对外服务应用的统一视图。
Java开发小技巧（六）：使用ApachePOI读取Excel
Java开发⼩技巧（六）：使⽤ApachePOI读取Excel前⾔在数据仓库中，ETL最基础的步骤就是从数据源抽取所需的数据，这⾥所说的数据源并⾮仅仅是指数据库，还包括excel、csv、xml等各种类型的数据接⼝⽂件，⽽这些⽂件中的数据不⼀定是结构化存储的，⽐如各种各样的报表⽂件，往往是⼀些复杂的表格结构，其中不仅有我们需要的数据，还有⼀些冗余的、⽆价值的数据，这时我们就⽆法直接⽤⼀般数据加载⼯具直接读取⼊库了。
也许你会想，数据源导出⽂件前先处理好数据就⾏了。
然⽽，实际开发中数据源往往是多个的，⽽且涉及到不同的部门甚⾄公司，这其间难免会出现各种⿇烦，甚⾄有些数据⽂件还是纯⼿⼯处理的，不⼀定能给到你满意的数据格式。
所以我们不讨论谁该负责转换的问题，这⾥主要介绍如何使⽤Apache POI来从Excel数据⽂件中读取我们想要的数据，以及⽤Bean Validation对数据内容按照预定的规则进⾏校验。
⽂章要点：Apache POI是什么如何使⽤Apache POI读取Excel⽂件使⽤Bean Validation进⾏数据校验Excel读取⼯具类使⽤实例Apache POI是什么Apache POI是⽤Java编写的免费开源的跨平台的Java API，提供API给Java程式对Microsoft Office格式档案进⾏读和写的操作。
如何使⽤Apache POI处理Excel⽂件1、导⼊Maven依赖<dependency><groupId>org.apache.poi</groupId><artifactId>poi</artifactId><version>3.17</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.poi</groupId><artifactId>poi-ooxml</artifactId><version>3.17</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.poi</groupId><artifactId>poi-ooxml-schemas</artifactId><version>3.17</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.poi</groupId><artifactId>poi-scratchpad</artifactId><version>3.17</version></dependency>2、创建Workbook实例这⾥需要注意的是Excel⽂档的版本问题，Excel2003及以前版本的⽂档使⽤HSSFWorkbook对象，Excel2007及之后版本使⽤HSSFWorkbook对象// Excel2003及以前版本Workbook workbook = new XSSFWorkbook(new FileInputStream(path));// Excel2007及之后版本Workbook workbook = new HSSFWorkbook(new FileInputStream(path));3、获取Sheet表格页对象Sheet是Excel⽂档中的⼯作簿即表格页⾯，读取前要先找到数据所在页⾯，可以通过标签名或者索引的⽅式获取指定Sheet对象// 按索引获取Sheet sheet = workbook.getSheetAt(index);// 按标签名获取4、获取Cell单元格对象// ⾏索引row和列索引col都是以 0 起始Cell cell = sheet.getRow(row).getCell(col);5、获取单元格内容获取单元格的值之前⾸先要获知单元格内容的类型，在Excel中单元格有6种类型：1. CELL_TYPE_BLANK ：空值2. CELL_TYPE_BOOLEAN ：布尔型3. CELL_TYPE_ERROR ：错误4. CELL_TYPE_FORMULA ：公式型5. CELL_TYPE_STRING：字符串型6. CELL_TYPE_NUMERIC：数值型各种类型的内容还需要进⼀步判断其数据格式，例如单元格的Type为CELL_TYPE_NUMERIC时，它有可能是Date类型，在Excel中的Date 类型是以Double类型的数字存储的，不同类型的值要调⽤cell对象相应的⽅法去获取，具体情况具体分析public Object getCellValue(Cell cell) {if(cell == null) {return null;}switch (cell.getCellType()) {case Cell.CELL_TYPE_STRING:return cell.getRichStringCellValue().getString();case Cell.CELL_TYPE_NUMERIC:if (DateUtil.isCellDateFormatted(cell)) {return cell.getDateCellValue();} else {return cell.getNumericCellValue();}case Cell.CELL_TYPE_BOOLEAN:return cell.getBooleanCellValue();case Cell.CELL_TYPE_FORMULA:return formula.evaluate(cell).getNumberValue();default:return null;}}6、关闭Workbook对象workbook.close();使⽤Bean Validation进⾏数据校验当你要处理⼀个业务逻辑时，数据校验是你不得不考虑和⾯对的事情，程序必须通过某种⼿段来确保输⼊进来的数据从语义上来讲是正确的或者符合预定义的格式，⼀个Java程序⼀般是分层设计的，⽽不同的层可能是不同的开发⼈员来完成，这样就很容易出现不同的层重复进⾏数据验证逻辑，导致代码冗余等问题。
dataworks开发案例
dataworks开发案例DataWorks（数据工场）是阿里云推出的一款数据集成与数据开发工具，旨在帮助用户实现数据集成、数据开发和数据运维的全流程自动化。
1. 数据集成：DataWorks提供了丰富的数据源连接能力，可以连接多种不同类型的数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库、大数据存储等。
用户可以通过简单的配置，实现不同数据源之间的数据同步和数据传输，大大提高了数据集成的效率。
2. 数据开发：DataWorks提供了一套完整的数据开发环境，支持SQL、Python、Java等多种开发语言，用户可以根据自己的需求选择合适的开发语言进行数据开发。
同时，DataWorks还提供了丰富的数据处理函数和算子，可以方便地进行数据清洗、数据转换和数据计算等操作。
3. 数据运维：DataWorks提供了强大的数据运维能力，用户可以通过DataWorks监控数据集成和数据开发的运行状态，及时发现和解决问题。
同时，DataWorks还提供了任务调度和自动化运维功能，可以帮助用户实现数据的定时调度和自动化运维，提高数据处理的效率和稳定性。
4. 数据质量管理：DataWorks提供了数据质量管理功能，可以帮助用户监控数据质量，并及时发现和解决数据质量问题。
用户可以通过配置数据质量规则，对数据进行自动化的质量检测，同时还可以通过DataWorks提供的数据质量报告，查看数据质量的详细情况。
5. 数据安全：DataWorks提供了严格的数据安全控制机制，包括用户权限管理、数据加密和数据脱敏等功能。
用户可以根据自己的需求，对数据进行细粒度的权限控制，保护数据的安全性和隐私性。
6. 数据治理：DataWorks提供了数据治理功能，可以帮助用户管理和维护数据资产。
用户可以通过DataWorks建立数据目录和数据模型，对数据进行分类和组织，方便数据的查找和使用。
同时，用户还可以通过DataWorks实现数据血缘和数据溯源，追溯数据的来源和流向，提高数据的可信度和可靠性。
数仓开发流程
数仓开发流程数仓开发流程是一种用于构建和管理企业数据仓库的方法论。
它旨在通过一系列的步骤和活动，将分散的、重复的和不一致的数据转换为结构化和有价值的信息，以支持企业的决策和分析需求。
下面将详细介绍数仓开发流程的各个阶段和关键步骤。
第一阶段：需求分析在数仓开发流程的开始阶段，需求分析是关键步骤。
这一阶段的目标是了解企业的需求、期望和目标，并将其转化为具体的技术要求。
数仓团队需要与业务部门密切合作，收集、整理和梳理需求，并与相关方进行确认和沟通。
在这个阶段中，数仓团队还需要定义数据质量和数据管理的标准，以确保数据的准确性和一致性。
第二阶段：数据模型设计在需求分析阶段完成后，数仓团队将根据业务需求设计数据模型。
数据模型是一个对数据结构和关系的抽象表示，其目的是为了提供一个可理解、易于维护和高效查询的数据结构。
在进行数据模型设计时，数仓团队需要考虑数据的粒度、精确度和稳定性，以及适用的ETL（抽取、转换和加载）工具和技术。
第三阶段：数据抽取与清洗数据抽取与清洗是数仓开发流程中的重要一环。
在这个阶段，数仓团队需要从各个源系统中提取数据，并进行清洗和转换，以满足数据模型的需求。
数据抽取与清洗包括数据筛选、数据验证、数据处理和数据转换等步骤。
在这个过程中，数仓团队需要使用ETL工具来自动化数据抽取与清洗的过程，并确保数据的准确性和完整性。
第四阶段：数据加载与集成在数据抽取与清洗完成后，数仓团队将数据加载到数据仓库中，并将不同的数据源集成在一起。
数据加载与集成是将数据从源系统导入到数据仓库的过程，包括数据转换、数据映射和数据加载等步骤。
在这个过程中，数仓团队需要确保数据的一致性和完整性，并实施适当的数据管理和数据安全措施。
第五阶段：数据分析与报告在数据加载与集成完成后，数仓团队将为用户提供数据分析和报告服务。
数据分析与报告是数据仓库的核心功能，旨在为用户提供可视化、交互式和实时的数据分析和报告。
在这个阶段中，数仓团队需要根据业务需求和用户反馈，设计和实施合适的BI（商业智能）工具和技术，并提供相应的培训和支持。
8个数据库设计典型实例
企业工作岗位信息。包括的数据库项有工作岗位代号、工作岗位名称、工作 岗位权力范围等。
企业部门信息。包括的数据项有部门代号、部门名称、部门经理、部门副经 理等。 有了上面的数据结构和数据项基础，我们就能进行下面的数据库设计了。
实例 1 人事管理系统
通 过 前 面 管 理 信 息 系 统 基 础 和 PowerBuilder 基 础 学 习 ， 我 们 初 步 掌 握 了 使 用 PowerBuilder 进行信息系统开发的基本知识。下面将通过一个个实例来说明如何利用 PowerBuilder 作为数据库前端开发工具，开发出具有使用价值的管理信息系统。
的建立，老员工转出、辞职、退休等。 支持企业进行劳动人事管理及其相关方面的科学决策，如企业领导根据现有
的员工数目决定招聘的人数等。
二、开发设计思想
本系统开发设计思想有以下几点。 尽量采用公司现有软硬件环境，及先进的管理系统开发方案，从而达到充分利用公司现 有资源，提高系统开发水平和应用效果的目的。 系统应符合公司人事管理的规定，满足公司日常人事管理工作需要，并达到操作过程中 的直观、方便、实用、安全等要求。 系统采用 C/S 体系结构，Client（客户端）负责提供表达逻辑、显示用户界面信息、访 问数据库服务器；Server（服务器端）则用于提供数据服务。系统分析等前期工作应尽量详 细完善，以便公司以后体系结构的改变，对于一些安全性要求不高的信息可以方便的采用 Brower/Server 的方式进行访问。 系统采用模块化程序设计方法，即便于系统功能的各种组合和修改，又便于未参与开发 的技术维护人员补充、维护。 系统应具备数据库维护功能，及时根据用户需求进行数据的添加、删除、修改、备份等 操作。
数据库设计的典型案例(两篇)
引言概述：数据库设计是构建信息系统的重要环节，它关乎着系统的性能、可靠性和扩展性。
在实际应用中，根据不同的需求和场景，我们可以参考一些典型的数据库设计案例来优化我们的设计。
本文将介绍数据库设计的典型案例之二，通过详细的讲解实例，帮助读者理解数据库设计的一些基本原则和最佳实践。
正文内容：一.数据库设计的典型案例之一1.1业务需求分析1.1.1澳大利亚某电商平台的需求背景和目标1.1.2电商平台的功能需求和性能需求1.1.3数据库设计的关键要求和约束条件1.2数据建模1.2.1实体关系模型的设计1.2.2实体关系模型的规范化1.2.3实体关系模型的验证1.3数据库表设计1.3.1数据库表的结构设计1.3.2数据库表的命名规范和约束条件1.3.3数据库表的索引和分区设计1.4数据库查询优化1.4.1查询计划的优化1.4.2索引的设计和优化1.4.3数据库查询的性能调优1.5数据库容灾与备份1.5.1数据库容灾方案的设计1.5.2数据库备份和恢复策略的制定1.5.3数据库的故障监控和自动恢复机制二.数据库设计的典型案例之二2.1业务需求分析2.1.1某在线教育平台的需求背景和目标2.1.2在线教育平台的功能需求和性能需求2.1.3数据库设计的关键要求和约束条件2.2数据建模2.2.1实体关系模型的设计2.2.2实体关系模型的规范化2.2.3实体关系模型的验证2.3数据库表设计2.3.1数据库表的结构设计2.3.2数据库表的命名规范和约束条件2.3.3数据库表的索引和分区设计2.4数据库查询优化2.4.1查询计划的优化2.4.2索引的设计和优化2.4.3数据库查询的性能调优2.5数据库容灾与备份2.5.1数据库容灾方案的设计2.5.2数据库备份和恢复策略的制定2.5.3数据库的故障监控和自动恢复机制总结：数据库设计是信息系统开发中不可忽视的环节，本文通过详细介绍了数据库设计的典型案例之二。
从业务需求分析到数据建模，再到数据库表设计、查询优化以及容灾与备份等方面进行了全面的讲解。
HIS的医院数据仓库实例讲解
HIS的医院数据仓库实例讲解医院数据仓库是指通过采集、整合和存储医院内部以及外部的各类数据，为医院管理者和决策者提供准确、及时、全面的信息支持，帮助其进行科学决策和提高医疗服务的质量与效率。
下面我们以某医院的HIS（Hospital Information System，医院信息系统）数据仓库为例进行讲解。
该医院的HIS数据仓库主要包括以下几个方面的数据：1. 患者数据：包括个人基本信息、门诊病历、住院病历、手术记录、医嘱和检查结果等。
这些数据的采集和整合可以帮助医院了解每位患者的就诊历史、疾病诊断情况、治疗方案等，为医生提供临床决策的参考依据。
2. 医生数据：包括医生的个人信息、职称、参与的科研项目和临床经验等。
通过对医生数据的分析，可以评估医生的专业水平和临床能力，优化医生资源的分配和培训计划。
3. 药品数据：包括各类药品的名称、规格、生产厂家、药物相互作用等信息。
对药品数据进行分析可以帮助医院进行药品管理和合理用药，减少药物的浪费和患者的不良反应。
4. 设备数据：包括医疗设备的型号、厂家、购置日期、维护记录等。
通过分析设备数据，医院可以进行设备维护和更新计划，确保设备的正常运转和医疗服务的连续性。
5. 科研数据：包括医院内部的科研项目、科研人员的合作情况、研究成果等。
通过对科研数据的分析，可以评估科研项目的进展、科研人员的产出和科研投入的效果，为医院的科研管理和科研资源的优化提供依据。
通过HIS数据仓库的建立和利用，该医院可以实现以下几个目标：1. 提高医疗服务的质量与安全：通过分析患者病历和检查结果等数据，医院可以发现潜在的医疗风险和质量问题，及时采取措施进行改进和优化，确保患者的安全和满意度。
2. 优化医院资源的利用：通过对医生数据、药品数据和设备数据的分析，医院可以合理安排医生的出诊时间和手术分配，优化药品的采购和使用，以及制定设备的维护计划，避免资源的浪费和重复投入。
3. 支持医院管理和决策：通过对患者、医生、药品、设备和科研等多个方面数据的整合和分析，医院可以及时获得准确的信息，支持医院管理者和决策者进行科学决策，制定合理的医疗服务策略和发展规划。
2023年数据仓库实验报告
试验汇报四．试验总结通过本次试验, 试验三SQL Server 2023中决策树旳应用挖掘模型”页上, 单击“运行”按钮, 出现“处理进度”窗口。
11.处理进度完毕之后, 单击“关闭”按钮, 建模完毕。
12.查看挖掘成果再次选择“挖掘模型查看器”选项卡, 由vTargetMail数据集生成旳决策树。
四试验总结本次试验使用SQL Server2023中旳决策树措施, 深入旳理解数据库Analysis Services旳功能, 对它旳使用措施有了更深入旳理解, 能做某些基本旳操作。
通过应用数据库Analysis Services旳某些功能, 可以分析某些数据之间旳联络, 有助于做出判断与决策。
四试验总结本次试验使用SQL Server 2023中旳Analysis Service服务进行k-means算法模型旳建立和处理并且可视化旳方式查看成果, 本次试验使我对k-means旳算法加深了认识与理解。
能做到简朴旳应用。
k-means聚类算法是将各个聚类子集内旳所有数样本旳均值作为该聚类旳代表点, 算法旳重要思想是通过迭代过程把数据集划分为不一样旳类别, 使得评价聚类旳性能旳准则函数到达最优从而使生成旳每个聚类内紧凑。
四试验总结通过本次试验对贝叶斯网络有了更深入旳理解, 贝叶斯网络是一种白匣子, 各个结点之间旳影响程度和条件概率关系都可以显示地看到, 并且意义明确, 因此其更适合那些影响原因少并且关系明确旳状况, 但贝叶斯网络使用者更多地理解领域, 以增长网络旳可理解性和预测、诊断旳精确性。
通过使用SQLService2023旳朴素贝叶斯网络功能使用可以做预测、诊断然后查看各个变量对被预测和被诊断旳各个值得影响力。
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说明 作者编号 图书编号
建立多维数据模型
图书作者关系
•
图书作者关系事实表只包含键值列，不包含度量值列， 其目的是为了记录图书和作者之间的关系事实。 FactBookAuthor（中间事实表） 属性名称 键 值 列 book_id au_id 功能描述 图书编号 作者编号
建立多维数据模型
订单
作者
出版日期
属性名称 FullDate DateName Month MonthName Year
功能描述 日期 日期名 月 月名 年
其中 FullDate、 Month、 MonthName 形成层次。
建立多维数据模型
出版社
销售日期
出版社
图书 订单
书店
建立多维数据模型
出版社
字段名称 说明
pub_id
pub_name city state country
图书编号
销售日期 销售量 销售额
建立多维数据模型
建立多维数据模型
作者
•
作者维度可以直接包含作者名等属性 DimAuthor 属性名称 au_id au_name 功能描述 作者编号 作者名 au_fname + au_lname
建立多维数据模型
图书作者关系
作者
出版日期
图书 出版社 订单
图书作者关系
书店
建立多维数据模型
图书作者关系
字段名称 au_id title_id
出版社编号
出版社名 所在市 所在州 所在国
建立多维数据模型
出版社
•
出版社维度可以直接包含出版社名、市、州、国家等 属性 DimPublisher 属性名称 pub_id pub_name pub_city pub_state 功能描述 出版社编号 出版社名称 城市 州 国家 其中 pub_name、 pub_city、 pub_state、 pub_country 形成层次。
其中 book_name、 book_type 形成层次结构。
book_name
book_type pubyear
图书名
图书类型 出版年
建立多维数据模型
图书
•
图书型
作者
作者
出版日期
图书 出版社 订单
图书作者关系
书店
建立多维数据模型
作者
字段名称 au_id au_lname au_fname 说明 作者编号 作者名 作者姓
收集项目需求
准备：研究选定的业务过程（术语、步骤、度量 方法） 采访：钻研选定的业务过程（理解使其运作所需 的分析、数据模型和技术）
分析：业务过程相关的数据资源
归档
对于Pub公司：选定“销售”业务过程后， 通过采访了解其与销售分析相关的问题， 如通过什么方式销售、有哪些销售地区等。
收集项目需求
基本业务状况
图书
X
书店
X
销售日期
X
销售日期
出版社
图书 订单
书店
建立多维数据模型
销售日期
销售日期
出版社
图书
订单
书店
建立多维数据模型
销售日期
• • •
日期维度的粒度级别通常为一天 日期维度表需要专门生成（如利用Excel工具） 日期维度表中的时间范围根据业务需求决定
建立多维数据模型
销售日期
•
日期维度至少要包含年、月、日期三个属性 DimDate
建立多维数据模型
订单
FactSales 属性名称 pub_id 来源 publishers表 stores表 功能描述 出版社编号 书店编号
键 值 列
度 量 值 列
stor_id
book_id
ord_date qty amount
titles表
sales表 sales表 计算生成（qty*price）
图书 出版社 订单
图书作者关系
书店
建立多维数据模型
订单
字段名称 stor_id title_id qty 说明
ord_date
书店编号 图书编号 订购数量 订购日期
建立多维数据模型
订单
•
订单事实表中要包含日期、出版社、书店、图书等键 值列，还要包含销售额、销售量2个度量值列，其目 的是为了记录销售事实。
数据仓库与OLAP
广东工业大学 艾丹祥
数据仓库开发实例
案例背景
Pub是美国的一家图书出版公司，希望构建数据 仓库。其中销售部门的需求比较急迫，希望能在 短时间内实现对销售业绩的分析。
根据Pub公司的情况，考虑采用金博尔的 DMDW的开发模式，即先为销售部门设计一个 数据集市，其他部门数据集市的设计可参照 此模型。
pub_country
建立多维数据模型
书店
出版日期
出版社
图书 订单
书店
建立多维数据模型
书店 字段名称
stor_id
说明
书店编号
stor_name city state
书店名称 所在市 所在州
建立多维数据模型
书店
•
书店维度可以直接包含书店名、市、州等属性
建立多维数据模型
图书
出版日期
出版社
图书 订单
Pub公司在美国各地均有出版社，出版社负责联系作 者、出版图书，已出版的图书将由各地的代销书店进 行销售。
收集项目需求
业务分析需求
销售部门最关心销售的业绩，主要通过销售额和销售 量进行考核。
数据仓库开发实例
业务分析需求
希望针对每个出版社作图书销售业绩分析。 希望针对每个国家的出版社作图书销售业绩分析。 希望针对每个州的出版社作图书销售业绩分析。 希望针对每城市的出版社作图书销售业绩分析。 希望针对每本图书作销售业绩分析。 希望针对每类图书做销售业绩分析。 希望针对每年出版的图书做销售业绩分析。 希望针对每位作者所编写的图书做销售业绩分析。 希望针对每个书店作图书销售业绩分析。 希望针对每个州的书店作图书销售业绩分析。 希望针对每个城市的书店作图书销售业绩分析。 希望针对年、月、日作销售业绩分析。
书店
建立多维数据模型
图书
字段名称 title_id pub_id title
type price pubdate
说明 图书编号 出版社编号 图书名
图书类型 图书单价 出版日期
建立多维数据模型
图书
•
图书维度可以直接包含图书名、类型、出版年等属性 DimBook
属性名称 book_id
功能描述 图书编号
数据仓库开发实例
销售业务的总线矩阵
业务实体 业务过程 销售 出版社 X 图书 X 书店 X 出版日期 X
收集项目需求
数据资源状况
公司的业务数据库为Pubs数据库
收集项目需求
数据资源状况
Pubs中与销售业务有关的表
建立多维数据模型
根据总线矩阵建立模型气泡图
业务实体
业务过程
销售
出版社
X