第一章第四节 数据仓库模型设计讲解
数据仓库模型的设计
2.5数据仓库模型的设计数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151:.概念模型设计;.逻辑模型设计;.物理模型设计;下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。
2.5.1概念模型设计进行概念模型设计所要完成的工作是:<1>界定系统边界<2>确定主要的主题域及其内容概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。
因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。
一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。
概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。
1.界定系统的边界数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前:. 要做的决策类型有哪些?. 决策者感兴趣的是什么问题?. 这些问题需要什么样的信息?. 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据?这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。
因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。
2，确定主要的主题域在这一步中，要确定系统所包含的主题域，然后对每个主题域的内容进行较明确数据仓库建模技术在电信行业中的应用的描述，描述的内容包括:. 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。
数据仓库模型设计与多维分析
数据仓库模型设计与多维分析数据仓库模型设计与多维分析是现代数据管理与分析领域的重要组成部分。
本文将介绍数据仓库模型设计的基本原则和多维分析的概念与方法。
一、数据仓库模型设计数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库模型的设计是数据仓库系统开发的第一步，合理的数据仓库模型设计决定了数据仓库系统的性能和分析灵活性。
1. 确定主题在开始设计数据仓库模型之前，首先需要明确分析的主题。
主题决定了数据仓库模型中的维度和度量，是进行多维分析的基础。
2. 设计维度模型维度模型是数据仓库模型中最常用的一种模型，它将事实数据按照某一主题进行分类，并定义了维度和度量之间的关系。
在设计维度模型时，需要确定事实表和维度表，通过维度表对事实表进行扩展和丰富。
3. 建立规范化的数据库模式在设计数据仓库模型时，需要使用规范化的数据库模式进行数据存储。
这样可以提高数据的一致性和完整性，降低数据冗余度，并便于数据的更新和维护。
4. 考虑性能优化在设计数据仓库模型时，需要考虑到数据仓库系统的性能问题。
可以通过合理的索引、分区、压缩等技术手段来提高数据仓库的查询效率，减少数据加载和转换的时间。
二、多维分析多维分析是数据仓库模型设计的核心应用之一，它通过对数据进行多维度的分析和切片，帮助用户发现数据中的潜在关联和趋势，从而提供决策支持。
1. 维度分析维度分析是多维分析的基础，它通过对数据进行不同维度的切分和聚合，帮助用户从不同角度理解数据。
常用的维度包括时间维度、地理维度、产品维度等。
2. 指标分析指标分析是通过对数据中的指标进行分析，了解业务的发展趋势和关键影响因素。
指标分析可以帮助用户发现数据中的异常和规律，以支持决策的制定和调整。
3. 切片和钻取切片和钻取是多维分析中常用的操作，它们可以帮助用户对数据进行更深入的分析和挖掘。
切片是在给定维度下对数据进行过滤和筛选，钻取则是在维度层次之间进行切换和深入分析。
数据仓库模型的设计
数据仓库模型的设计
其次，设计数据仓库模型需要考虑数据的结构。
数据结构是数据仓库
的基础，直接影响数据仓库的性能和可用性。
在设计数据结构时，需要根
据业务需求和查询需求进行合理的数据建模，即逻辑数据模型和物理数据
模型的设计。
逻辑数据模型应该能够准确地反映业务实体和关系，物理数
据模型应该能够优化数据存储和查询效率。
第三，设计数据仓库模型需要考虑数据集成和处理。
数据集成是将来
自各个业务系统的数据进行整合和合并的过程，数据处理是对数据进行清洗、转换和计算的过程。
在设计数据集成和处理过程时，需要考虑数据的
一致性、完整性和准确性，确保数据仓库模型能够提供一致的数据视图，
以支持准确可靠的数据分析和查询。
最后，设计数据仓库模型需要考虑数据查询和报表。
数据仓库的最终
目的是提供高效可靠的数据查询和决策支持，因此在设计数据仓库模型时，需要考虑用户的查询需求和报表需求。
数据查询需要能够支持多种不同的
查询方式，包括交互式查询、多维分析查询和复杂查询等。
报表需要能够
满足用户对数据的可视化和分析需求，包括数据报表、图表、仪表盘等。
在设计数据仓库模型时，还需要考虑数据的安全性和隐私保护。
数据
仓库存储了企业的重要数据和敏感数据，必须确保数据的安全性，防止数
据泄露和滥用。
设计数据仓库模型时需要设置合适的访问权限和数据加密
措施，以保证数据的安全性和隐私保护。
阿里数据仓库模型设计ppt课件
从DW 层的数据进行粗粒度 聚合汇总；如按年、月、季、 天对一些维度进行聚合生成 业务需要的事实数据 从DW 层的数据进行粗粒度 聚合汇总；按业务需求对事 实进行拉宽形成宽表
从DWD层进行轻度清洗，转换， 汇总聚合生成DW 层数据，如字符 合并，EMAIL,证件号，日期，手 机号转换，合并；用代理键取代 维度；按各个维度进行聚合汇总
2019 22
DW模型架构第五层介绍-ST层
2019
-
23
DW五层模型架构特点
细化DW建模 对DW中各个主题业务建模进行了细分，每个层次具有不同的功能。 保留了最细粒度数据 满足了不同维度，不同事实的信息 满足数据重新生成 不同层次的数据支持数据重新生成 无需备份恢复 解决了由不同故障带来的数据质量问题 消除了重新初始化数据的烦恼 减少应用对DW的压力 以业务应用驱动为向导建模，通过ST、DM层提供数据 避免直接操作基础事实表 降低数据获取时间 快速适应需求变更 适应维度变化 明细基础数据层稳定，适应前端应用层业务需求变更 所有前端应用层模型之间不存在依赖，需求变更对DW整个模型影响范围小 能适应短周期内上线下线需求
2019
-
26
数据仓库建设规范
表命名解释
层次 ODS, DWD, DWB,DWS, DM,ST 如ODS_TRD_TRADE_BASE_YYYYMMDD, DWD_TRD_TRADE_BASE_YYYYMMDD； 表内容 表名视图名总长度不超过64个字符 ODS层和DWD层：[层次]_[主题]_[业务系统表名字]_[分表规则] DWB(含)以上层次表名字：[层次]_[主题]_[有意义的缩写]_[分表规则] 尽量详尽说明表的具体内容 分表规则 日表YYYYMMDD 月表YYYYMM 日汇总DS,月汇总MS,日累计DT,月累计MT
《数据仓库建模》课件
数据仓库设计
1
数据仓库设计基础
了解数据仓库的基本概念和架构，掌握设计数据仓库的基本原则和方法。
2
数据仓库建模流程
学习数据仓库建模的整体流程，包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计 等阶段。
3
数据仓库建模方法
介绍常用的数据仓库建模方法，如维度建模和归一化建模，以及它们的优缺点。
数据仓库建模过程
数据仓库实现的注意事项
探讨在数据仓库实现过程中需要注意 的事项，包括数据安全、性能优化和 维护等。
1
概念数据模型设计
根据需求分析，设计数据仓库的概念模型，包括实体和关系的定义，以及维度和 事实表的设计。
2
逻辑数据模型设计
将概念模型转换为逻辑模型，包括确定实体属性、定义关系和规范化等工作。
3
物理数据模型设计
根据逻辑模型和数据库管理系统的特性，设计物理模型，包括表结构、索引和分 区等。
数据仓库数据清洗
1
数据清洗的步骤
2
介绍数据清洗的常用步骤，包括数据
预处理、数据质量检查、异常解数据清洗的目的和意义，以及清 洗过程中可能遇到的问题和挑战。
数据清洗的工具
介绍常用的数据清洗工具和技术，包 括ETL工具、数据质量工具和数据清 洗规则库。
数据仓库中的数据质量
1
数据质量的定义和概述
了解数据质量的概念和标准，掌握评估数据质量的方法和指标。
2
数据质量的评估
介绍数据质量评估的常用方法，包括数据清洗和数据校验等。
3
数据质量的保证
探讨如何确保数据质量，包括建立数据质量管理体系和监控数据质量。
数据仓库的查询技术
1
查询技术概述
介绍数据仓库查询的基本概念和分类，包括OLAP查询、数据挖掘和报表查询。
数据仓库中的数据模型设计与优化
数据仓库中的数据模型设计与优化数据仓库是指将企业的各种数据进行整合、清洗和加工，形成供决策支持和分析的统一数据源。
而数据模型设计是数据仓库开发的重要环节，它决定了数据仓库的结构、组织方式和性能优化。
一、数据仓库的设计原则1.1 单一事实表数据仓库通常由事实表和维度表组成，事实表记录了业务中的主要事实和指标，而维度表则用于描述事实所处的背景信息。
在数据模型设计中，一个明确的原则是尽量将事实表设计为单一的，即每个事实表只包含一种类型的事实。
这样可以避免冗余的数据和复杂的关联关系，提高查询性能。
1.2 星型模型和雪花模型在数据模型设计中，常用的两种模型是星型模型和雪花模型。
星型模型采用了以一个或多个事实表为中心，周围围绕着多个维度表构成的星形结构，简洁明了，易于理解和查询。
而雪花模型在星型模型的基础上进一步标准化了维度表，将其拆分成多张表，从而减少数据冗余。
选择采用哪种模型需要根据具体业务需求和数据特点做出合理的判断。
1.3 维度的层次结构维度表是数据仓库中最重要的组成部分，它用于描述事实所处的背景信息，如时间、地理位置、产品等。
在维度表的设计中，一个重要的考虑因素是维度的层次结构。
比如时间维度可以按照年、季度、月等层次进行划分，产品维度可以按照品类、品牌、型号等层次进行划分。
合理的维度层次结构可以提高数据仓库的查询效率和用户体验。
二、数据模型设计的优化技巧2.1 行列存储在数据仓库中，数据通常以行为单位进行存储和查询。
然而，当数据量达到一定规模时，行存储方式会造成大量的IO操作和数据冗余。
为了提高查询效率和节省存储空间，可以采用列存储的方式，即将相同列的数据连续存储在一起，从而减少IO操作和数据冗余。
2.2 分区和分桶数据仓库中的数据量通常非常庞大，为了提高查询效率，可以采用分区和分桶的技术。
分区是指将数据按照某个规则划分成多个逻辑部分，如按照时间、地理位置等划分。
而分桶是指在每个分区中将数据再划分成多个小的数据块，从而减小每次查询的数据量。
数据仓库的概念模型设计模型定义
数据仓库的概念模型设计模型定义数据仓库是指存储和管理企业各种数据的一个集中化的、数据驱动的系统。
它旨在为企业决策提供可靠、一致和高效的数据支持。
数据仓库的概念模型设计是指设计数据仓库的基本结构和组织方式，以便满足企业的需求。
1.数据源：数据仓库的数据源可以包括内部和外部的数据源。
内部数据源包括企业内部的各种事务性系统，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等。
外部数据源可以是第三方数据供应商提供的数据，如市场研究报告、竞争对手的数据等。
2.数据抽取和清洗：数据仓库需要从不同的数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
数据清洗是指对数据进行校验、去重、格式化等操作，确保数据的准确性和一致性。
数据转换是指将数据从不同的格式转换为统一的格式，以便于在数据仓库中进行分析和查询。
3.数据存储：数据仓库需要设计合适的数据存储结构，以便于高效地存储和查询大量的数据。
常见的数据存储结构包括维度模型和星型模型。
维度模型是以事实表和维度表为核心的模型，事实表记录了与业务过程相关的指标数据，维度表记录了与事实表相关的维度信息。
星型模型是一种特殊的维度模型，只有一个事实表和多个维度表，事实表与维度表之间是一对多的关系。
4.数据访问和查询：数据仓库需要提供灵活、高效的数据访问和查询功能，以满足不同用户的需求。
常用的数据查询方式包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和数据报表等。
OLAP是一种多维分析技术，可以对数据进行多维度的查询和分析；数据挖掘是一种从数据中发现隐藏模式和知识的技术；数据报表是一种以表格和图形的形式展示数据的方式。
5.数据质量管理：数据仓库的数据质量对于企业的决策和分析至关重要。
因此，数据仓库需要建立数据质量管理机制，包括数据验证、数据清洗、数据修复和数据监控等。
数据验证是指对数据进行合法性和完整性的校验，数据清洗是指对数据进行格式化和去重，数据修复是指对数据进行错误修复和补充，数据监控是指实时监控数据的变化和质量。
《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
数据仓库概述(PPT 90页)
6 数据管理员 是负责数据导入时管理数据质量的专业人员，还检阅提取日志，发现其中数据
提取的错误和源于业务系统的错误。
2.1 数据仓库的体系结构 2.2 数据仓库的特点 2.3 数据仓库的数据组织 2.4 数据仓库建设的两条技术路线 2.5 操作数据存储ODS 2.6 外部数据和非结构数据
DW&DM
2000-2-3 2000-2-4 2000-2-5
…..
2/3/2000 2/4/2000 2/5/2000
…..
2000/2/3 2000/2/4 2000/2/5
…..
图1-9 数据格式的不一致
2.1 数据仓库的体系结构 2.2 数据仓库的特点 2.3 数据仓库的数据组织 2.4 数据仓库建设的两条技术路线 2.5 操作数据存储ODS 2.6 外部数据和非结构数据
2.数据处理的效率很低
• 在错综复杂的体系中，不同级别的数据库可能使用不同类型的数 据库系统，对于有巨型数据量的企业级数据库可能使用IBM DB2， 对于中小型数据库可能使用SQL Server。各种数据库的开发工具 和开发环境不同，抽取程序应用的技术不同，因而难以集成。
•
如果一个大型企业的决策者需要一份关于公司整体运营情况
可能和今天是不同的。可见，动用大量的人力，物力和时间才能
完成的报表不仅实效性很差，数据处理的效率也很低。
DW&DM
以数据库为中心 以数据仓库为中心
应用A 应用B 应用C
操作应用A 操作应用B 操作应用C
数据库
生产环境 数据库
以数据库为中心
生产环境
数据库
以数据仓库为中心
分析应用A 分析应用B 分析应用C
型系统的划分如图1－4所示。
数据仓库设计过程课件
数据分割：把逻辑统一的数据分割成较小的、可以独立管理的物理单元进行存储，以便重构、重组和回复。考虑因素数据量（而非记录行数）数据分析处理的实际情况简单易行以及粒度划分策略等
确定数据分割策略
逻辑模型设计
关系模式定义
04
物理模型设计
感谢聆听
2.确定主要的主题域
确定主题和主题域边界
概念模型设计：主要是确定数据仓库中应该包含的数据类及其相互关系
确定主题和主题域边界
1.界定系统边界
要做的决策类型有哪些？
01
决策者感兴趣的是什么问题？
02
这些问题需要什么样的信息？
03
要得到这些信息需要包含原有数据库系定主要的主题域
01.
02.
03.
04.
目录
企业需求分析
概念模型设计
逻辑模型设计
物理模型设计
01
企业需求分析
企业需求分析
1.对用户需求分类
在公司中，用户所在部门承担的任务是什么？
目前从何处获取这些信息？
用户希望得到什么样的报表形式？
用户在部门中承担的任务是什么？
得到信息后，如何处理它？
2.确定需求提问
（4）关键性能指标
描述主题域
分析主题时所关心的事实分析主题时的各种观察角度主题域之间的联系事实及观察主题团的属性组、公共码键
2.确定主要的主题域
数据仓库的概念模型一般采用多维数据模型来建模
多个星形模型维度：观察事实的角度度量：观察得到的事实数据
2.确定主要的主题域
03
逻辑模型设计
逻辑模型设计：用一系列的关系模式来表达数仓概念模型中的事实实体和维度实体
2.确定需求提问
（3）主题领域
数据仓库数据集市模型设计
数据仓库数据集市模型设计在当今信息化时代，数据已经成为企业最重要的资产之一。
数据仓库作为一种专门用于存储和管理企业数据的技术手段，不仅可以提供高效、可靠的数据支持，还可以通过数据集市模型的设计和构建实现对数据的高效管理和利用。
本文将从数据仓库数据集市模型的设计角度出发，探讨如何准确满足数据需求，并提出相应的解决方案。
1. 引言数据仓库是企业从不同业务系统中汇集数据并进行集中存储和管理的一种数据架构。
它通过提供多维数据的查询分析功能，帮助企业进行决策分析和业务管理。
数据集市则是数据仓库的一种常见模型，它以业务为中心，按照不同的主题或领域划分数据，形成独立的数据集市。
2. 数据需求分析在设计数据仓库数据集市模型之前，首先需要对数据需求进行充分的分析。
通过与企业管理层和业务部门的沟通，了解到他们对数据的需求和期望。
在需求分析阶段，可以采用数据采集、访谈、调查问卷等方法，收集并整理相关的需求和指标。
3. 数据集市设计基于数据需求分析的结果，进行数据集市的设计。
在设计阶段中，应该注意以下几个方面：a. 主题划分：根据不同的业务需求，将数据进行合理的主题划分。
比如可以将销售数据划分为“销售额分析”、“销售渠道分析”、“销售地区分析”等主题。
b. 建立维度模型：在数据集市的设计中，常常使用维度模型来组织数据，并通过事实表和维度表来描述数据间的关系。
维度模型由事实表和多个维度表组成，事实表用于存储度量数据，维度表用于存储描述性数据。
c. 数据抽取和转换：将源数据抽取到数据仓库中，并通过ETL（抽取、转换、加载）流程对数据进行清洗和转换。
在数据集市设计中，应该根据具体的业务需求，确定数据的抽取和转换规则。
d. 数据质量管理：数据质量是数据仓库数据集市模型设计中非常重要的一环。
在设计阶段，应该建立数据质量评估模型，对数据进行质量评估，以确保数据的准确性和可靠性。
4. 实施与维护在数据集市模型设计完成后，需要进行相应的实施与维护工作。
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。
数据仓库的概念、设计及应用分析.pptx
典型的元数据包括：
❖数据仓库表的结构 ❖数据仓库表的属性 ❖数据仓库的源数据（记录系统） ❖从记录系统到数据仓库的映射 ❖数据模型的规格说明 ❖抽取日志 ❖访问数据的公用例行程序
数据仓库设计中的几个重要概念 (续）
❖Data Mart
数据集市 -- 小型的，面向部门或工作组级数据仓库。
❖Operation Data Store
DSS分析人员一定要严格遵循“给我我所要的东西，然后我 能告诉你我真正需要的东西”的工作模式； 反馈循环的周期越短，越有可能成功； 需要调整的数据量越大，反馈循环所需要的周期就越长
数据仓库的应用
❖在证券业的应用 :可处理客户分析、帐户分析、证券交易数据分析、
非资金交易分析等多个业界关心的主题，为客户提供针对其个人习惯、投资组合的投 资建议，从而真正作到对客户的贴心服务。
数据无时基 数据算法上的差异 抽取的多层次 外部数据问题 无起始的公共数据源
❖生产率低
根据全部数据生成企业报表 定位数据需要浏览大量文件 抽取程序很多，并且每个都是定制的，不得不克服很多技术上 的障碍。
❖数据转化为信息的不可行性
数据没有集成化 缺乏将数据转化为信息所需的历史数据
体系结构设计环境的层次
❖数据周期：是指从操作型数据发生改变起，到这个变 化反映到数据仓库中所用的时间。
从操作型环境知道数据的改变到这个变化反映到数 据仓库中至少应该经历24小时。
❖简要记录：或聚集记录，是把不同操作型数据的详细
信息聚集在一个记录中而形成的记录。 好处：①减少数据量； ②为用户的访问和分析提供了一种紧凑的方
操作数据 (局部)
操作数据 (局部)
数据集市
数据集市
存在的问题:
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
在面向对象的方法中，类之间存在三种关系： 继承、包容和关联。
1、继承
交通工具
汽车
火车
轮船
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.3 数据仓库的概念模型设计 二、面向对象的分析方法 2、包容
学校
教师
学生
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.3 数据仓库的概念模型设计 二、面向对象的分析方法
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 1.4.2 数据仓库设计的三级模型 1.4.3 数据仓库的概念模型 1.4.4 数据仓库的逻辑模型 1.4.5 数据仓库的物理模型 1.4.6 数据装载接口设计
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
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。
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。
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。 4）类型数据组
是本主题中经常改变的数据，其稳定性最 低。
第一章 数据仓库原理
客观世界
主观世界
关系模型
物理实现 的细节
概念模型
逻辑模型
物理模型
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）。
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。
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.3 数据仓库的概念模型设计
（4）主题内容描述 描述的内容包括： 1）主题的公共码键。 2）主题之间的联系。 3）充分代表主题的属性组。
（5）E-R图 长方形——表示主题 椭圆形——表示主题的属性组 菱形——表示主题之间的联系
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
二级数据组
客户ID 姓名 性别
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 食品 购买时间
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.4 数据仓库的逻辑模型设计 一、系统数据量估算
数据仓库数据量级的一个简单估算方法是： 设在概念模型中出现的表个数为N(这些表中 应当不包括不会放进数据仓库的表)，对于每个 表i(0<i<=N)计算表的大小Si和表的主关键字大小 Ki，然后估计每张表i在单位时间内最大记录数 Lmax和最少记录数Lmin。则数据仓库的粗略数据 量在如下范围：
描述类属性、动作
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.3 数据仓库的概念模型设计 二、面向对象的分析方法
类常用的图形表示方法是类表。
类名 类的属性集合 类的动作集合
汽车
属性： 颜色 类型 ……
动作： 行驶（）
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.3 数据仓库的概念模型设计 二、面向对象的分析方法
例2、中医药方剂是中医治疗疾病的重要手段，方剂 中蕴涵着中医博大、精深的理论。为了揭示蕴涵在 方剂中的应用规律和内部的有机联系，推动传统医 学的发展，加快新药产品的开发，要建立中医方剂 数据仓库。
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.3 数据仓库的概念模型设计
方剂中的信息可以分为两个部分：一部分是药物 的配比，即需要哪几味中药，每种药材各需要多少； 另一部分则是其主治的病症，这两部分信息被方剂有 机地联系在一起。药物的配比是由药理决定的，而病 症的规则又是与病因和发展的机理密切联系，要分析 方剂，就不可能不研究这两方面的信息。因此可以确 定主要的主题为方剂、药物、病症，所需的数据为方 剂数据、药物数据、病症数据。
第一章 数据仓库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。
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 明确的描述。
1.4 数据仓库模型设计
1.4.3 数据仓库的概念模型设计
例1：假设有商品、客户和供应商三个主题。 商品有如下属性组：商品固有信息 商品库存信息 商品销售信息 商品采购信心 客户有如下属性组：客户固有信息 客户购物信息 供应商有如下属性组：供应商固有信息 供应商品信息 则可得到如下E-R图：
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.3 数据仓库的概念模型设计
日期
供应商号
供应商固 有信息
商品固 有信息
商品库 存信息
商品销 售信息
商品采 购信息
供应商 品信息
供应商
供应 日期
客户号
商品 购买 客户
日期
商品号
客户购 物信息
客户固 有信息
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.3 数据仓库的概念模型设计
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
主题4
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.3 数据仓库的概念模型设计
数据仓库的概念模型设计可以采用两种方法： E-R模型和面向对象的分析方法。 一、E-R模型 E-R图描述的是主题以及主题之间的联系。用 E-R模型进行概念模型设计的过程如图：
对主题的选择进行调整
任务和 环境评估
需求的收 集和分析
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。
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
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。
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
主题选取， 确定主题间关系
主题内 容描述
E-R图
第一章 数据仓库原理
1.4 数据仓库模型设计
1.4.3 数据仓库的概念模型设计 （1）任务和环境的评估 （2）需求的收集和分析 （3）主题的选取，确定主题间关系 主题选取的原则：
1）优先实施管理者目前最迫切需求、最关心的主题。 2）优先选择能够在较短时间内发生效益的决策主题。 3）推后实施业务逻辑准备不充分的主题。 4）推后考虑实现技术难度大、可实现性较低、投资风 险大的主题。
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。
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：
病症基本信息：病症ID、病症名、临床表现、病机等