阿里数据仓库模型设计课件
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数据仓库维度建模课件-PPT
数据仓库维度建模
优选数据仓库维度建模
目录
1.基础术语 2.维度建模中的两种模型 3.星形模型设计 4.雪花模型设计 5.星形模型的优势 6.雪花模型的优势与劣势
1、基础术语
事实表(Fact Table)
• 每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据 表可能包含业务销售数据，如现金登记事务所产生的数据， 事实数据表通常包含大量的行
细类别表，详细类别表通过对事实表在有关维上 性。
维度表可以看作是用户来分析数据的窗口，维度表中包含事实数据表中事实记录的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如
的详细描述达到了缩小事实表和提高查询效率的 何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息，维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构。
主要包含了描述特定商业事件的数据，即某些特定商业事件的度量值。
商品大分类表 大分类编号 大分类名称 大分类备注
5.星形模型的优势
– 用户容易理解 – 优化浏览
• 在数据库模式中，表与表连接的目的在于寻找到需 要的数据
• 如果连接的路径复杂，那么在数据库中浏览数据将 是缓慢而艰难的
• 如果连接路径简单、直接，则浏览数据会更快 • 星型模型的优势之一在于它优化对数据库的浏览
星形模型(Star Schema)
• 事实被维度所包围，且维度没有被新的表连接
雪花模型(Snowflake Schema)
• 事实表被多个维表或一个或多个层次所包围
3.星形模型设计
(1) 正确区分事实、属性和维度。
• 维度模型需要对事实和属性进行区分，业务层的 很多事实都是数值型的，特别是该数值是浮点数 时，他很可能是一个事实，而不是属性。
• 主要包含了描述特定商业事件的数据，即某些特定商业事 件的度量值。
优选数据仓库维度建模
目录
1.基础术语 2.维度建模中的两种模型 3.星形模型设计 4.雪花模型设计 5.星形模型的优势 6.雪花模型的优势与劣势
1、基础术语
事实表(Fact Table)
• 每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据 表可能包含业务销售数据，如现金登记事务所产生的数据， 事实数据表通常包含大量的行
细类别表，详细类别表通过对事实表在有关维上 性。
维度表可以看作是用户来分析数据的窗口，维度表中包含事实数据表中事实记录的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如
的详细描述达到了缩小事实表和提高查询效率的 何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息，维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构。
主要包含了描述特定商业事件的数据，即某些特定商业事件的度量值。
商品大分类表 大分类编号 大分类名称 大分类备注
5.星形模型的优势
– 用户容易理解 – 优化浏览
• 在数据库模式中，表与表连接的目的在于寻找到需 要的数据
• 如果连接的路径复杂，那么在数据库中浏览数据将 是缓慢而艰难的
• 如果连接路径简单、直接，则浏览数据会更快 • 星型模型的优势之一在于它优化对数据库的浏览
星形模型(Star Schema)
• 事实被维度所包围，且维度没有被新的表连接
雪花模型(Snowflake Schema)
• 事实表被多个维表或一个或多个层次所包围
3.星形模型设计
(1) 正确区分事实、属性和维度。
• 维度模型需要对事实和属性进行区分，业务层的 很多事实都是数值型的，特别是该数值是浮点数 时，他很可能是一个事实，而不是属性。
• 主要包含了描述特定商业事件的数据，即某些特定商业事 件的度量值。
《数据仓库》PPT课件 (2)
数据仓库体系结构
数据库系统模式（操作型数据）
采购子系统: 订单（订单号，供应商号，商品号，类别，单价。数量，总金额，日
期， … ） 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话，…）
销售子系统： 客户（客户号，姓名，地址，电话， … ） 销售（客户号，商品号，数量，单价，日期， … ）
库存子系统： 进库单（编号，商品号，数量，单价，日期， … ） 出库单（编号，商品号，数量，单价，日期， … ） 库存（商品号， 库房号，类别，单价，库存数量，
21
第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据源
数据仓库
RDBMS 数据文件
其他
综合数据 当前数据 历史数据 元数据
分析工具 查询工具 OLAP工具 DM工具
抽取、转换、装载
精选ppt
22
第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据仓库体系结构实例-税务数据仓库
数据源
ETL
数据存储
数据访问 数据展示
生产 数据库
数据集市
EXCEL
数据仓库
5-10 年
当前 详细数据
过去 详细数据
精选ppt
25
第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据仓库数据的组织
• 数据由操作型环境（综合）导入数据仓库 • 数据具有不同的细节
早期细节级（过期数据） 当前细节级 轻度综合数据级（数据集市） 高度综合数据级
精选ppt
26
第2章 数据仓库
多渠道
社保库
遗留系统 数据库
E
外部 数据源
数据复制 平台
转换 T 中转区
L 加载 中转区
文档 数据
地市库
个税库
数据库系统模式（操作型数据）
采购子系统: 订单（订单号，供应商号，商品号，类别，单价。数量，总金额，日
期， … ） 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话，…）
销售子系统： 客户（客户号，姓名，地址，电话， … ） 销售（客户号，商品号，数量，单价，日期， … ）
库存子系统： 进库单（编号，商品号，数量，单价，日期， … ） 出库单（编号，商品号，数量，单价，日期， … ） 库存（商品号， 库房号，类别，单价，库存数量，
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第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据源
数据仓库
RDBMS 数据文件
其他
综合数据 当前数据 历史数据 元数据
分析工具 查询工具 OLAP工具 DM工具
抽取、转换、装载
精选ppt
22
第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据仓库体系结构实例-税务数据仓库
数据源
ETL
数据存储
数据访问 数据展示
生产 数据库
数据集市
EXCEL
数据仓库
5-10 年
当前 详细数据
过去 详细数据
精选ppt
25
第2章 数据仓库
数据仓库体系结构
数据仓库数据的组织
• 数据由操作型环境（综合）导入数据仓库 • 数据具有不同的细节
早期细节级（过期数据） 当前细节级 轻度综合数据级（数据集市） 高度综合数据级
精选ppt
26
第2章 数据仓库
多渠道
社保库
遗留系统 数据库
E
外部 数据源
数据复制 平台
转换 T 中转区
L 加载 中转区
文档 数据
地市库
个税库
阿里数据仓库模型设计ppt课件
数据来源及建模方式 服务领域 数据ETL过程描述
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
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
第4章数据仓库的设计A-PPT精品
20
概念模型最常用的表示方法是实体－关系法（E-R法）。 E-R图描述的是实体以及实体之间的联系，
用长方形表示实体，在数据仓库中就表示主题，椭 圆形表示主题的属性，并用无向边把主题与其属性 连接起来；
用菱形表示主题之间的联系，用无向边把菱形分别 与有关的主题连接。
若主题之间的联系也具有属性，则把属性和菱形也 用无向边连接上。
需求分析简单举例：
4.1.2概念模型设计
概念模型的特点是： （1）能真实反映现实世界，能满足用户对数据的分
析，达到决策支持的要求，它是现实世界的一个 真实模型。 （2）易于理解，便利和用户交换意见，在用户的参 与下，能有效地完成对数据仓库的成功设计。 （3）易于更改，当用户需求发生变化时，容易对概 念模型修改和扩充。 （4）易于向数据仓库的数据模型（星型模型）转换。
25
图4.2 销售业务的多维数据
商品 促销 时间
销售数据
部门 城市 地区
销售数据和维
商店
26
（4）确定数据汇总水平
数据仓库中对数据不同粒度的集成和综合， 形成了多层次、多种知识的数据结构。例如，对 于时间维，可以以“年”、“月”或者“日”等 不同水平进行汇总。
（5）设计事实表和维表
设计事实表和维表的具体属性。在事实表中 应该记录哪些属性是由维表的数量决定的。一般 来说，与事实表相关的维表的数量应该适中，太 少的维表会影响查询的质量，用户得不到需要的 数据，太多的维表又会影响查询的速度。
信息？ （3）提供决策支持的细节程度是怎样的？
12
3.数据仓库的成功标准和关键性能指标 （1）衡量数据仓库成功的标准是什么？ （2）哪些关键的性能指标？如何监控？ （3）对数据仓库的期望是什么？ （4）对数据仓库的预期用途有哪些？ （5）对计划中的数据仓库的考虑要点是
概念模型最常用的表示方法是实体－关系法（E-R法）。 E-R图描述的是实体以及实体之间的联系，
用长方形表示实体，在数据仓库中就表示主题，椭 圆形表示主题的属性，并用无向边把主题与其属性 连接起来；
用菱形表示主题之间的联系，用无向边把菱形分别 与有关的主题连接。
若主题之间的联系也具有属性，则把属性和菱形也 用无向边连接上。
需求分析简单举例：
4.1.2概念模型设计
概念模型的特点是： （1）能真实反映现实世界，能满足用户对数据的分
析，达到决策支持的要求，它是现实世界的一个 真实模型。 （2）易于理解，便利和用户交换意见，在用户的参 与下，能有效地完成对数据仓库的成功设计。 （3）易于更改，当用户需求发生变化时，容易对概 念模型修改和扩充。 （4）易于向数据仓库的数据模型（星型模型）转换。
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图4.2 销售业务的多维数据
商品 促销 时间
销售数据
部门 城市 地区
销售数据和维
商店
26
（4）确定数据汇总水平
数据仓库中对数据不同粒度的集成和综合， 形成了多层次、多种知识的数据结构。例如，对 于时间维，可以以“年”、“月”或者“日”等 不同水平进行汇总。
（5）设计事实表和维表
设计事实表和维表的具体属性。在事实表中 应该记录哪些属性是由维表的数量决定的。一般 来说，与事实表相关的维表的数量应该适中，太 少的维表会影响查询的质量，用户得不到需要的 数据，太多的维表又会影响查询的速度。
信息？ （3）提供决策支持的细节程度是怎样的？
12
3.数据仓库的成功标准和关键性能指标 （1）衡量数据仓库成功的标准是什么？ （2）哪些关键的性能指标？如何监控？ （3）对数据仓库的期望是什么？ （4）对数据仓库的预期用途有哪些？ （5）对计划中的数据仓库的考虑要点是
数据仓库的概念与体系结构PPT课件
– 围绕一些主题，如顾客、供应商、产品等 – 关注决策者的数据建模与分析，而不是集中于
组织机构的日常操作和事务处理。 – 排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简
明视图。
可编辑课件PPT
7
数据仓库关键特征二——数据集成
• 一个数据仓库是通过集成多个异种数据源 来构造的。
• 关系数据库，一般文件，联机事务处理记录
• 衡量联机事务处理系统的一个重要性能指标是系 统性能，具体体现为实时响应时间(Response Time)
• 特点
– OLTP支持大量并发用户定期添加和修改数据
– 反映随时变化的单位状态，但不保存其历史记录
– 具有复杂的结构。
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33
OLTP系统 VS. OLAP系统比较 (1)
2
什么是数据仓库?
• 数据仓库（Data Warehouse，简写为DW或DWH）
• 数据仓库的定义很多，但却很难有一种严格的定义 – 数据仓库是一个数据库，它与公司的操作数据库分开 维护。 – 允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据 分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持
• 数据仓库区别于其他数据存储系统 – “数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而变 化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策 过程.”—W. H. Inmon
13
数据仓库数据库
– 数据仓库系统中的数据库是整个数据仓库系统 的核心，是数据信息存放的地方，对数据提供 存取和检索支持。相对于传统数据库来说，它 突出的特点是对海量数据的支持和快速的检索 技术。
可编辑课件PPT
14
数据抽取工具
– 数据抽取工具把数据从各种各样的存储环境中 提取出来，进行必要的转化、整理，再存放到 数据仓库中。对各种不同的数据存储方式的访 问能力是数据抽取工具的关键，数据转换通常 包括：
组织机构的日常操作和事务处理。 – 排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简
明视图。
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7
数据仓库关键特征二——数据集成
• 一个数据仓库是通过集成多个异种数据源 来构造的。
• 关系数据库，一般文件，联机事务处理记录
• 衡量联机事务处理系统的一个重要性能指标是系 统性能，具体体现为实时响应时间(Response Time)
• 特点
– OLTP支持大量并发用户定期添加和修改数据
– 反映随时变化的单位状态，但不保存其历史记录
– 具有复杂的结构。
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33
OLTP系统 VS. OLAP系统比较 (1)
2
什么是数据仓库?
• 数据仓库（Data Warehouse，简写为DW或DWH）
• 数据仓库的定义很多，但却很难有一种严格的定义 – 数据仓库是一个数据库，它与公司的操作数据库分开 维护。 – 允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据 分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持
• 数据仓库区别于其他数据存储系统 – “数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而变 化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策 过程.”—W. H. Inmon
13
数据仓库数据库
– 数据仓库系统中的数据库是整个数据仓库系统 的核心，是数据信息存放的地方，对数据提供 存取和检索支持。相对于传统数据库来说，它 突出的特点是对海量数据的支持和快速的检索 技术。
可编辑课件PPT
14
数据抽取工具
– 数据抽取工具把数据从各种各样的存储环境中 提取出来，进行必要的转化、整理，再存放到 数据仓库中。对各种不同的数据存储方式的访 问能力是数据抽取工具的关键，数据转换通常 包括：
《数据仓库开发实例》课件
数据仓库是随时间变化的
数据仓库中的数据会随着时间的推移 不断更新和变化，反映企业的业务发 展和变化。
数据仓库的体系结构
数据源
数据仓库的数据来源程，将数据从源系 统加载到数据仓库中。
数据仓库
存储和管理企业数据的核心部分，包括事实 表和维度表。
根据逻辑设计和物理设计，开发ETL过程，实现数据的抽取、转换和加载。
开发查询和管理工具
开发数据仓库的查询和管理工具，方便用户对数据进行查询和管理。
测试和验证
对数据仓库进行测试和验证，确保数据的准确性和完整性。
PART 03
数据仓库开发实例
REPORTING
实例一：零售业数据仓库
总结词：销售分析
详细描述：该实例展示了如何构建一个零售业数据仓库，用于分析销售数据，包 括商品类别、销售量、销售额等指标，以及如何利用数据仓库进行市场趋势预测 和销售策略优化。
总结与展望
REPORTING
数据仓库开发的总结
01
技术应用
随着大数据时代的来临，数据仓库技术得到了广泛应用。 在本次开发实例中，我们采用了先进的数据处理和分析技 术，实现了高效的数据存储、查询和分析。
02 03
业务价值
数据仓库在业务领域中具有重要价值，它能够帮助企业更 好地理解客户需求、优化业务流程、提高决策效率。通过 本次开发，我们成功地将数据转化为有价值的业务信息， 为企业提供了决策支持。
OLAP
联机分析处理，通过多维数据分析工具对数 据仓库中的数据进行查询和分析。
PART 02
数据仓库开发流程
REPORTING
需求分析
1 2
明确目标
理解业务需求，确定数据仓库的构建目标。
调研现状
数据仓库中的数据会随着时间的推移 不断更新和变化，反映企业的业务发 展和变化。
数据仓库的体系结构
数据源
数据仓库的数据来源程，将数据从源系 统加载到数据仓库中。
数据仓库
存储和管理企业数据的核心部分，包括事实 表和维度表。
根据逻辑设计和物理设计，开发ETL过程，实现数据的抽取、转换和加载。
开发查询和管理工具
开发数据仓库的查询和管理工具，方便用户对数据进行查询和管理。
测试和验证
对数据仓库进行测试和验证，确保数据的准确性和完整性。
PART 03
数据仓库开发实例
REPORTING
实例一：零售业数据仓库
总结词：销售分析
详细描述：该实例展示了如何构建一个零售业数据仓库，用于分析销售数据，包 括商品类别、销售量、销售额等指标，以及如何利用数据仓库进行市场趋势预测 和销售策略优化。
总结与展望
REPORTING
数据仓库开发的总结
01
技术应用
随着大数据时代的来临，数据仓库技术得到了广泛应用。 在本次开发实例中，我们采用了先进的数据处理和分析技 术，实现了高效的数据存储、查询和分析。
02 03
业务价值
数据仓库在业务领域中具有重要价值，它能够帮助企业更 好地理解客户需求、优化业务流程、提高决策效率。通过 本次开发，我们成功地将数据转化为有价值的业务信息， 为企业提供了决策支持。
OLAP
联机分析处理，通过多维数据分析工具对数 据仓库中的数据进行查询和分析。
PART 02
数据仓库开发流程
REPORTING
需求分析
1 2
明确目标
理解业务需求，确定数据仓库的构建目标。
调研现状
数据仓库模型与建立过程PPT课件
加拿大 某大学 数据库
Name
Status
Major BirthPlace GPA
Anderson M.A.
history Vancouver 3.5
Bach
Junior
math
Calgary 3.7
Carlton
Junior liberal art Edmonton 2.6
Fraser
M.S.
physics Ottawa 3.9
缅因
2
东部
俄亥俄
3
西部
爱达荷
4
西部
德克萨斯
.
17
3 数据仓库概念模型 3.3 维度定义
例子1
4月份我在北京卖掉了 价值十万美元的可乐
.
18
3 数据仓库概念模型 3.3 维度定义
例子2
关系数据库的记录视图：
产品
时间
地区
VCD机 2002.3.10 北京
传真机 2002.3.10 北京
刻录机 2002.3.10 北京
时间
20
传统型的一个二维表，在数据仓库中可能需要多个立方体来表示； 数据仓库的一个立方体可能由多个传统型的表组成；
产品
时间
VCD机 2002.3.10
地区 北京
数量 金额 5728 2345556
销售数量立方体 销售金额立方体 一个二维表的数据可装载到两个立方体
.
21
维的层次：
关系数据库在字段上做文章，数据仓库在维上做文章；
– 主题还有主题之间的关系都用关系来表示
– 逻辑模型描述了数据仓库的主题的逻辑实现，每个主 题对应关系表的关系模式的定义
• 物理模型（设计定义和主要工作）
数据仓库专题讲义PPT公开课(43页)
OLAP的多维数据概念
数据单元。多维数据集的取值称为数据单元。 当在多维数据集的每个维都选中一个维成员以
后，这些维成员的组合就惟一确定了观察变量 的值。
OLAP多维数据分析
1.切片和切块(Slice and Dice)
在多维数据结构中,按二维进行切片,按三维进行切块,可 得到所需要的数据。如在“城市、产品、时间”三维立 方体中进行切块和切片,可得到各城市、各产品的销售情 况。
数据的存储与管理
数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。 针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理， 并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照 数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门 级数据仓库（通常称为数据集市）。
OLAP服务器
OLAP服务器对分析需要的数据进行有效集成， 按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层 次的分析，并发现趋势。
数据仓库四个特点-相对稳定
操作型数据库中的数据通常实时更新，数据 根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主 要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作 主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓 库以后，一般情况下将被长期保留，也就是 数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改 和删除操作很少，通常只需要定期的加载、 刷新。
2.钻取(Drill)
钻取包含向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/ 上卷(Roll-up)操作， 钻取的深度与维所划分的层次相 对应。
数据仓库四个特点-反映历史变化
数据仓库本质
如果说传统数据库系统的要求是快速、准确、安全、 可靠地将数据存进数据库中的话，那么数据仓库的 要求就是能够准确、安全、可靠地从数据库中取出 数据，经过加工转换成有规律信息之后，再供管理 人员进行分析使用。
《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
2、数据仓库设计.ppt
尽量少用或不用视图，以避免意想不到 的逻辑陷阱
•约束
尽量使用约束，以确保数据的完整性。 正确的数据所带来的益处会远远大于ETL性 能的损失。
设计索引策略——创建索引
• 创建索引用以提高查询速度 • 避免索引对ETL的不良影响
设计存储策略——创建分区
分区存储后的数据单元 易于：
– 重构 – 索引 – 重组 – 恢复 – 监控
– 一对多联系（1:n） 如果A实体集中的每个实体可以和B中的几个实体有联系，而B中 的每个实体至我和A中的一个实体有联系，那么A对B属于1:n联 系。
– 多对多联系（m:n） 若实体集A中的每个实体可与和B中的多个实体有联系，反过来， B中的每个实体也可以与A中的多个实体有联系，称A对B或B对A 是m:n联系。
• 事实表总会是很大的，在维度表上节省的空间相 对来说是很小的
• 增加了数据模型的复杂度 • 查询操作概念上更复杂了 • 从数据仓库到多维数据库的加载时间会更长 • 因此，只有当维度表极大，存储空间是个问题时，
才考虑雪花型维度 • 简而言之，最好就用星型维度即可
支持雪花型维度的论点
• 从数据仓库到多维数据库的加载过程中， 雪花型维度的效率更高。
数据仓库模型设计采用迭代式开发，这一点也符合数据仓库 系统迭代开发的特点。它具有较好的灵活性和易变性，适应 于主题不明确或不确定的需求。
8
概念设计
数据仓库是面向主题来组织 数据，一个数据仓库有若干个主题， 而每个主题又有一个数据集合体做 支撑，这个数据集合称为主题域。
概念设计的中心工作是在需 求分析基础上设计的主题域模型。 主体域模型是客观到主观之间的桥 梁，是与硬件环境、软件选择无关 的数据抽象模型，是为下一步建立 业务数据模型、物理模型服务的概 念性工具。
•约束
尽量使用约束，以确保数据的完整性。 正确的数据所带来的益处会远远大于ETL性 能的损失。
设计索引策略——创建索引
• 创建索引用以提高查询速度 • 避免索引对ETL的不良影响
设计存储策略——创建分区
分区存储后的数据单元 易于：
– 重构 – 索引 – 重组 – 恢复 – 监控
– 一对多联系（1:n） 如果A实体集中的每个实体可以和B中的几个实体有联系，而B中 的每个实体至我和A中的一个实体有联系，那么A对B属于1:n联 系。
– 多对多联系（m:n） 若实体集A中的每个实体可与和B中的多个实体有联系，反过来， B中的每个实体也可以与A中的多个实体有联系，称A对B或B对A 是m:n联系。
• 事实表总会是很大的，在维度表上节省的空间相 对来说是很小的
• 增加了数据模型的复杂度 • 查询操作概念上更复杂了 • 从数据仓库到多维数据库的加载时间会更长 • 因此，只有当维度表极大，存储空间是个问题时，
才考虑雪花型维度 • 简而言之，最好就用星型维度即可
支持雪花型维度的论点
• 从数据仓库到多维数据库的加载过程中， 雪花型维度的效率更高。
数据仓库模型设计采用迭代式开发，这一点也符合数据仓库 系统迭代开发的特点。它具有较好的灵活性和易变性，适应 于主题不明确或不确定的需求。
8
概念设计
数据仓库是面向主题来组织 数据，一个数据仓库有若干个主题， 而每个主题又有一个数据集合体做 支撑，这个数据集合称为主题域。
概念设计的中心工作是在需 求分析基础上设计的主题域模型。 主体域模型是客观到主观之间的桥 梁，是与硬件环境、软件选择无关 的数据抽象模型，是为下一步建立 业务数据模型、物理模型服务的概 念性工具。
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
【精品】数据仓库及应用(数据仓库、数据模型、商务智能)PPT课件
Implement Time
> TB Months to years
< TB Months
Data Mart
Data Mart
Control: A department can completely control the data and processing that occurs inside a data mart. Cost: The cost of storage and processing is less, because the data mart’s machine is smaller than DW’s Customization: The data mart’s data is customized to suit the peculiar needs of the department.
Administration
Enterprise Data Warehouse
Enterprise data warehouses are funded on a corporate basis. Enterprise data warehouse covers the entire business (corporation), incorporating data from all operational systems. Information is extracted from the operational environment, cleansed, and transformed into a central, integrated enterprise-wide data warehouse environment, so that all the departments and other internal organizations of the corporation can benefit from a consistent, integrated source of decision support information.
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Data Mart
Data Mart
Control: A department can completely control the data and processing that occurs inside a data mart. Cost: The cost of storage and processing is less, because the data mart’s machine is smaller than DW’s Customization: The data mart’s data is customized to suit the peculiar needs of the department.
Administration
Enterprise Data Warehouse
Enterprise data warehouses are funded on a corporate basis. Enterprise data warehouse covers the entire business (corporation), incorporating data from all operational systems. Information is extracted from the operational environment, cleansed, and transformed into a central, integrated enterprise-wide data warehouse environment, so that all the departments and other internal organizations of the corporation can benefit from a consistent, integrated source of decision support information.