第2章数据仓库开发模型.pptx

数据仓库开发模型是构建高效数据仓库的关键步骤，它涉及到从现实世界的业务数据转换到适合分析和决策支持的数据模型。在这一过程中，模型扮演着抽象和转换的桥梁角色，确保数据仓库能够满足用户的需求。 数据仓库开发模型通常包括概念模型、逻辑模型和物理模型。概念模型是将现实世界中的业务实体和它们之间的关系转化为信息世界的初步表示，如财务部门的销售收入、销售部门的销售计划等。逻辑模型进一步将这些概念具体化，形成符合数据库理论的结构，如遵循第一范式、第二范式和第三范式的规范。而物理模型则是考虑数据库的实际存储和访问效率，如采用并行存储结构的RAID系统。 数据仓库概念模型中，数据不包含日常操作的数据，而是专注于分析所需的汇总数据、描述数据和细节数据。例如，销售部门可能关注销售额、销售合同等指标实体，而人事部门可能关注员工绩效、技能和薪酬。这些数据模型会扩展关键字结构，将时间属性纳入其中，并引入衍生数据以支持决策分析。 在规范的数据模型中，数据仓库通常进行反规范化处理，与普通数据库系统不同，目的是优化分析查询性能。例如，星型模型和雪花模型是常见的数据仓库设计模式。星型模型以事实表为中心，周围环绕着多个维度表，简化了查询路径。雪花模型则是在星型模型基础上对维度表进行规范化，提供更细粒度的数据，但可能增加查询复杂性。 数据仓库逻辑模型设计时，事实表是核心，包含了关键业务指标，如客户交易额、交易量等。维表则描述了这些事实的上下文，如客户的基本信息、交易时间、地点等。设计时应确保事实表的键部分清晰，事实特性明确，同时维表模型化要充分考虑查询效率和数据完整性。 数据仓库的物理模型会考虑实际的硬件存储方案，如RAID配置，以确保数据的快速访问和高可用性。此外，元数据模型是整个数据仓库生命周期中的重要组成部分，它记录了数据仓库的结构、来源、处理规则等信息，帮助管理和理解数据仓库的全貌。 数据仓库开发模型是一个系统化的过程，从高层次的概念化到低层次的物理实现，每个阶段都对数据仓库的功能和性能产生深远影响。通过精心设计和适配，数据仓库可以有效地支持业务分析和决策制定。