大数据技术：数据仓库主题建模解析

本次分享主要围绕大数据技术中的数据仓库主题建模进行探讨，涉及DW建模的基本原则，包括简单性、完整性、高效性和通用性。此外，还详细讲解了事实表和维表的概念，以及不同粒度的事实表类型，以及维表的分类，特别是层级维和退化维。最后，讨论了星型模型的优势，ODS与数据仓库的区别，以及数据仓库中的数据层次和数据保留策略。 在大数据领域，数据仓库是关键组成部分，用于支持决策分析。数据仓库的建模原则确保了数据的易用性、完整性和性能。简单性意味着模型设计应便于分析和展示，避免复杂的OLTP数据结构。完整性要求在建模过程中不能丢失任何业务信息。高效性则关注查询速度，通过优化模型减少连接操作以提高查询效率。通用性强调采用业界标准，如星型模型，以便使用常见商业BI工具进行数据分析。 事实表是数据仓库的核心，包含维键和度量，提供分析的数据基础。维表则存储属性信息，提供上下文。在某些情况下，一个表可能同时作为事实表和维表。事实表的颗粒度决定了数据的详细程度，分为事务粒度、周期快照粒度和累计快照粒度等类型，每种粒度对应不同的业务场景。 维表主要包括层级维和单级维，层级维具有层次结构，如地理区域的国家-省份-城市；退化维是指那些没有关联维度表，直接与事实表连接的列。星型模型通过简化和冗余，将复杂的模型转化为易于分析的形式，例如销售主题表、产品维表、客户维表和日期维表构成的典型星型结构。 ODS（操作数据存储）是介于源系统和数据仓库之间的一个中间层，它集成来自不同源的数据，提供实时或近实时的数据视图。与数据仓库相比，ODS的数据是可变的，反映当前状态，而数据仓库的数据通常是静态的，用于历史分析。ODS的数据保留期限较短，通常不超过几个月，而数据仓库可以长期保留数据，包括原始和汇总数据。 通过理解这些基本概念和技术，我们可以更好地设计和利用大数据环境下的数据仓库，以支持高效的业务洞察和决策。