数据仓库模型建设规范与设计关键

"数据仓库模型建设规范10.pdf" 在数据仓库模型建设中，规范的制定至关重要，因为它确保了数据的准确性和一致性，从而支持高效的数据分析和决策支持。数据仓库与常规信息系统的主要区别在于，它不仅涉及一般软件开发流程，如需求分析、设计和测试，而且着重于企业数据的集成、大数据处理以及多层级存储。数据仓库模型的设计是项目成功与否的核心。 物理模型在数据仓库中扮演着基础架构的角色，类似于建筑物的地基。无论是大规模的数据仓库还是小型系统，都需要稳固的基础来保证数据的安全和质量。物理设计需要考虑存储介质的选择，如关系数据库管理系统（RDBMS），以及如何优化以应对从数百GB到数十TB的大量数据。设计目标应追求模型的稳定性、自适应性和可扩展性，这意味着建模过程应保持一定的独立性，并采用行业最佳实践。 数聚模型架构是数据仓库实施中的关键组成部分。通常，数据仓库系统数据被划分为多个层次，例如： 1. 源系统层：包含原始业务系统的数据。 2. 增量/全量加载层：根据数据变化频率，数据可能通过增量或全量方式进行加载。 3. ODS（Operational Data Store）层：用于临时存储和预处理数据。 4. DWM（Data Warehouse Mart）层：数据经过清洗和转换，形成符合分析需求的宽表。 5. DM（Data Mart）层：面向特定业务部门的细分数据集市。 6. 星型/雪花型模式：事实表和维表的组织结构，便于查询和分析。 在架构工作方法规范中，不同的数据类型、表类和变化类型可能需要不同的加载和转换策略。例如，对于交易事务表，通常采用增量变化抽取，以记录数据的增删改。而对于维表，可能需要全量加载或仅更新已变更的部分，以保持维表的稳定性。 在处理数据变更时，新增和修改操作通常可以通过新增代理键来跟踪。删除操作可能会根据是否需要保留历史信息来决定是逻辑删除还是物理删除。在增量加载过程中，时间戳、流水号等标识符用于识别和处理数据的变化。 数据仓库模型建设规范10.pdf的内容深入探讨了数据仓库模型设计的原则、架构和工作流程，强调了物理设计的重要性以及在处理大规模数据时的策略。遵循这些规范，可以构建出高效、稳定且易于维护的数据仓库系统，从而为企业提供强大的数据分析能力。