数据仓库模型建设1.0：关键要素与规范详解

数据仓库模型建设规范1.0资料.pdf是一份针对数据仓库模型设计的专业指南，该文档强调了数据仓库与传统信息系统开发的区别。在数据仓库中，模型设计至关重要，因为它影响着项目的成功与否。数据仓库的特点包括数据集成、大规模数据处理、分层存储以及模式选择，物理模型的构建类似于建筑物的基础，需要遵循稳定、自适应和可扩展的原则。 首先，文档介绍了数据仓库模型的基本架构，它通常包含多个层次，如数据架构层、应用层，涵盖了数据源、抽取、转换、加载等多个环节。数据类型、抽取方式、转换方式和加载方式各有其特定规则，例如，事实表和维度表的处理方式不同，事实表可能需要处理时间戳、大量数据和事务数据，而维度表可能涉及小规模数据、代码表和主数据表。 在数据抽取过程中，会根据需求选择增量抽取或全量抽取，对于事实表，如果有历史记录需要保留，可能会添加代理键来区分新增、修改或删除操作。对于维表，删除操作通常不会物理删除数据，而是通过逻辑删除或在抽取时过滤来处理。物理删除的情况可能导致增量抽取无法判断，此时需要依赖流水号来确定数据的更新。 文档还强调了物理设计的重要性，因为数据仓库的数据规模可能达到几十TB，这就需要考虑数据库的性能优化和存储策略。同时，模型设计需保持相对独立性，遵循业界最佳实践，确保模型的长期稳定性和适应未来业务变化的能力。 数据仓库模型建设规范1.0资料.pdf详细阐述了数据仓库模型设计的各个方面，从整体架构到具体操作流程，为数据仓库项目的规划和实施提供了清晰的指导框架，这对于企业进行高效、稳定的数据管理具有重要意义。