数据仓库模型建设规范与设计目标
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"数据仓库模型建设规范1.0.docx" 数据仓库模型建设是一个复杂的工程,涉及企业数据的集成、大规模数据处理与存储等多个环节。规范化的建设过程对于确保数据仓库项目的成功至关重要。数据仓库模型设计的目标是确保模型的稳定性、自适应性和可扩展性,这需要在建模过程中保持一定的独立性和采用业界先进的方法。 首先,物理模型是数据仓库的基础,相当于建筑物的地基。如同建筑设计,数据仓库的物理设计必须稳固且高效,以支撑可能从几百GB到几十TB的大量数据。这涉及到数据库的物理设计,包括如何优化存储和处理这些数据,以及选择合适的数据库管理系统(RDBMS)。 数聚模型架构通常划分为多个层次,例如,数据仓库系统通常包括准备层(L0)、ODS层(Operational Data Store,操作数据存储层)、DW层(Data Warehouse,数据仓库层)和OLAP层(Online Analytical Processing,联机分析处理层)。在实施过程中,数据会根据其变化类型和加载方式进行划分和处理。 在数聚模型架构工作方法规范中: 1. 表类型分为维表和事实表。维表通常包含描述性的数据,如时间、地点等,而事实表则包含度量数据,如销售额、订单数量等。 2. 数据加载方式因表的类型和变化类型而异。例如,对于维表的增量变化,可通过流水号删除旧数据并加载新数据;而对于事实表,通常不进行物理删除,而是通过新增代理键来保留历史记录。 3. 准备层(L0)的数据结构主要包含临时表,这些表用于存储从源系统抽取的数据,便于后续处理和加载到更高层次的数据层。 4. 在处理数据变更时,物理删除需要特别注意,因为增量抽取可能无法检测到。通常,逻辑删除可以通过修改记录实现,而物理删除则可能需要根据事务流水号来追踪和处理。 数据仓库模型建设规范强调了模型设计的系统性、规范性和灵活性,以应对不同规模和复杂性的数据处理需求。此外,还需要考虑成本因素,根据项目预算选择合适的技术和实施策略。通过遵循这些规范,可以确保数据仓库能够有效地支持业务分析和决策支持,提高企业的数据利用效率。
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