"数据模型在反复开发中的重要性以及在数据仓库构建中的角色"
在构建数据仓库的过程中,数据模型扮演着至关重要的角色,特别是在反复开发的场景下。反复开发是一种常见的软件开发策略,尤其是在数据仓库建设中,因为它允许逐步完善和适应用户需求的变化。这种做法得到了业界的成功经验支持,并且有助于确保最终用户能够更清晰地表达他们的需求。
反复开发的过程通常包括多个阶段,如图3-22所示,每个阶段都会对数据仓库进行迭代改进。数据模型在这个过程中起到关键的指导作用,如图3-23所示,它如同一个路标,使得不同阶段的开发能够紧密衔接。在每一轮开发中,数据模型都是驱动因素,确保所有工作都基于同一基础,即统一的数据模型。这样做的好处是,各个开发阶段的成果能够形成一个内聚、协调的整体,避免了不必要的重复工作和不一致性。
例如,当第二遍开发开始时,开发者可以依赖第一遍开发的数据模型,将成果合并并进一步扩展。这种基于同一模型的开发方式使得每次迭代都能在前一次的基础上无缝衔接,从而实现数据仓库的持续改进和优化。相反,如果在不同的数据模型上进行开发,可能会导致大量的重复工作和不连贯的结果,如图3-25所示,这将影响整个项目的效率和一致性。
数据仓库的增量式开发和反复式开发与数据模型之间的关系是间接但密切的。一个强大且灵活的数据模型能够促进长期的集成和协同工作能力,这对于数据仓库的稳定性和性能至关重要。在大数据的背景下,数据仓库的高效管理和迭代更新对于满足决策支持系统的不断发展需求显得尤为重要。
数据仓库的历史可以追溯到早期的信息系统时代,随着时间的推移,它经历了从单一应用到大规模体系结构的演变。在60年代,数据处理主要集中在报表和程序上,使用COBOL语言,数据存储在磁带上,这导致了数据访问效率低和维护困难的问题。随着技术的进步,数据仓库逐渐成为中心,它需要处理的数据量越来越大,对数据一致性和程序维护的要求也相应提高。因此,采用反复开发和强大的数据模型来构建数据仓库成为了必要的解决方案,以应对这些挑战并提供更加高效和灵活的决策支持。