SAP BW数据维度建模最佳实践指南
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更新于2024-07-17
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本指南深入探讨了SAP Business Warehouse (SAP BW) 数据维度建模的最佳实践,旨在帮助用户优化InfoCube的设计和结构。主要内容包括以下几个关键知识点:
1. 传统实体关系建模:首先回顾了传统的实体关系模型(E-R模型),这是维度建模的基础,理解如何将现实世界的业务概念转化为数据模型至关重要。
2. SAP BW维度设计:指南详细介绍了SAP BW中的数据维度设计原则,如何确保维度表的准确性和一致性,尤其是在处理主数据多对多(M:N)关系时。
3. 单一或复合维度:区分单一维度与复合维度,前者代表独立的概念,后者则由多个简单维度组合而成,以提供更丰富的分析层次。
4. 分区策略:讨论了如何根据数据的粒度、频率和大小选择合适的分区技术,以提高查询性能和资源管理效率。
5. 第一轮维度建模:提供了一个逐步的维度建模过程,指导用户如何在初次设计阶段就考虑到性能优化和复杂查询的需求。
6. 复合键使用:复合键在维度表中的应用,它们如何简化数据结构,减少冗余,并保持数据一致性。
7. 维度合并:探讨了何时以及如何合并相关维度,以减少维度表的大小和查询复杂性。
8. 宽维度和窄维度:理解不同类型的维度对数据仓库性能的影响,宽维度提供大量细节,窄维度则聚焦于关键业务指标。
9. 事实表大小优化:如何保持事实表在合适范围内,避免过大导致查询性能下降,同时确保包含必要的维度关联信息。
10. 线物品维度:线物品维度在零售或交易类业务中的重要性,如何设计以支持复杂的产品和交易分析。
11. 性能增强技巧:除了上述技术,还包括了其他提高查询性能的方法,如使用聚合函数、demographic characteristics(人口统计特性)和categorization在运行时进行查询优化。
12. 时间依赖性:时间维度的特殊处理,如何利用时间依赖性作为categorization characteristic(分类特征),提高数据分析的灵活性。
此指南是SAP BW专业人员或希望提升数据维度建模能力的读者的重要参考资料,通过遵循这些最佳实践,用户可以创建出高效且可维护的数据仓库结构。
2019-08-22 上传
2019-12-03 上传
2018-08-11 上传
2009-12-06 上传
2008-07-30 上传
2018-09-10 上传
augxiao
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