数据仓库模型建设规范与设计要点

"数据仓库模型建设规范1.0.pdf" 数据仓库模型建设规范1.0.pdf文档详述了数据仓库模型构建的重要性和具体流程，强调了其在企业信息整合中的核心地位。数据仓库并非普通的信息系统，它需要综合考虑数据集成、大规模数据处理、分层存储以及模式选择等多个方面。模型设计的质量直接影响到数据仓库项目的成功与否。 物理模型在数据仓库建设中扮演着基础架构的角色，如同建筑的地基，需要确保稳定性和性能。尽管不同的数据仓库规模各异，但都需要遵循一套通用的标准和流程，同时考虑到成本和数据量对设计的影响。对于大型数据仓库，即使依赖强大的关系型数据库管理系统（RDBMS），仍然需要精心的物理设计来优化存储和处理效率。 在数聚模型架构中，数据仓库通常被划分为多个层次，包括： 1. 原始数据层：保存原始的、未经处理的数据。 2. 派生数据层：进行初步清洗和转换，形成初步可用的数据。 3. 维度表层：存储描述性的、不变的业务数据，如分类或代码表。 4. 事实表层：包含业务关键度量，记录交易或事件的发生。 在架构工作方法规范中，针对不同类型的表（如维表和事实表）有不同的加载策略。例如，维表可能采用增量变化抽取，新增代理键，并根据时间戳或变化标识进行加载。事实表则可能涉及逻辑或物理删除，需要根据流水号或代理键进行操作，确保数据的准确性和完整性。 此外，数据仓库建模的目标是确保模型的稳定性、自适应性和可扩展性。这要求建模过程保持一定的独立性，采用业界最佳实践，以适应未来可能的变化和扩展需求。 总结来说，数据仓库模型建设规范1.0.pdf文件提供了全面的指导，涵盖了从模型设计的基本原则到具体的数据处理策略，旨在帮助企业在构建高效、可靠的数据仓库时做出明智的决策。这份规范强调了数据仓库模型的重要性，以及在实际操作中如何通过科学的方法实现数据的高效管理和分析。