数据仓库入门：从传统DB到数据仓库的转变

"事实星座模式实例-数据仓库入门" 数据仓库是用于数据分析和决策支持的系统，它不同于传统的在线事务处理（OLTP）系统。在数据仓库中，数据被设计成支持复杂的分析查询，而不是快速的事务性操作。数据仓库的概念强调了数据的汇总、历史化和优化，以满足决策制定者的需求。 数据仓库的构成通常包括以下几个关键部分： 1. **数据源**：来自企业内部和外部的各种业务系统，如销售、库存、财务等。 2. **数据清洗和转换**：将原始数据转化为适合分析的形式，包括去除错误、不一致和冗余数据。 3. **数据加载**：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中。 4. **数据集市**：针对特定主题或部门的子集，提供更快速的查询性能。 5. **事实星座模式**：这是一种数据仓库设计模式，其中多个事实表（如Sales Fact Table和Shipping Fact Table）围绕共同的维度（如时间、地点和产品）组织，允许从不同角度分析数据。 6. **维度表**：包含描述性信息，如时间（day、day_of_the_week、month、quarter、year、time）、地点（street、city、province_or_state、country、location）、产品（item_name、brand、type、supplier_type）和实体（branch_name、branch_type、shipper_name、shipper_type）。 7. **度量值**：反映业务关键指标的数值，如Sales Fact Table中的units_sold、dollars_sold和avg_sales，以及Shipping Fact Table中的dollars_cost、units_shipped。 数据仓库的内部结构涉及数据的组织方式，包括不同级别的数据粒度（例如，每日、每周或每月销售），元数据（描述数据的数据，如字段含义和来源），以及数据分割策略，确保高效的数据存储和检索。 数据仓库应用的关键步骤通常包括需求分析、数据建模、ETL（抽取、转换、加载）过程、数据仓库建设、性能优化和用户访问接口的开发。 学习数据仓库入门需要掌握以下几个知识要点和能力要求： 1. **理解数据仓库的定义**：了解其与OLTP系统的区别，以及数据仓库在决策支持中的作用。 2. **数据仓库系统的结构**：熟悉整体架构，包括数据源、数据清洗、存储和查询组件。 3. **数据组织方式**：理解数据仓库中的数据如何被组织和分区，以支持快速查询和分析。 4. **数据粒度和元数据**：了解不同粒度的数据如何影响查询效率，以及元数据在数据理解和管理中的重要性。 5. **数据分割**：学习如何根据业务需求和性能考虑对数据进行分割。 通过学习这些概念和结构，可以更好地设计、构建和管理数据仓库，从而为企业提供强大的分析能力和深入的洞察。