数据仓库设计：合并实体与优化策略

"合并实体-数据仓库设计" 在数据仓库（Data Warehouse, DW）设计中，合并实体是一种优化策略，用于整合多个相关实体，以提升数据处理的效率和一致性。这通常涉及逆规范化的过程，即在数据仓库的结构中，将原本分散在不同表中的数据聚合到一个单一的实体中，以便减少查询时的JOIN操作，进而提高查询性能。合并实体后，这些实体共享一个公共键，确保数据的一致性。一致维（conformed dimension）是这一过程的产物，它可以在后续的数据挖掘（Data Mining, DM）活动中重复使用。 企业信息工厂（Corporate Information Factory, CIF）是商业智能（Business Intelligence）体系结构的核心，它包含两种主要的数据存储形式：数据仓库（DW）和数据集市（Data Mart, DM）。DW扮演着数据集成的角色，从各种分散的数据源收集数据，为DM提供统一的数据源。而DM则专注于提供业务用户易于访问的、定制化的信息视图。在这个过程中，实体关系数据模型（Entity-Relationship, ER）在DW设计中发挥着关键作用，帮助构建高效的数据结构。 在数据建模阶段，我们需要理解以下几个概念： 1. 主题域（Subject Area）：它是企业数据的组成部分，包含了相关实体和它们之间的关系。例如，客户、销售和产品都是不同的主题域。 2. 实体（Entity）：实体代表了人、地点、事物、事件或概念，它们是企业关注并存储的数据单元。根据实体的特性，可以分为四类： - 基本实体（Primary or Fundamental Entity）：不依赖其他实体的存在，如"客户"实体。 - 子类型实体（Subtype Entity）：是父实体的细分，例如"零售客户"和"批发客户"是"客户"的子类型。 - 属性实体（Attributive or Characteristic Entity）：依赖于其他实体，如"客户地址"实体属于"客户"实体的属性。 - 关联实体（Associative or Intersection Entity）：连接两个或多个实体，例如"订单"实体连接了"客户"和"产品"。 3. 元素或属性（Element or Attribute）：这是实体的最基本信息，可以是主键、外键或非键属性，它们定义了实体的特性。主键是实体的唯一标识，外键用于建立实体间的关联，非键属性则提供了额外的信息。 4. 主题区域模型（Subject Area Model）：这是对企业感兴趣的主要关注点的组织，将相关的主题域进行组合，便于管理和分析。 在设计数据仓库时，选择合并实体的标准包括：实体之间共享公共键，且它们的数据经常一起被查询；同时，考虑插入模式的相似性，确保合并后不会引入不必要的复杂性。通过这种方式，我们可以构建出更高效、一致的数据仓库，从而更好地支持业务决策和分析需求。