Greenplum数据仓库命名规范与实例分析

"Greenplum数据仓库设计规范1" 在数据仓库的设计中，规范是非常重要的，因为它确保了数据的一致性、可读性和易于维护。Greenplum是一种强大的并行数据库管理系统，常用于构建大规模数据仓库。本资源主要介绍了Greenplum数据仓库的设计规范，特别是命名规范和流程图。 1. 数据仓库流程图 数据仓库的建设流程通常包括数据的入库、数据仓库的设计以及数据与应用层的交互。这个流程图清晰地展示了数据从原始来源到最终分析使用的全过程，确保了数据的有效管理和处理。 2. 数仓的命名规范 Greenplum数据仓库的命名规范旨在提高可读性和组织性，它分为不同的层次： - ODS（数据接入层）：例如ODSS_前缀用于贴源层，表示原始数据的直接导入。 - ODSP_（数据准备层）：处理和转换原始数据的地方。 - CDM（公共数据层）：包含DWD_（数据明细层）和DWS_（数据汇总层），分别用于存储详细数据和汇总数据。 - DWH（历史数据层）和ZT_（拉链层）用于存储历史记录和变化数据。 - AC_（归档层）保存不再经常访问但需长期保留的数据。 - DIM（公共维度层）用于码表，如CT_，提供业务元数据。 - SYS_（系统层）用于系统相关的对象。 - DWE（问题数据处理层）处理异常数据，如DWE_。 3. 命名规范实例 - 规则1：使用有意义的英文单词，用下划线分隔。 - 规则2：只允许英文字母和数字，以字母开头，且字母全为小写。 - 规则3：对象名称不应以下划线开头，避免使用保留字和关键字。 - 示例：odss_e_ent_baseinfo_20180506表示贴源层中E数据源的企业基础信息表，20180506为增量数据的日期。 3.3字段命名实例 字段命名也遵循类似的原则，使用有意义的词汇，通常以数据类型或描述性名称开始，长度不超过40个字符。例如，"ent_id"表示企业ID，"inv_date"表示投资日期。 3.4-3.8索引、约束、触发器、函数过程和序列的命名同样需要遵循命名原则，确保它们易于理解和管理。 这样的命名规范不仅简化了数据库的维护工作，还有助于团队成员之间的沟通，减少误解，从而提升整体的数据仓库项目效率和质量。在实际操作中，应严格按照这些规范来创建和管理数据仓库中的对象，以确保数据仓库的高效运行和数据的准确分析。