"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。
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