数据仓库模型设计与实现指南

"数据仓库模型设计说明书" 本文档详细阐述了数据仓库模型的设计过程，旨在为项目提供一套清晰、规范的指导，确保数据仓库系统的有效实施。数据仓库是一种用于分析和报告的集成化、非易失性的数据集合，它从多个源系统中抽取、转换和加载数据，以支持企业的决策制定。 一、引言 文档的编写目的是为了明确数据仓库模型设计的目标，解释如何利用数据仓库技术来实现特定的业务需求。背景部分介绍了项目的起源和背景，提供了理解设计决策的基础。参考资料列出了相关文献，以便读者能更好地理解文档内容和上下文关系。术语定义及说明部分则对文档中涉及的专业词汇进行了界定和解释。 二、数据仓库模型设计概述 此部分详细描述了数据仓库模型的系统环境，包括所选用的技术（如星型、雪花模型等）、建模工具、数据库系统、设计原则等。此外，还涵盖了供应商提供的技术支持和系统运行环境的限制。 三、概念模型设计 在概念模型阶段，主要关注的是识别和定义关键的主题域，这些主题域反映了业务的核心领域，如客户、销售、产品等。每个主题域都包含一组相关的实体和属性，它们通过公共码键和参照完整性规则相互关联。 四、逻辑模型设计 逻辑模型设计进一步细化了概念模型，具体到每个逻辑主题（如逻辑主题A和B），详细定义了各个主题的实体、属性和边界。逻辑模型结构详细列表列出了所有实体和属性，为后续的物理模型设计打下基础。 五、物理模型设计 物理模型设计阶段考虑了实际的数据库实现策略，包括并行处理、并发控制、大数据量表的设计、聚集表（可能通过物化视图实现）以及表和索引的存储位置。设计策略和原则旨在优化性能和效率。数据库结构设计列表给出了所有物理表的详细信息，包括功能描述、表结构（字段名、数据类型、取值范围等）。 通过以上五个步骤，数据仓库模型设计说明书提供了一个全面的蓝图，指导着数据仓库的构建，确保数据的有效组织、管理和分析，以支持企业的决策过程。