数据仓库设计方法框架研究

"数据仓库设计 (2002年)，作者马毅，主要探讨了数据仓库设计的一般性方法框架，包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计四个步骤，并基于事实的维度模型(BFDM)进行论述。" 在信息技术领域，数据仓库是一种专门用于信息分析和决策支持的系统，它不同于传统的事务处理数据库。传统的数据库主要用于日常操作，而在数据分析和决策支持方面，数据仓库扮演了关键角色。数据仓库的特点包括集成性、面向主题、非易失性和随时间变化，其设计目标是优化复杂查询和历史数据检索，因此通常会采用非规范化处理。 数据仓库设计过程通常包括以下四个核心步骤： 1. **需求分析**：这是设计的起点，需要理解用户的分析需求、业务目标和预期的查询模式。这个阶段涉及与业务专家的密切沟通，以确保数据仓库将满足特定的业务需求。 2. **概念设计**：在这个阶段，基于需求分析的结果，构建数据仓库的整体架构，定义主题域，如销售、客户或产品，并识别关键的事实和维度。事实是指可以度量的数据点，如销售额；维度是描述事实的属性，如时间、地点和产品类别。 3. **逻辑设计**：逻辑设计阶段涉及将概念设计转化为更具体的数据模型，通常使用多维模型，如星型或雪花型模型。这个阶段会定义事实表和维度表，以及它们之间的关系，同时考虑如何最小化查询时的表连接，提高查询效率。 4. **物理设计**：物理设计关注数据在硬件上的布局，包括数据分区、索引选取、物化视图的创建等，以优化性能。这一阶段要考虑存储、I/O效率、并发访问等因素，确保数据仓库在实际运行中的高效性。 文献中提到的基于事实的维度模型(BFDM)是一种设计方法，它强调事实在数据仓库设计中的核心地位，通过围绕事实来组织和构造维度，以提供更高效的分析能力。 尽管有多种数据仓库设计方法，但目前尚无一种统一且完整的方法。因此，研究和实践对于开发出适应不同业务场景的高效数据仓库设计至关重要。设计数据仓库时，不仅要考虑技术实现，如多维数据模型和物理优化，还要重视设计过程的完整性，确保项目成功的关键因素得到充分考虑。