数据仓库设计：逻辑数据映射与电感电容频率测量仪

"《The Data Warehouse ETL Toolkit》是一本关于数据仓库提取、转换和加载（ETL）实践的专业书籍，作者通过详细的章节介绍了如何设计和实现数据仓库的ETL流程。书中提到了逻辑数据映射作为ETL过程中的关键环节，用于定义数据从源系统到目标数据仓库的转换规则和路径。" 在数据仓库的设计和实施中，逻辑数据映射（Logical Data Mapping）是至关重要的一步，它详细描述了数据从源头到目标仓库的转化过程。这种映射文档通常以表格或电子表格形式存在，包含了多种关键元素： 1. **目标表名称**：指数据仓库中实际存储数据的物理表的名称，这是转换后的结果。 2. **目标列名称**：表示目标表中各列的命名，定义了数据仓库的结构。 3. **表类型**：区分表的性质，如事实表（Fact Table）、维表（Dimension Table）或子维表（Sub-Dimension）。 4. **SCD（Slowly Changing Dimension）类型**：对于维表，指明了维表中处理时间变化的方式，如类型1（覆盖更新）、类型2（保留历史记录）或类型3（交替实体）。 5. **源数据库**：标识了数据来源的数据库实例，包括连接信息。 6. **源表名称**：指出源数据所在的表，可能涉及多个表。 7. **源列名称**：列出生成目标列所需的源数据列。 8. **转换**：详细描述了源数据如何转换成符合目标格式的规则，这通常用SQL语句或伪代码表示。 逻辑数据映射中的列有时会被组合，例如，源数据库、表名和列名可能合并为一个源列，通过特定的分隔符（如“.”）来区分信息。这种组合列的处理需要根据具体格式来解析。 在《The Data Warehouse ETL Toolkit》一书中，作者不仅详细讲解了逻辑数据映射的内部机制，还涵盖了从需求分析、架构设计到实际的数据流操作的全过程。例如，书中讨论了如何规划和设计集结区（Staging Area）、如何处理异构数据源、清洗和规范化数据的策略，以及如何加载维表，特别是处理缓慢变化维的不同方法。这本书对那些希望深入了解和实践数据仓库ETL流程的读者来说，提供了丰富的知识和实践经验。