"分离数据-数据仓库设计"
在数据仓库设计中,分离数据是一个关键的策略,用于优化数据存储和管理。分离数据主要是基于数据的稳定性和使用方式来进行的。在操作环境中,通常不会保留历史视图,但在数据仓库(DW)中,这种保留历史的能力是非常重要的。每当实体的任何属性发生变化时,数据仓库都会通过插入新行来记录这一变化,而不是像传统数据库那样进行更新。这种做法使得数据仓库能够追踪数据的历史演变,对于分析和报告至关重要。
数据仓库设计中,实体关系数据模型是基础,它确保数据的高效管理和组织。数据仓库作为数据集中地,将来自不同数据源的信息整合在一起,供数据集市(DM)访问和进一步处理。DM则专注于提供业务用户易于理解的集成信息,强调易用性和快速访问。
在数据建模过程中,有几个关键术语需要理解:
1. **主题域(Subject Area)**:这是企业数据的核心部分,由相关的实体和关系组成,比如客户、销售和产品。每个主题域可能对应一个主要的实体。
2. **实体(Entity)**:实体代表了业务中的关键对象,可以是人、地点、事物等。实体在数据模型中是唯一的,并且遵循第三范式(3NF),避免冗余。
- **基本实体(Primary or Fundamental Entity)**:不依赖于其他实体的关键实体,每个主题域通常由一个与之同名的基本实体表示。
- **子类型实体(Subtype Entity)**:是父实体的逻辑细分,例如,客户可以分为零售客户和批发客户。
- **属性实体(Attributive or Characteristic Entity)**:依赖于其他实体,如客户地址是客户实体的属性实体。
- **关联实体(Associative or Intersection Entity)**:连接两个或多个实体,如订单实体连接客户和产品。
3. **属性(Element or Attribute)**:是实体的最基本信息,它可以是主键(唯一标识实体)、外键(链接父实体和子实体的关系)或非键属性(提供额外信息)。
4. **主题区域模型(Subject Area Model)**:主题区域是对企业感兴趣的事务的主要分类,它们帮助组织和管理大量的信息,确保数据仓库结构清晰且有针对性。
分离数据时,需要考虑实体的稳定性。如果某些属性频繁变化,可以将它们单独存储在特定的表中,以优化性能。然而,过度分割可能导致大量的连接操作,影响查询效率。因此,平衡数据稳定性和查询效率是设计数据仓库时必须权衡的重要因素。
在大数据背景下,数据仓库设计还需要考虑大数据处理的技术,如并行处理、分布式计算以及内存计算等,以处理海量数据的存储和查询需求。同时,随着现代数据仓库工具和技术的发展,如Hadoop、Spark以及云数据仓库服务,数据仓库设计也需适应这些新技术,确保系统的可扩展性和灵活性。