数据仓库粒度估算与设计策略
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更新于2024-07-25
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数据仓库的粒度和聚集是数据仓库设计中至关重要的环节,它们决定了数据组织的精细程度和查询效率。本章节主要探讨了以下几个关键知识点:
1. 粒度估算与划分:数据仓库开发者在设计初期面临的首要任务是确定粒度,即数据的细节程度。这涉及到预估未来数据行的数量以及可能需要的直接存取存储设备(DASD)。由于精确度难以保证,设计师通常需要进行粗略估计,以确定一个合理的数据量级。
2. 空间与行数计算:为了选择合适的粒度,需要对每张表的行数进行空间计算。包括估算一行数据的最大和最小占用字节数,以及在不同时间范围(如一年、五年)内的最大和最小行数。此外,还要考虑索引占用的空间。
3. 粒度划分的输入:基于空间估计结果,设计师需要考虑整个数据仓库环境的行数规模,决定采用双层或多层粒度。当行数较小(如10,000),可能任何设计都能应对;但随着行数增长至百万或千万级别,就需要更认真的设计策略,可能需要采用双重粒度级来平衡性能和存储需求。
4. 粒度级别决策:粒度级别的选择不是一次性的,而是需要反复分析和调整的过程。建议的方法包括快速构建小规模数据仓库原型、收集用户反馈、参考行业实践、与经验丰富的用户合作以及利用模拟输出进行团队协作。
5. 粒度阈值与时间周期:设计时还需要设定粒度的阈值,比如一年期和五年期,以适应不同的业务场景和查询需求。根据实际的数据变化和业务活动,可能需要在长期和短期粒度之间进行权衡。
通过这些步骤,数据仓库设计师能够更有效地规划数据结构,确保数据仓库能够支持高效的数据分析和报表生成,同时兼顾存储成本和查询性能。在实际操作中,细致的粒度设计和合理的聚集方式是实现数据仓库效益的关键。
2019-07-19 上传
2021-10-03 上传
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allenchenlj
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