企业级数据仓库构建与设计原则

"数据仓库.pptx 是关于数据仓库构建、设计原则和技术的详细讲解，涵盖了数据模型、数据仓库的分层结构、数据集成技术以及ETL（提取、转换、加载）过程。" 数据仓库是一种专门用于数据分析和决策支持的系统，它整合了来自多个源业务系统的数据，提供了一个统一的视图。构建数据仓库的过程通常遵循一定的方法论，包括数据探查、概念模型、逻辑模型和物理模型的设计。在概念模型阶段，定义了企业的主题域、层面、主要实体和业务关系；逻辑模型则进一步细化这些概念，描述实体及其关联；物理模型关注如何在特定数据库产品中实现这些模型。 数据仓库的分层结构包括数据层、汇总数据层、应用数据层、接口数据层和数据共享层。数据层是核心，整合来自ODS（操作数据存储）的深度整合数据；汇总数据层对整合层数据进行汇总；应用数据层服务于查询、分析和决策；接口数据层存储源系统数据；数据共享层提供跨系统数据服务，不直接存储数据。 数据集成技术涉及多种数据获取方式，如业务系统推送、数据仓库抽取、文件上传、数据库直连等。数据更新策略分为增量和全量，根据实际需求制定实时或定期更新计划。存储方案需考虑列的格式和大小，选择如int代替varchar以减少存储空间和I/O操作。 在数据仓库设计中，ETL（提取、转换、加载）原则至关重要。E（提取）是从源系统获取数据，T（转换）涉及数据清洗和格式化，L（加载）则是将处理后的数据加载到目标系统。数据重定义和收敛用于确保数据的一致性，多版本事实数据设计允许同时存储不同粒度的事实数据。事实表应有较少的列和较多的行，减少与分析无关的列，合并某些列以优化性能。事实表的主键往往是复合关键字，由外关键字组成，且事实列的值应尽可能为数字以利于聚合。 维度设计原则强调维度表应有更多列和更少行，提供丰富的描述性属性。维度表的属性有助于理解数据，应尽可能完整。例如，百分比和比率数据应分开存储分子和分母，以便在需要时计算比率。 数据仓库是企业决策支持的关键基础设施，其构建和设计涉及到数据模型、数据集成、存储策略以及ETL和维度设计等多个方面，确保数据的质量、一致性和可用性。