数据仓库粒度设计:粗略估算与权衡
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更新于2024-09-07
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本资源主要讨论了数据仓库中粒度划分的重要性及如何进行粗略估算。
数据仓库的粒度是指数据仓库中数据的详细程度,是数据仓库设计的关键因素之一。粒度的选择直接影响数据仓库的性能、存储需求以及查询效率。在设计数据仓库时,需要在高粒度(更详细的数据)和低粒度(更概括的数据)之间找到一个平衡,以满足不同业务需求和查询场景。
在确定粒度时,首先要进行粗略估算,以预估数据仓库的规模。这包括以下几个步骤:
1. 识别表:确定数据仓库中所有预期的表,这些表将包含业务数据的不同层面。
2. 行大小估算:对每个表的每行数据估计其大小,可以提供一个字节范围的最小值和最大值。
3. 行数预测:根据业务环境、公司商业计划、市场份额等信息,估计一年内和五年内的最小和最大行数。例如,对于顾客表,可以基于现有客户数、市场潜力和竞争对手情况进行估算。
4. 键码长度:确定每个表中键码的长度,这将用于计算索引占用的空间。
5. 计算存储需求:将每个表的最大行数与最大行大小相乘,得到一年内的最大空间需求,同理计算最小空间需求。同时,别忘了加上索引的存储空间,这取决于键码的长度和索引项的数目。
6. 五年期扩展:除了对一年内的数据进行估算,还要对五年内的数据进行类似计算,以规划长期的存储需求。
通过以上步骤,设计师可以对数据仓库的容量有一个初步的概念,从而更好地规划数据仓库的架构,确保其能够高效地处理和存储数据。合理的粒度划分不仅关乎数据的存储效率,还影响数据的加载速度、查询复杂性和数据更新的频率。因此,粒度选择是一个需要综合考虑业务需求、系统性能和成本效益的决策过程。
2009-04-29 上传
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sunnyqboy
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