数据仓库设计原则：多维模型构建详解

维度建模是数据仓库设计中的核心概念，遵循jt/t808-2013道路运输车辆卫星定位系统北斗兼容车载终端通讯协议技术规范。在第十章中，作者强调了需求定义在数据设计中的决定性作用，因为数据仓库的设计应完全基于业务需求。需求收集阶段产生的详细需求文档，如信息包图，展示了数据结构、商业维度及其层次结构，为逻辑数据设计奠定了基础。 维度建模与实体关系模型相比，它更适用于数据仓库场景，通过星形模式来组织数据，其中事实表存储原始业务数据，而维度表则包含描述性或分类信息，如产品、市场和时间等。这种模式有助于减少数据冗余，提高查询性能，并使数据更容易理解和分析。在设计决策中，关键步骤包括选择主题流程，即确定数据结构的主要关注点；确定粒度，即数据的细化程度；以及识别和整合维度，确保每个维度在模型中有明确的定义和作用。 Ponniah博士的《数据仓库基础》一书提供了一个逻辑性强、内容全面且易于理解的数据仓库教程。该书覆盖了从设计到应用的所有基础领域，强调了章节之间的连贯性和内容的准确性。书中不仅有丰富的理论知识，还有实战性的复习问题和练习，便于教师教学和学生巩固学习。作者的清晰风格使得这本书成为专业人士和初学者的理想读物，尤其对于高校学生、信息技术从业者和数据仓库专家来说，这本书填补了现有教材的空白，为他们提供了深入理解和实践数据仓库的关键资源。