数据仓库模型设计.ppt

数据仓库模型设计是构建高效、稳定且适应业务变化的数据仓库系统的关键步骤。数据仓库不同于传统的数据库系统，它的设计主要包括数据仓库模型设计和数据装载接口设计两大部分。在模型设计中，通常采用概念模型、逻辑模型和物理模型的三级数据模型。 1. **数据仓库模型设计方法概述** 数据仓库系统设计的首要任务是模型设计，这涵盖概念模型、逻辑模型和物理模型的创建。概念模型是对现实世界的抽象，逻辑模型则反映了业务需求，而物理模型关注于实际的存储和访问效率。 2. **数据仓库的三级模型** - **概念模型**：这是最高级别的模型，以实体-关系（E-R）图的形式表示，用于描述业务领域的核心概念和它们之间的关系。它为系统设计提供了一个高层次的视角。 - **逻辑模型**：在关系数据库基础上，逻辑模型以关系模型的形式呈现，定义了数据仓库主题和它们之间的联系，直接对应于业务需求，并指导物理实现。 - **物理模型**：是逻辑模型的具体实现，考虑了存储结构、索引策略、存储优化等因素，直接影响数据仓库的性能。 3. **数据模型的作用** - 导航图：数据模型是整个项目开发的蓝图，帮助团队理解和构建系统。 - 数据整合：统一的数据模型有助于整合来自不同源的数据。 - 一致性保证：排除数据描述的差异，确保数据的一致性。 - 扩展性：随着业务变化，数据模型可轻松扩展以适应新需求。 - 冗余数据消除：优化模型可减少不必要的数据复制，提高存储效率。 4. **高级、中级和低级模型** 高级模型（概念模型）使用E-R图描绘业务实体和关系；中级模型（dis-data item set）是E-R图的细化，每个主题对应一个dis，进一步划分为基本数据组、二级数据组、连接数据组和类型数据组： - **连接数据组**：包含主题间的关联，通常是公共键。 - **基本数据组**：包含固定不变的基本属性。 - **二级数据组**：偶尔会变化的数据，稳定性较低。 - **类型数据组**：最不稳定的数据，变化频率最高。 例如，一个商品交易数据仓库可能包含商品ID（基本数据）、客户ID（连接数据）、客户姓名和性别（基本数据）、地址和电话（二级数据）、购买时间（类型数据）等字段。 总结来说，数据仓库模型设计是数据仓库项目的基础，它不仅反映了业务需求，还决定了数据的组织方式和查询效率。从概念到逻辑再到物理，每一级模型都扮演着不可或缺的角色，确保数据仓库能够有效地支持决策分析和业务洞察。