数据仓库.pdf

数据仓库是一种专为数据分析而构建的数据库系统，它与常规的操作性系统有着显著的区别。数据仓库的核心在于满足业务用户的数据需求，它从业务的角度出发，提供易于理解和分析的数据视图。与操作性系统的主要区别在于，操作性系统主要用于数据的录入，而数据仓库则侧重于数据的提取和分析。 数据仓库的构建过程包括四个主要环节：操作源系统，负责从各种业务系统中获取数据；数据聚集，对原始数据进行清洗和转化；数据展示，将数据以用户友好的方式呈现；以及数据的存取，确保数据的安全存储和高效检索。ETL（数据抽取、转换和加载）是这个过程中关键的一环，涉及数据质量的提升，例如错误校正、数据标准化、多源整合、重复数据去除等。 维度模型是数据仓库建模中最常用的技术手段，它强调以业务理解为导向，而不是像关系数据库的第三范式（3NF）那样注重数据的规范化。在维度建模中，需要包含原子数据、一致性维度和事实，并符合数据仓库总线架构。总线架构有助于实现分布式数据仓库的统一，确保数据的一致性。 维度表是数据仓库中的关键组件，它们通常是宽表，包含大量的属性，用于描述业务场景。事实表则相对窄，包含大量的记录，表示业务发生的事件。事实表可以分为周期快照、事务和累积快照三类，每种类型对应不同的业务场景。维度表中的日期维度尤其重要，需要考虑到各种时间粒度以及特殊日期。退化维度是指那些直接在事实表中出现的键，而非存在于维度表中。 数据仓库的性能和价值与其维度属性的质量和深度密切相关，属性应以文本形式存在，而不是代码。百分比和比率应存储其分子和分母，以便计算。代理关键字用于临时标识维度，避免因维度表更新对事实表造成影响。在建模时，要避免过度规范化，因为这可能牺牲易用性和性能。同时，用户接受度是衡量数据仓库成功与否的重要标准。 数据仓库的使用包括在线分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM），支持决策制定。缓慢变化维度（SCD）处理时间维度的变化，确保历史数据的准确性。此外，数据仓库还应用于各种业务场景，如经纪类券商值链，库存管理等。 数据仓库的设计和实施是一项复杂但至关重要的任务，需要兼顾业务需求、数据质量和系统性能，通过合适的建模技术，如维度建模，以及合理的ETL流程，确保数据仓库能有效支持企业的决策分析。