大数据技术 数据仓库设计与开发 oracle数据仓库设计指南 共9页.pdf

oracle 数据仓库设计指南 大数据技术中的数据仓库设计与开发是非常重要的一方面，本文将从oracle数据仓库设计指南的角度，详细讲解数据仓库的设计方法和实现。 数据仓库的概念定义是非常重要的，数据仓库概念规定了数据仓库所具有的几个基本特性，这些特性也正是对数据仓库设计结果进行检验的重要依据。根据 Bill.Inmon 的定义，“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统”。 ODS（Operational Data Store）是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS 具备数据仓库的部分特征和 OLTP 系统的部分特征，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。ODS 作用一般在带有 ODS 的系统体系结构中，ODS 都设计为如下几个作用： 1. 在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层 2. 实现数据的实时同步和更新 3. 提供数据的历史记录和版本控制 在数据仓库的设计中，ODS 作为一个中间层，可以将业务系统和数据仓库分离，实现数据的实时同步和更新，并提供数据的历史记录和版本控制。 数据仓库设计方法可以分为五个步骤： 1. 数据调研：了解业务需求和数据来源 2. 确定数据范围：根据业务需求确定数据仓库的范围 3. 定义主题元素：根据数据范围定义主题元素 4. 迭代、归并维、度量的定义：根据主题元素定义维和度量 5. 物理实现：根据维和度量实现数据仓库的物理设计 在数据仓库设计中，需要考虑数据粒度和数据组织、维和度量的唯一性和公用性、数据粒度一旦变粗，就要考虑多个主题的融合汇总等问题。 本文还将详细讲解 oracle 数据仓库设计指南，包括数据仓库设计的基本概念、ODS 的作用、数据仓库设计方法、数据粒度和数据组织等方面的知识点。 本文将为读者提供一个完整的 oracle 数据仓库设计指南，帮助读者了解数据仓库设计的基本概念和方法，从而更好地设计和实现数据仓库。