浅谈数据仓库建设中的数据建模方法_浅谈数据仓库建设中的数据建模方法资源-CSDN文库

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浅谈数据仓库建设中的数据建模方法浅谈数据仓库建设中的数据建模方法

所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。目前业

界较为主流的是数据仓库厂商主要是 IBM 和 NCR，这两家公司的除了能够提供较为强大的数据仓库平台之外，也有各自的针

对某个行业的数据模型。

例如，在银行业，IBM 有自己的 BDWM(Banking data warehouse model)，而 NCR 有自己的 FS-LDM 模型。在电信业，IBM

有 TDWM（Telecom Data warehouse model），而 NCR 有自己的 TS-LDM 模型。因此，我们看到，不同的公司有自己针对

某个行业的理解，因此会有不同的公司针对某个行业的模型。而对于不同的行业，同一个公司也会有不同的模型，这主要取决

于不同行业的不同业务特点。

举例来说，IBM 的 TDWM 的模型总共包含了以下 9 个概念，如下图：

图图 1. IBM 的的 TDWM 概念模型概念模型

可能很多人要问，为什么你们的模型是 9 个概念而不是 10 个，11 个呢？你们的数据仓库模型的依据又是什么？其实这是我

们在给客户介绍我们的数据模型时，经常被问到的一个问题，我希望读者在读完本文时，能够找到自己的答案。

虽然每个行业有自己的模型，但是，我们发现，不同行业的数据模型，在数据建模的方法上，却都有着共通的基本特点。

本文的主要目的之一，就是希望读者能够通过对本文的阅读，同时，结合自己对数据仓库建设的经验，在建设数据仓库的时候

能够总结出一套适合自己的建模方法，能够更好的帮助客户去发挥数据仓库的作用。

本文主要的主线就是回答下面三个问题：本文主要的主线就是回答下面三个问题：

什么是数据模型

为什么需要数据模型

如何建设数据模型

最后，我们在本文的结尾给大家介绍了一个具体的数据仓库建模的样例，帮助大家来了解整个数据建模的过程。

什么是数据模型什么是数据模型

数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关

系的一种映射。在这里，数据模型表现的抽象的是实体和实体之间的关系，通过对实体和实体之间关系的定义和描述，来表达

实际的业务中具体的业务关系。

数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的一种特定的数据模型，一般的来说，我们数据仓库模型分为几下几

个层次，如图 1 所示。

图图 2. 数据仓库模型数据仓库模型

通过上面的图形，我们能够很容易的看出在整个数据仓库得建模过程中，我们需要经历一般四个过程：通过上面的图形，我们能够很容易的看出在整个数据仓库得建模过程中，我们需要经历一般四个过程：

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