数据仓库维度建模.pdf
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1、数据仓库维度建模学习目的在课程结束后应该知道:数据仓库维度建模分哪几个步骤?每个步骤都有哪些原则,和哪些误区?掌握维度建模方法?维度表属性在维度模型中起到什么样的作用?Kimball极力反对哪些建模方法?一个比喻 _ ESENSOFT比喻:如果将数据仓库建设看作是一个高楼大厦建造过程的 话 数据仓库维度建模就是大厦的框架建设工作 数据仓库ETL过程,就是为大厦添砖加瓦的过程 优秀数据访问工具则是大厦整体装修的最佳工具:框架的重要性 地基打多深决定大厦能做多高。钢筋混凝土结构还是刚结构决定了大厦的稳定性 维度建模是数据仓库框架建设的重要技术维度建模四步曲 ESENSOFT:四步维度建模步骤:1.
2、选取要建模的业务流程 2.定义业务流程中的数据粒度 3.选定用于每个事实表行的维度 4.确定用于形成每个事实表行的数字型事实四步曲一 1.选取业务流程 ESENSOFT:误区:不针对业务流程而针对业务部门进行维度建模 将注意力放在业务部门身上,而不关注业务流程 为某个部门建立单独的维度模型:原则:针对业务流程进行维度建模 确保某个业务流程中的核心数据只被抽取一次 保证数据仓库中业务数据一致性四步曲一2.定义粒度(1):粒度的解释:粒度传递了同事实表度量值相联系的细节所达到的程 度方面的信息。简单的说,反映了事实表的明细程度:粒度举例:超市小票上的购物清单 医生的处方药品清单 仓库每种产品库存值
3、的月快照:误区:数据仓库团队经常绕过这个看似不必要的步骤一个不合适的粒度定义将会使维度建模感觉无从下手四步曲一2.定义粒度(2):原则:优先考虑具有原子粒度的业务信息,这些数据不能再 做进一步的细分 数据仓库中存储汇总的、概要性的数据主要是基于数 据库性能上的考虑 汇总数据不能成为最底层细节数据的替代品四步曲一3.选定维度 ESENSOFT:误区:没有定义粒度就开始选定维度:原则:在粒度确认后,选取能从各个角度,充分描述问题的 维度为每个维度添加丰富的维度属性示例:常见维度包括日期、产品、顾客、事务类型和状态四步曲一4.确定事实:误区:没有第2步的粒度确认,就开始确定事实将含有不同粒度的事实放
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