数据仓库模型建设规范 1
概述 数据仓库不同于日常的信息系统开发,除了遵循其他系统开发的需求、分析、设计、测试等通常的软件生命周期之外,它还涉及到企业信息数据的集成,大容量数据的阶段处理和分层存储,数据仓库的模式选择等等,因此数据仓库的模型设计异常重要,这也是关系到数据仓库项目成败的关键
物理模型就像大厦的基础架构,就是通用的业界标准,无论是一座摩天大厦也好,还是茅草房也好,在架构师的眼里,他只是一所建筑,地基—层层建筑—封顶,这样的工序一样也不能少,关系到住户的安全,房屋的建筑质量也必须得以保证,唯一的区别是建筑的材料,地基是采用钢筋水泥还是石头,墙壁采用木质还是钢筋水泥或是砖头;当然材料和建筑细节还是会有区别的,视用户给 出 的成本 而 定 ;还有不可 忽 视的一点 是,数据仓库的数据从 几 百 GB 到几 十 TB 不等,即 使 支 撑 这些 数据的RDBMS 无论有多 么 强 大,仍 不可 避免 地要考 虑 数据库的物理设计
数据仓库建模的设计目标是模型的稳 定 性 、自 适 应 性 和可 扩 展 性
为 了做 到这一点 ,必须坚 持 建模的相 对 独 立 性 、业界先 进 性 原 则
数聚 模型架构 在数聚 项目实 施 过 程 ,我 们 一般 将 数据仓库系统的数据划 分为 如 下 图 所示 几 个 层次
数据架构图 2
架构工作方法规范 数据类型 抽取方式 转换方式 加载方式 表类型 变化类型 加载过程 1
有时间戳 2
数据量巨大 3
交易事务表 4
周期数据处 理 增量变化抽取 落地TMP 区 清洗转换 标识增删改 落地DCI 区 增量变化加载 维表 新增 新增代理键
插入记录 修改 如果须保留历史,新增代理键
插入记录 如果无须保留历史,根据代理键修改记录
删除 若为逻辑删除,可等同修改,或在抽取时过滤