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談?wù)剶?shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)建模優(yōu)秀實踐

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)倉庫
開發(fā)和生成數(shù)據(jù)庫中使用的數(shù)據(jù)概念表示的過程稱為數(shù)據(jù)建模。數(shù)據(jù)倉庫上下文中的數(shù)據(jù)建模是創(chuàng)建將存儲在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)的邏輯表示的過程。

開發(fā)和生成數(shù)據(jù)庫中使用的數(shù)據(jù)概念表示的過程稱為數(shù)據(jù)建模。數(shù)據(jù)倉庫上下文中的數(shù)據(jù)建模是創(chuàng)建將存儲在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)的邏輯表示的過程。

數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)建模的目標(biāo)是建立一個能夠?qū)崿F(xiàn)有效數(shù)據(jù)存儲、檢索和分析的結(jié)構(gòu)。精心設(shè)計的數(shù)據(jù)模型將有助于確保數(shù)據(jù)倉庫可擴(kuò)展、適應(yīng)性強(qiáng)并且能夠滿足業(yè)務(wù)需求。

一 進(jìn)行數(shù)據(jù)建模需要什么

在數(shù)據(jù)倉庫中,數(shù)據(jù)建模通常需要開發(fā)維度模型,這是一種將數(shù)據(jù)組織為維度和指標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。維度是可用于分析的數(shù)據(jù)屬性,例如時間、位置和產(chǎn)品。銷售額或收入等指標(biāo)是可以分析的數(shù)據(jù)項。

除了創(chuàng)建維度模型之外,數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)建模還可能涉及創(chuàng)建數(shù)據(jù)字典,數(shù)據(jù)字典是數(shù)據(jù)倉庫中包含的數(shù)據(jù)的完整描述。數(shù)據(jù)字典包含有關(guān)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和含義的信息,可用于確保數(shù)據(jù)分析的一致性和正確性。

二 為什么需要數(shù)據(jù)建模

數(shù)據(jù)倉庫中需要數(shù)據(jù)建模的一些主要原因是:

高效的數(shù)據(jù)存儲:數(shù)據(jù)建模有助于數(shù)據(jù)的組織,以最大限度地提高存儲和檢索效率。它保證數(shù)據(jù)以有組織的方式保存,從而允許簡單的查詢和報告。

數(shù)據(jù)一致性:數(shù)據(jù)建模保證數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是一致的。數(shù)據(jù)建模通過指定數(shù)據(jù)元素之間的關(guān)系和約束來保證數(shù)據(jù)始終準(zhǔn)確且最新。

數(shù)據(jù)質(zhì)量:數(shù)據(jù)建模也有助于數(shù)據(jù)質(zhì)量保證。數(shù)據(jù)建模可以通過設(shè)置業(yè)務(wù)規(guī)則和限制來幫助識別和糾正數(shù)據(jù)中的錯誤。

靈活性和可擴(kuò)展性:數(shù)據(jù)建模允許添加新的數(shù)據(jù)源并適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求。它還使數(shù)據(jù)倉庫能夠隨著數(shù)據(jù)量的增長而擴(kuò)展。

三 數(shù)據(jù)建模架構(gòu)

數(shù)據(jù)建模中存在三種主要類型的模式,可確保數(shù)據(jù)組織的出色數(shù)據(jù)檢索速度和靈活性。

●星型模式:星型模式圍繞具有許多維度表的中央事實表組織數(shù)據(jù)。事實表包括分析定量測量,而維度表則提供這些測量的上下文。

●雪花模式:雪花模式與星型模式類似,不同之處在于維度表是標(biāo)準(zhǔn)化的,或者分為許多表。這可能會使模式更加復(fù)雜,但也可以使其更加靈活且更易于維護(hù)。因此,它是星型模式的擴(kuò)展。

●星系模式:星系模式是星型模式和雪花模式的混合體。通過使某些維度表標(biāo)準(zhǔn)化而另一些維度表不標(biāo)準(zhǔn)化,它結(jié)合了星型模式的簡單性和雪花模型的靈活性。

四 將 RDBMS 模式轉(zhuǎn)換為星型或雪花模式10步法

以下是將 RDBMS 模式轉(zhuǎn)換為星型模式或雪花模式的分步過程:

1.識別事實表:我們希望分析的可量化數(shù)據(jù)(例如銷售額、收入或點擊次數(shù))包含在事實表中,確定事實表的主鍵。

2.識別維度表:維度表包含有關(guān)事實表數(shù)據(jù)的描述性信息,例如時間、位置、產(chǎn)品或客戶,確定維度表的主鍵。

3.維度表規(guī)范化:為了消除冗余,提高查詢效率,對維度表進(jìn)行規(guī)范化。

4.創(chuàng)建代理鍵:在每個維度表中為每個主鍵創(chuàng)建一個新列,并為每一行指定唯一的 ID。

5.添加外鍵:將維度表的代理鍵作為外鍵添加到事實表中。

6.對事實表進(jìn)行非規(guī)范化:將任何新列(例如計算字段)添加到事實表中,然后對其進(jìn)行非規(guī)范化以減少冗余。

7.創(chuàng)建星形或雪花模式:使用外鍵將事實表連接到維度表。星型模式中的所有維度表都與事實表直接相關(guān)。雪花模式中的一些維度表可以通過中間表進(jìn)一步規(guī)范化和鏈接。

8.加載數(shù)據(jù):使用 ETL(提取、轉(zhuǎn)換、加載)工具,將數(shù)據(jù)從 RDBMS 模式加載到星型或雪花模式中。

9.測試和驗證:測試數(shù)據(jù)以確認(rèn)其正確并滿足公司的需求。

10.維護(hù)架構(gòu):根據(jù)需要進(jìn)行修改以適應(yīng)新數(shù)據(jù)或業(yè)務(wù)需求的變化,從而使架構(gòu)保持最新。

五 小結(jié)

數(shù)據(jù)建模對于數(shù)據(jù)倉庫項目的成功至關(guān)重要。通過利用精心設(shè)計的數(shù)據(jù)模型,組織可以更好地理解他們的數(shù)據(jù)、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量并做出更明智的業(yè)務(wù)選擇。數(shù)據(jù)建模方法的選擇(無論是星型模式、雪花模式還是其他模式)取決于組織的獨特需求和建模數(shù)據(jù)的類型。為了確保生成的數(shù)據(jù)模型滿足組織的需求,將業(yè)務(wù)利益相關(guān)者和 IT 專家納入數(shù)據(jù)建模過程至關(guān)重要。組織可以通過可靠的數(shù)據(jù)模型開發(fā)高效且成功的數(shù)據(jù)倉庫,從而使他們能夠從數(shù)據(jù)中提取最大價值。

責(zé)任編輯:華軒 來源: 數(shù)據(jù)驅(qū)動智能
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