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数据仓库概念建模最流行的是,数据仓库概念

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《数据仓库概念解析:流行的概念建模方法》

一、数据仓库的基本概念

数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。

数据仓库概念建模最流行的是,数据仓库概念

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(一)面向主题

与传统的操作型数据库面向事务处理不同,数据仓库围绕着企业中的各个主题来组织数据,在一个零售企业中,“销售”就是一个主题,围绕这个主题,会整合相关的商品信息、顾客信息、销售时间等多方面的数据,这样的数据组织方式便于从企业的业务角度进行分析,而不是按照传统数据库中基于应用程序的功能需求来组织。

(二)集成性

数据仓库中的数据来自于多个数据源,这些数据源可能包括企业内部的不同业务系统,如ERP系统、CRM系统等,也可能包括外部数据,由于数据源的多样性,数据在进入数据仓库之前需要进行集成,这一过程包括数据的清洗,去除数据中的噪声、错误和重复数据;数据的转换,将不同格式的数据统一转化为数据仓库所要求的格式,例如将日期格式统一;以及数据的加载,将处理好的数据加载到数据仓库中。

(三)相对稳定性

数据仓库中的数据主要用于分析决策,不像操作型数据库那样频繁地进行数据的更新、插入和删除操作,一旦数据被加载到数据仓库中,它就相对稳定,会在较长时间内保持不变,这是因为数据仓库存储的是历史数据,主要反映的是过去的业务情况,这些数据为企业分析趋势、挖掘规律等提供了基础。

(四)反映历史变化

数据仓库能够记录数据随时间的变化情况,它会按照一定的时间周期保存数据,例如每天、每月或者每季度,通过这种方式,可以对企业的业务发展趋势进行分析,通过分析过去几年的销售数据,可以发现销售的季节性变化规律、不同地区的销售增长趋势等,从而为企业的生产计划、营销策略等提供决策依据。

二、数据仓库概念建模流行方法

(一)星型模型

1、结构特点

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星型模型是数据仓库概念建模中最常见的一种模型,它由一个事实表和多个维度表组成,事实表位于星型模型的中心,包含了企业的业务事实数据,如销售量、销售额等,维度表则围绕在事实表周围,每个维度表代表一个业务维度,如时间维度、产品维度、客户维度等,维度表中的数据相对稳定,主要用于对事实表中的数据进行分类和描述,在时间维度表中,会包含年、月、日等时间属性;在产品维度表中,会包含产品名称、产品类别、产品规格等属性。

2、优点

星型模型的结构简单直观,易于理解和设计,它能够快速响应用户的查询需求,因为查询时只需要对事实表和相关的维度表进行连接操作,由于维度表相对较小且稳定,在进行数据更新和维护时也比较方便,当企业的产品目录发生变化时,只需要更新产品维度表即可,对整个数据仓库的影响较小。

3、应用场景

星型模型适用于查询需求比较明确、相对固定的情况,在很多企业的销售分析、库存分析等领域应用广泛,企业想要分析每个月不同产品的销售情况,通过星型模型,可以快速从事实表中获取销售额、销售量等数据,并通过与产品维度表和时间维度表的连接,得到详细的分析结果。

(二)雪花模型

1、结构特点

雪花模型是星型模型的扩展,它同样包含一个事实表,但在维度表的设计上更为复杂,雪花模型中的维度表可以进一步细分,形成多级维度表,在产品维度中,除了产品的基本属性外,还可以将产品类别进一步细分为更详细的类别层次,形成类似于雪花形状的结构。

2、优点

雪花模型能够减少数据冗余,相比于星型模型,它通过将维度表进行规范化处理,使得相同的数据只在一处存储,这在数据量较大的情况下,可以节省存储空间,雪花模型能够更好地适应复杂的业务逻辑和数据关系,当企业的业务维度有较深的层次结构时,雪花模型能够更准确地表示这种结构。

3、应用场景

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在数据仓库的数据量较大且对存储空间要求较高,同时业务维度关系复杂的情况下,雪花模型更为适用,在大型连锁零售企业中,产品的分类可能非常复杂,涉及到多个层次的类别划分,此时使用雪花模型可以更好地管理和分析与产品相关的数据。

(三)星座模型

1、结构特点

星座模型是多个星型模型的集合,它包含多个事实表,这些事实表共享一些维度表,在企业中既有销售业务,又有采购业务,销售业务有自己的销售事实表,采购业务有自己的采购事实表,但是它们可能共享产品维度表、时间维度表等。

2、优点

星座模型能够整合多个相关的业务领域的数据,它可以方便地对企业不同业务之间的关系进行分析,可以分析销售和采购之间的关联,如采购量对销售量的影响等,这种模型适用于企业需要对多个相关业务进行综合分析的情况。

3、应用场景

当企业有多个相互关联的业务流程,并且希望从整体上对这些业务进行分析时,星座模型是一个很好的选择,比如在制造业企业中,生产、销售、采购等业务流程相互关联,通过星座模型可以对整个企业的运营情况进行全面的分析。

星型模型、雪花模型和星座模型在数据仓库概念建模中各有优劣,企业需要根据自身的业务需求、数据规模、查询需求等因素来选择合适的建模方法,以构建高效、实用的数据仓库,为企业的决策支持提供有力的保障。

标签: #数据仓库 #流行 #概念

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