《数据仓库各层表结构组成的确定方法》
一、引言
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在数据仓库的构建中,确定各个层表的结构组成是至关重要的,合理的表结构能够提高数据存储效率、方便数据处理和分析,并且有助于数据的一致性和准确性维护,数据仓库通常包含多个层次,如源数据层、ODS(操作数据存储)层、数据仓库层(包括明细层、汇总层等)和应用层等,每个层次的表结构都需要依据特定的原则和需求来确定。
二、源数据层表结构
1、反映数据源特性
- 源数据层的表结构直接来源于业务系统,这一层的表结构往往是由业务系统的数据库设计所决定的,在一个电商业务系统中,订单表可能包含订单编号、下单时间、用户编号、商品编号、购买数量、订单金额等字段,这些字段的定义和类型是根据电商业务的交易流程和数据记录需求设定的。
- 对于关系型数据库源,表结构遵循关系型数据库的范式要求,为了减少数据冗余,会将数据拆分成多个相关的表,通过外键进行关联,如用户表可能包含用户的基本信息(用户编号、用户名、密码、注册时间等),而用户的收货地址信息则会单独存放在收货地址表中,通过用户编号与用户表关联。
2、数据完整性考量
- 源数据层的表结构要确保数据的完整性,这包括实体完整性(如通过主键约束保证每个记录的唯一性)和参照完整性(通过外键约束保证表之间关系的正确性),在订单表中,订单编号作为主键,确保每个订单都有唯一的标识;而订单表中的用户编号必须在用户表中有对应的记录,以保证数据的参照完整性。
三、ODS层表结构
1、近似源数据结构的保留
- ODS层主要是对源数据的初步集成和简单处理,在表结构方面,它很大程度上保留了源数据的结构,这是因为ODS层的一个重要目的是为后续的数据处理提供一个与源数据相似的、相对原始的数据存储,如果源数据层有一个销售数据表,ODS层的销售数据表可能会基本复制其结构,包括销售日期、销售人员编号、销售区域、销售额等字段。
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2、数据清洗相关的结构调整
- 为了进行数据清洗,ODS层的表结构可能会进行一些微调,添加一些标记字段,用于标识数据是否已经经过清洗、数据的质量状态等,如果发现源数据中的销售日期字段存在格式不统一的问题,在ODS层可以增加一个临时字段用于存储清洗后的日期,同时保留原始日期字段以便溯源。
四、数据仓库明细层表结构
1、以业务主题为导向的设计
- 明细层的表结构围绕业务主题进行设计,以零售业务为例,会有销售主题相关的明细表,这个表结构可能包含与销售相关的所有详细信息,如销售订单明细、商品明细、顾客明细等信息的整合,销售订单明细表里可能包含订单编号、订单日期、顾客编号、商品编号、商品单价、购买数量、折扣金额等字段,这样可以全面地描述每一笔销售业务的详细情况。
2、数据规范化与整合
- 在确定明细层表结构时,需要对数据进行规范化处理,对于从多个源系统抽取的数据,要统一数据的编码、度量单位等,不同源系统可能对商品的分类编码不同,在明细层要将其统一为一个标准的商品分类编码体系,要整合相关的数据,如将分散在不同表中的顾客基本信息和顾客消费历史信息整合到一个销售明细相关的表结构中,以便于后续的分析。
五、数据仓库汇总层表结构
1、基于分析需求的聚合设计
- 汇总层的表结构主要是为了满足特定的分析需求而设计的聚合结构,如果分析需求是按地区和季度统计销售额,那么汇总层的表结构可能包含地区名称、季度编号、销售额汇总值等字段,根据不同的业务分析场景,可能会有按产品类别、销售渠道等不同维度的汇总表。
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2、数据冗余与查询性能的平衡
- 在设计汇总层表结构时,要在数据冗余和查询性能之间取得平衡,为了提高查询速度,可能会在汇总表中包含一些冗余数据,在按地区和季度统计销售额的汇总表中,除了销售额汇总值,还可能包含地区的人口数量、季度的平均气温等相关信息(假设这些信息与销售额分析有一定关联),虽然增加了数据冗余,但可以避免在查询时进行多次关联操作,提高查询效率。
六、应用层表结构
1、面向特定应用的定制化
- 应用层的表结构是为特定的应用程序或用户需求定制的,对于一个销售数据分析的前端应用,应用层的表结构可能只包含与前端展示和交互相关的字段,如果前端应用主要展示销售趋势图,那么应用层的表结构可能包含日期、销售额、销售增长率等简单字段,并且数据格式可能是按照前端可视化工具的要求进行调整的,如将日期格式转换为特定的字符串格式以便于图表的正确显示。
2、用户权限与数据安全的体现
- 应用层表结构也要考虑用户权限和数据安全,不同用户角色可能只能访问应用层表中的部分数据,普通销售人员可能只能查看自己负责区域的销售数据,那么在应用层表结构的设计中,可以通过添加用户角色标识字段和数据过滤机制,确保用户只能获取其权限范围内的数据。
七、结论
确定数据仓库各个层表的结构组成需要综合考虑数据源的特性、业务需求、数据处理流程、分析需求以及数据安全等多方面因素,从源数据层到应用层,每个层次的表结构都在不断演变和优化,以实现数据的高效存储、处理和利用,为企业的决策支持提供坚实的数据基础。
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