《数据仓库数据模型的分类及详解》
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一、概念性数据模型
1、定义与特点
- 概念性数据模型是数据仓库数据模型的最高层次抽象，它主要关注的是从业务的角度去描述数据的范围和主要内容，不涉及具体的技术实现细节，在一个零售企业的数据仓库概念模型中，可能会简单地定义出“顾客”“商品”“销售交易”等核心概念及其之间的基本关系，像“顾客”与“销售交易”之间存在购买关系，“商品”与“销售交易”之间存在被销售的关系，这种模型的特点是具有高度的概括性，能够让企业的业务人员和数据仓库项目的相关利益者（如管理人员）很容易理解数据仓库所涵盖的业务领域范围。
2、构建目的与价值
- 构建概念性数据模型的目的是为了在项目的早期阶段，统一业务人员和技术人员对数据仓库业务范围和核心概念的理解，对于企业来说，它有助于确定数据仓库项目的战略方向，如果企业计划扩展其国际业务，在概念模型中就可以初步规划如何表示不同国家和地区的顾客、不同汇率下的商品价格等概念，从价值方面看，它为后续的数据模型设计提供了一个坚实的业务框架，避免在项目进行过程中由于业务理解的偏差而导致的重大设计变更。
3、示例与应用场景
- 以医疗行业为例，概念性数据模型可能会定义“患者”“医生”“病症”“治疗方案”等概念，在一个大型医院集团构建数据仓库时，通过这个概念模型，医院的管理层可以明确数据仓库能够为医疗资源管理（如医生的调配与患者的分流）、疾病研究（通过分析病症与治疗方案的关系）等方面提供数据支持，在项目的初始规划阶段，这个概念模型可以用来与医院的各个部门（如临床科室、后勤部门等）进行沟通，确保大家对数据仓库的期望和功能有一个共同的认识。
二、逻辑数据模型
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1、定义与特点
- 逻辑数据模型是在概念性数据模型的基础上进一步细化，它开始涉及到数据的结构定义和关系的规范化，在逻辑数据模型中，会详细定义实体（类似于概念模型中的概念，但更加精确）、实体的属性以及实体之间的关系，对于“顾客”这个实体，在逻辑模型中可能会定义其属性包括顾客编号、姓名、年龄、性别、联系方式等，并且会明确规定这些属性的数据类型（如顾客编号为数字型，姓名为字符型等），逻辑数据模型还会考虑关系的完整性约束，如“销售交易”中的“顾客编号”必须参照“顾客”实体中的“顾客编号”，以确保数据的一致性，这种模型的特点是它既与业务相关，又开始向技术实现靠近，但仍然独立于具体的数据库管理系统。
2、构建目的与价值
- 构建逻辑数据模型的目的是为了将业务需求准确地转化为数据结构的设计蓝图，它对于数据仓库的开发人员来说是至关重要的，因为它提供了详细的设计规范，从价值方面看，逻辑数据模型有助于提高数据仓库的可维护性和数据质量，通过规范化的关系定义，可以避免数据冗余，减少数据更新异常的风险，在企业业务流程发生变化时，逻辑数据模型可以作为一个稳定的中间层，方便地进行调整，然后再映射到物理数据模型。
3、示例与应用场景
- 在金融行业，对于银行的数据仓库逻辑数据模型，“账户”实体可能具有账户编号、账户类型（如储蓄账户、信用卡账户等）、余额、开户日期等属性。“客户”与“账户”之间存在一对多的关系，即一个客户可以拥有多个账户，在银行进行新的金融产品推出或者对现有账户管理流程进行优化时，逻辑数据模型可以准确地反映出这些变化对数据结构的影响，如果银行推出一种新的联名账户类型，逻辑数据模型可以方便地添加新的账户类型属性值，并调整相关的业务逻辑关系。
三、物理数据模型
1、定义与特点
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- 物理数据模型是数据仓库数据模型的最低层次，它是逻辑数据模型在具体的数据库管理系统（如Oracle、SQL Server等）中的实现，在这个模型中，会考虑到数据库的物理存储结构，包括表的创建方式（如堆表、索引组织表等）、索引的设计、数据的分区策略等，对于一个数据量非常大的“销售交易”表，在物理数据模型中可能会根据交易日期进行分区，以便于提高数据查询的效率，物理数据模型还会考虑到数据库的性能优化因素，如缓存机制、存储分配等，它的特点是与特定的数据库技术紧密相关，直接影响数据仓库的性能和存储效率。
2、构建目的与价值
- 构建物理数据模型的目的是为了优化数据仓库在特定数据库环境下的性能和存储空间利用，从价值方面看，一个良好的物理数据模型可以显著提高数据仓库的查询响应速度，减少数据存储成本，通过合理的索引设计，可以大大加快复杂查询的执行时间，在处理海量数据时，有效的数据分区策略可以减少数据扫描的范围，提高数据仓库的整体运行效率。
3、示例与应用场景
- 在电商企业的数据仓库中，“订单”表的数据量非常庞大，在物理数据模型中，根据订单日期进行范围分区，并且为经常查询的字段（如订单状态、顾客编号等）创建索引，当电商平台的运营人员需要查询某个时间段内的订单状态时，物理数据模型的优化可以使查询快速返回结果，满足业务的实时性需求，通过合理的存储分配，如将近期的订单数据存储在高速存储设备上，而将历史订单数据迁移到低成本的存储设备上，可以降低数据仓库的存储成本。
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