数据仓库工具箱：维度建模的完全指南(第二版)

数据仓库工具箱：维度建模的完全指南 (第二版)

• 用50个字总结：本书全面介绍了维度建模技术，通过实例讲解了数据仓库的设计与开发，是数据仓库设计人员的必备指南。
• 你能获得：掌握维度建模的核心技术，提升数据仓库设计能力，更好地服务业务决策。

核心内容：

1. 维度建模基础

• 维度建模是数据仓库展示环节的关键技术，注重简单性和用户理解性。
• 维度模型由事实表和维度表组成，事实表存储业务度量值，维度表提供业务描述。

详细解释：

• 维度建模的目标是使数据仓库易于理解和查询，满足业务用户的需求。
• 与传统的关系建模不同，维度建模更注重用户的可理解性和查询性能。

2. 数据仓库总线结构

• 数据仓库总线结构是集成分布式数据仓库系统的关键，通过一致的维度和事实实现扩展性。
• 数据仓库总线矩阵是创建、文档整理和交流总线结构的工具。

详细解释：

• 数据仓库总线结构能够将分散的数据中心组合在一起，形成统一的企业数据仓库。
• 一致性维度和事实是数据仓库总线结构的基础，保证数据的一致性和可比性。

3. 渐变维度处理

• 维度表属性随时间可能发生变化，需要采用适当的技术进行处理，如类型1、类型2和类型3渐变维度。
• 混合渐变维度处理方法可以更好地满足业务需求，但需要权衡灵活性和复杂性。

详细解释：

• 类型1渐变维度直接覆盖属性值，不保留历史数据。
• 类型2渐变维度添加新的维度行，保留历史数据，但可能导致维度表膨胀。
• 类型3渐变维度添加维度列，同时跟踪新旧属性值，但只适用于有限数量的变化。

4. 维度建模常见误区

• 避免将维度模型应用于概要性数据，维度模型也适用于原子数据。
• 维度模型并非只适用于零售或销售数据，而是适用于各行各业。
• 维度模型并非不可升级，现代技术可以支持大规模维度模型。
• 维度模型并非不能集成，只要符合数据仓库总线结构即可。

详细解释：

• 维度建模的核心是简单性和用户理解性，并非技术限制。
• 维度建模的关键在于选择合适的粒度，并根据业务需求进行扩展。

5. 实时分区设计

• 针对实时性要求高的数据仓库，可以采用实时分区设计，将最新数据与历史数据分开存储。
• 实时分区需要满足特定的条件，并根据事实表的类型进行优化。

详细解释：

• 实时分区可以提高查询性能，并支持近似实时的数据更新。
• 实时分区需要与静态数据仓库无缝连接，并保持数据的一致性。

问答

Q: 什么是维度建模？

A: 维度建模是一种数据仓库设计方法，它以业务用户为中心，通过事实表和维度表来组织数据，以提高查询性能和易用性。

Q: 维度建模与传统的关系建模有什么不同？

A: 维度建模更注重用户理解性和查询性能，而传统的关系建模更注重数据规范化和事务处理性能。

Q: 如何选择合适的渐变维度处理方法？

A: 选择渐变维度处理方法需要根据业务需求和数据特点进行权衡，包括历史数据跟踪的需求、维度表的大小以及属性变化的频率。

Q: 如何避免维度建模的常见误区？

A: 避免维度建模的常见误区需要深入理解维度建模的原理，以业务需求为驱动，并选择合适的技术和工具。