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数据仓库的两种建模方法

时间:2016-10-28 22:34:33      阅读:233      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:上层   关系   推荐   不能   利用   方法   范式   第三范式   资源   

  1. 范式建模
    • Inmon提出的集线器的自上而下(EDW-DM)的数据仓库架构。操作型或事务型系统的数据源,通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层,然后通过ODS的数据建设原子数据的数据仓库EDW,EDW不是多维格式的,不方便上层应用做数据分析,所以需要通过汇总建设成多维格式的数据集市层。优势:易于维护,高度集成;劣势:结构死板,部署周期较长
    • 范式建模应用在EDW层
    • 一个符合第三范式的关系必须具有以下三个条件:
      1. 每个属性的值唯一,不具有多义性;
      2. 每个非主属性必须完全依赖于整个主键,而非主键的一部分;
      3. 每个非主属性不能依赖于其他关系中的属性,因为这样的话,这种属性应该归到其他关系中去。
    • 但是由于EDW的数据是原子粒度的,数据量比较大,完全规范的3范式在数据的交互的时候效率比较低下,所以通常会根据实际情况在事实表上做一些冗余,减少过多的数据交互。
  2. 维度建模
    • Kimball提出的总线式的自下而上(DM-DW)的数据仓库架构。同样的,操作型或事务型系统的数据源,通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层,然后通过ODS的数据,利用维度建模方法建设一致维度的数据集市。通过一致性维度可以将数据集市联系在一起,由所有的数据集市组成数据仓库。优势:构建迅速,最快的看到投资回报率,敏捷灵活;劣势:作为企业资源不太好维护,结构复杂,数据集市集成困难。
    • 星型模型(推荐)和雪花模型

在复合式的数据仓库架构中,操作型或事务型系统的数据源,通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层,然后通过ODS的数据,利用范式建模方法,建设原子数据的数据仓库EDW,然后基于EDW,利用维度建模方法建设数据集市。

数据仓库的两种建模方法

标签:上层   关系   推荐   不能   利用   方法   范式   第三范式   资源   

原文地址:http://www.cnblogs.com/benchen/p/6009532.html

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