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模型设计_��C��建模 PDF 下蝲

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相关截图�Q?/strong>

主要内容�Q?/strong>

数据仓库

按照传统的定义，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�Q�用于支持管理决�{��?/div>
从数据角度，数据仓库更适合传统的数据库�Q�离�U�K��集，数据一般�ؓ�l�构化的�?nbsp;

当然随着数据仓库数据采集的要求越来越高，数据仓库本��n也在不断的改�q�。数据仓库给企业留下的最大胦富是企业数据模型�Q�这些模型随着前端业务�pȝ��的发展变化，不断变革�Q�不断追加，不断丰富和完善�?/div>
1、什么是数据建模

数据模型是抽象描�q�现实世界的一�U�工具和�Ҏ(gu��)��Q�是通过抽象的实体及实体之间联系的�Ş式，来表�C�现实世界中事务的相互关�pȝ��一�U�映��。在�q�里�Q�数据模型表现的抽象的是实体和实体之间的关系�Q�通过对实体和实体之间关系的定义和描述�Q�来表达实际的业务中具体的业务关�p�R�?/div>

数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系�l�的一�U�特定的数据模型�Q�一般的来说�Q�我们数据仓库模型分为几下几个层�ơ，如图 1 所�C��?/div>

�?1. 数据仓库模型

通过上面的图形，我们能够很容易的看出在整个数据仓库得建模�q�程中，我们需要经历一般四个过�E�：

业务徏模，生成业务模型�Q�主要解决业务层面的分解和程序化�?/div>
领域徏模，生成领域模型�Q�主要是对业务模型进行抽象处理，生成领域概念模型�?/div>
逻辑建模�Q�生成逻辑模型�Q�主要是��领域模型的概念实体以及实体之间的关�p�进行数据库层次的逻辑化�?/div>
物理徏模，生成物理模型�Q�主要解冻I��逻辑模型针对不同关系型数据库的物理化以及性能�{�一些具体的技术问题�?/div>
因此�Q�在整个数据仓库的模型的设计和架构中�Q�既涉及��C��务知识，也涉及到了具体的技术，我们既需要了解丰富的行业�l�验�Q�同�Ӟ��也需要一定的信息技术来帮助我们实现我们的数据模型，最重要的是�Q�我们还需要一个非帔R��用的方法论�Q�来指导我们自己针对我们的业务进行抽象，处理�Q�生成各个阶�D늚�模型�?/div>
2、�ؓ什么需要数据仓库徏�?/div>

在数据仓库的��中，我们一再强调需要数据模型，那么数据模型�I�竟��Z��么这么重要呢�Q�首先我们需要了解整个数据仓库的��的发展史�?/div>

数据仓库的发展大致经历了�q�样的三个过�E�：

简单报表阶�D�：�q�个阶段�Q�系�l�的主要目标是解决一些日常的工作中业务�h员需要的报表�Q�以及生成一些简单的能够帮助领导�q�行决策所需要的汇��L��据。这个阶�D늚�大部分表现�Ş式�ؓ数据库和前端报表工具�?/div>
数据集市阶�D�：�q�个阶段�Q�主要是�Ҏ(gu��)��某个业务部门的需要，�q�行一定的数据的采集，整理�Q�按照业务�h员的需要，�q�行多维报表的展玎ͼ�能够提供对特定业务指导的数据�Q��ƈ且能够提供特定的领导决策数据�?/div>
数据仓库阶�D�：�q�个阶段�Q�主要是按照一定的数据模型�Q�对整个企业的数据进行采集，整理�Q��ƈ且能够按照各个业务部门的需要，提供跨部门的�Q�完全一致的业务报表数据�Q�能够通过数据仓库生成对对业务��h��指导性的数据�Q�同�Ӟ��为领导决�{�提供全面的数据支持�?/div>
通过数据仓库��的发展阶�D�，我们能够看出�Q�数据仓库的��和数据集市的��的重要区别就在于数据模型的支持。因此，数据模型的徏设，对于我们数据仓库的徏设，有着军_��性的意义�?/div>
一般来��_��数据模型的徏设主要能够帮助我们解决以下的一些问题：

进行全面的业务梳理�Q�改�q�业务流�E�。在业务模型��的阶�D�，能够帮助我们的企业或者是��理机关�Ҏ(gu��)��单位的业务进行全面的梳理。通过业务模型的徏设，我们应该能够全面了解该单位的业务架构囑֒�整个业务的运行情况，能够��业务按照特定的规律�q�行分门别类和程序化�Q�同�Ӟ��帮助我们�q�一步的改进业务的流�E�，提高业务效率�Q�指导我们的业务部门的生产�?/div>
徏立全方位的数据视角，消灭信息孤岛和数据差异。通过数据仓库的模型徏设，能够��Z��业提供一个整体的数据视角�Q�不再是各个部门只是��x��自己的数据，而且通过模型的徏设，勑֋��Z��部门之间内在的联�p�，帮助消灭各个部门之间的信息孤岛的问题�Q�更为重要的是，通过数据模型的徏设，能够保证整个企业的数据的一致性，各个部门之间数据的差异将会得到有效解冟�?/div>
解决业务的变动和数据仓库的灉|��性。通过数据模型的徏设，能够很好的分��d��底层技术的实现和上层业务的展现。当上层业务发生变化�Ӟ��通过数据模型�Q�底层的技术实现可以非常轻杄��完成业务的变动，从而达到整个数据仓库系�l�的灉|��性�?/div>
帮助数据仓库系�l�本�w�的��。通过数据仓库的模型徏设，开发�h员和业务人员能够很容易的达成�pȝ��范围的界定，以及长期目标的规划，从而能够��整个��目�l�明��当前的��d��Q�加快整个系�l�徏讄��速度�?/div>
3、如何徏设数据仓库模�?/div>
数据仓库模型设计遵��@“自顶向下、逐步求精”的设计原则�?/div>
��数据模型既然是整个数据仓库徏设中一个非帔R��要的关键部分�Q�那么，如何创徏适合自己的数据模型�?/div>
3.1 数据仓库数据模型架构

数据仓库的数据模型的架构和数据仓库的整体架构是紧密关联在一��L(f��ng)��Q�我们首先来了解一下整个数据仓库的数据模型应该包含的几个部分。从下图我们可以很清楚地看到�Q�整个数据模型的架构分成3大部分，每个部分其实都有其独特的功能�?/div>

�?. 数据仓库数据模型架构

待补充。。�?/div>

基��模型层：�q�部分数据来自于�pȝ��记录域的汇总，数据模型在这里保证了分析域的主题分析的性能�Q�满��了部分的报表查询�?/div>
共性加工层�Q�这部分数据模型主要用于各个业务部分的具体的主题业务分析。这部分数据模型也可以单独存储在相应的数据集市中�?/div>
通过�Ҏ(gu��)��个数据仓库模型的数据区域的划分，我们可以了解刎ͼ�一个好的数据模型，不仅仅是对业务进行抽象划分，而且对实现技术也�q�行具体的指��|��它应该涵盖了从业务到实现技术的各个部分�?/div>

3.2 数据仓库建模阶段划分

我们前面介绍了数据仓库模型的几个层次�Q�下面我们讲一下，针对�q�几个层�ơ的不同阶段的数据徏模的工作的主要内容：

从上图我们可以清楚地看出�Q�数据仓库的数据建模大致分�ؓ四个阶段�Q?/div>

1.业务建模�Q�这部分建模工作�Q�主要包含以下几个部分：

划分整个单位的业务�Q�一般按照业务部门的划分�Q�进行各个部分之间业务工作的界定�Q�理清各业务部门之间的关�p�R�?/div>
深入了解各个业务部门的内具体业务流�E��ƈ��其�E�序化�?/div>
提��Z��改和改进业务部门工作��程的方法�ƈ�E�序化�?/div>
数据徏模的范围界定�Q�整个数据仓库项目的目标和阶�D�划分�?/div>
2.领域概念建模�Q�这部分得徏模工作，主要包含以下几个部分�Q?/div>

抽取关键业务概念，�q�将之抽象化�?/div>
将业务概念分组�Q�按照业务主�U�聚合类似的分组概念�?/div>
细化分�l�概念，理清分组概念内的业务��程�q�抽象化�?/div>
理清分�l�概念之间的兌��Q��Ş成完整的领域概念模型�?/div>
3.逻辑建模�Q�这部分的徏模工作，主要包含以下几个部分�Q?/div>

业务概念实体化�Q��ƈ考虑其具体的属�?/div>
事件实体化�Q��ƈ考虑其属性内�?/div>
说明实体化�Q��ƈ考虑其属性内�?/div>
4.物理建模�Q�这部分得徏模工作，主要包含以下几个部分�Q?/div>

针对特定物理化�q�_��Q�做出相应的技术调�?/div>
针�Ҏ(gu��)��型的性能考虑�Q�对特定�q�_��作出相应的调�?/div>
针对管理的需要，�l�合特定的��^収ͼ�做出相应的调�?/div>
生成最后的执行脚本�Q��ƈ完善之�?/div>
从我们上面对数据仓库的数据徏模阶�D늚�各个阶段的划分，我们能够了解到整个数据仓库徏模的主要工作和工作量�Q�能够对我们在实际的��目��中�v到很大帮助�?br />

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