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帶有ODS的體系結構中數據倉庫的設計方法[6]

2013-11-13 12:37:35  來源: SQL語言 

  維和度量的唯一性和公用性

  千萬不要在不同的主題中定義多個表示同一內容的維尤其對於業務代碼類型的維如果一個業務代碼形成了多個維表那麼在元數據維護過程中將困難重重GongWuComCn ::在整個系統范圍內要不斷檢視維定義是否唯一如果有可能一個維表要盡量被多個主題引用

  數據粒度一旦變粗就要考慮多個主題的融合匯總

  在數據倉庫中我們出於數據組織的規則業務的要求性能的要求都可能對一個主題的事實數據進行匯總形成粒度較粗的事實數據但這時候我們往往忘記了粒度變粗的事實數據為最終的用戶提供了更宏觀的數據視圖這種宏觀的數據視圖當然需要進行跨主題的數據融合才能更加具有應用的價值

  不論如何歸並需要保持數據之間的聯系

  在數據倉庫中不同主題的數據之間的物理約束或許不再存在但無論這些數據如何變化要知道必須有一些在邏輯上保持著不同數據之間的聯系這樣就可以保證有聯系的主題數據之間可以進行匯總以支持未知的應用否則數據倉庫的數據是一潭死水不可能靈活支持各種應用的

  數據倉庫設計可以自底向上地進行也就是說從匯總ODS數據入手逐漸過渡到應用主題上面去(也就是說ODS裡面的數據主題域與DW中的分析主題完全不是一回事)我們仍然按部就班地逐項設計這樣並不是完全限定設計思路和步驟但可以有效地提醒設計者有哪些事情要做

  第一步對ODS中的各個主題的事實數據進行時間上的匯總

  ODS的事實數據是純細節的交易數據進入ODS的第一步就是要按照時間維進行匯總以實現初步的信息沉澱這種匯總不是只進行一次而是要制定下來匯總的級別比如日匯總信息保留個月月匯總信息保留年匯總信息長期保存(當然在時間粒度變粗的同時一般都伴隨著其他維粒度的變粗或者捨棄)我們最終一定要定義到何種程度的數據可以在數據倉庫中永久保存為止的地步

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From:http://tw.wingwit.com/Article/program/SQL/201311/16266.html
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