Chap3 数据仓库设计

DataWarehouse讲义--北京大学信息科学与技术学院--数据仓库设计

数据仓库与联机分析处理技术

北京大学信息科学与技术学院童云海 2005年3月1

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第三章数据仓库设计数据仓库设计方法概述DW设计与DB设计 DW设计的三级数据模型性能问题数据仓库中的元数据

数据仓库设计步骤概念模型设计逻辑模型设计物理模型设计数据仓库生成数据仓库的使用和维护2

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DW设计与DB设计方法比较处理类型不同DB:操作型数据环境，面向业务 DW:面向主题的分析型数据环境，面向分析，从基本主题开始，不断发展新主题

面向需求不同DB:一组较确定的应用(业务处理)需求;较确定的数据流 DW:需求不确切(定);分析处理需求灵活;没有固定模式；用户对分析处理需求不甚明了；其设计很难以需求为基础3

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DW设计与DB设计方法比较(续Ⅰ)设计目标不同DB:事务处理的性能(OLTP),支持多用户并发访问，高效的增、删、改操作 DW:建立DSS的数据环境，全局的分析环境，支持用户快速的分析和查询

数据来源不同DB:企业的业务流程中产生的数据 DW:系统内部，主要从OLTP系统中获取，经过转换、重组、综合;同时包括部分外部信息4

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DW设计与DB设计方法比较(续Ⅱ)设计方法不同DB: SDLC(System Development Life Cycle)—应用需求驱动 DW: CLDS—数据驱动+需求驱动5

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Inmon: SDLC与CLDS方法比较需求分析数据仓库 CLDS方法

编程 收集需求 分析 设计 编程 测试 集成 实现

编程 实现数据仓库 集成数据 检验偏差 针对数据编程 设计DSS系统 分析结果 理解需求

需求

SDLC方法

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SDLC与CLDS方法比较外部数据应用A应用B应用C收集应用需求分析应用需求 DB构建数据库应用编程系统测试系统实施 DW DB数据仓库建模数据获取与集成构建数据仓库 DSS应用编程系统测试理解需求 DB

SDLC方法

CLDS方法7

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第1天到第n天现象

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在数据仓库建设过程中明确需求数据仓库建造过程中，如果开发者等完全明确需求之后开始工作，那么这个仓库永远建不起来开发人员与DSS分析员的反馈循环十分重要

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数据仓库设计的原则坚持“以数据驱动为中心，数据驱动和需求驱动相结合”的原则。数据驱动是指根据当前数据基础和质量等情况，进行数据源分析。需求驱动是指根据业务方向性需求、业务问题等，确定系统范围和需求框架。

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在实际工程中的设计方法分析处理需求收集源数据分析

数据仓库的设计和实现是一项工程，是不断建立、发展和完善、循数据仓库设计数据集成 DSS应用编程系统测试进一步理解需求11

环求精的过程，并不是一个可以简单购买的产品。

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在实际工程中的设

计方法(续I)确定范围与项目定义主要任务系统边界的界定定义并描述项目步骤了解用户方向性需求，发现业务问题，确定范围；对业务问题进行排序，选择高优先级业务问题，界定系统边界；定义和识别项目的目的、范围、前景、价值、约束、风险、障碍等，制定质量管理、配置管理等计划，形成项目定义文档；确定主题域，建立概念模型。12

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在实际工程中的设计方法(续II)应用系统及其数据的调研与分析目标为数据仓库系统发现运行稳定、数据可靠的源系统，并考察其数据状况主要任务对系统边界内的应用系统进行调研和分析，制定高层应用系统流程图，识别所有主要的应用系统及其主要内容分析主要应用系统的数据，形成应用系统数据分析文档13

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在实际工程中的设计方法(续III)坚持“统一规划、分步实施、步步见效、逐步完善”的原则开发模型：演化模型(快速原型法)企业数据仓库的建设需要领域专家和数据仓库技术专家之间的相互协作；企业数据仓库领域专家数据仓库专家数据仓库技术人员

管理人员

数据仓库建设环境(操作系统和数据仓库管理系统 )14

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数据驱动系统设计方法的基本思路从源数据出发，分析数据，为新应用(分析处理)所用根据分析处理的特点重新考察数据间联系，重组数据数据(结构)具有相对的稳定模型的作用，支持识别 DB与 DW中的数据的“共同性”数据驱动系统设计方法的中心—数据模型DB DB操作型处理应 DB数据模型 DSS应用开发与设计 DW操作型环境设计数据仓库设计

性，而处理变化很快，强调数据用开发与设计

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DW设计的三级数据模型数据模型：对现实世界的抽象不同的抽象程度对应不同级别的数据模型

DW与DB的三级数据模型的区别：DW的数据模型中扩充了码结构，包含时间元素 DW的数据模型中不包含纯操作型数据；但包含一些导出数据16