《数据仓库设计》word版.docx
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《数据仓库设计》word版
Zovie数据仓库设计
1.业务维度生命周期
业务维度生命周期示意图展示了实施数据仓库过程的一般性流程。
它确定了一系列高级任务,强调了那些应该与技术,数据和应用轨迹同时发生的活动情况。
应该关注该示意图中各项活动的先后顺序和并发性,而不是完成期限。
2.项目规划
a)数据仓库项目的定义与范围
b)项目准备评估
c)业务合理性证明
3.业务需求定义
a)业务需求收集(企业需求)
访谈,报表收集
b)业务需求审查
结合源系统与收集到的业务需求,根据业务价值与可行性分析(源系统数据准备情况),得到项目业务需求子集。
c)数据审计
操作源系统,跟踪SQL语句,监控影响的数据库表
d)项目业务需求
e)分析主题和业务过程
采访摘要已经将相似的需求分组为通用分析主题。
按照所写的摘要来标识支持每个分析主题的业务过程。
f)总线矩阵
g)区分优先级过程
4.数据仓库逻辑设计
1.
2.
3.
4.
4.1.维度建模
维度建模是一种逻辑设计技术,该技术试图采用某种直观的标准框架结构来表现数据,并且允许高性能存取。
优点:
a)维度建模是可预测的标准框架。
允许数据库系统和最终用户查询工具在数据方面生成强大的假设条件,这些数据主要在表现和性能方面起作用。
b)星型连接模式的可预测框架能够忍受不可预知的用户行为变化。
c)具有非常好的可扩展性,以便容纳不可预知的新数据源和新的设计决策。
可以很方便在不改变模型粒度情况下,增加新的分析维度和事实,不需要重载数据,也不需要为了适应新的改变而重新编码。
较好的扩展性意味着以前的所有应用都可以继续运行,并不会产生不同的结果。
维度模型是用来设计向最终用户交付的数据库的唯一可行技术。
4.2.定义数据仓库总线结构
a)业务驱动维度建模
b)数据仓库总线结构矩阵
c)一致性维度
d)一致性事实
一致性维度和一致性事实是数据仓库的“总线”
e)单元数据集市
购货订单,装船,付款
来源于单个事务
f)多元数据集市
客户利润率,其中描述收益的传统源必须与描述成本的传统源组合在一起使用。
来源于多个事务
应该从单元数据集市开始创建数据集市。
g)事务模式数据集市
h)周期快照数据集市
i)累计快照数据集市
4.3.定义高级数据模型逻辑图
4.4.维度模型的设计过程
a)选取业务处理
销售订单
b)定义粒度
每行记录代表什么?
例如订单模型的粒度是:
每个销售单的每个房间。
c)选定维度
公司,项目,楼栋(包括产品类型),房间,客户,业务员,推荐人,签约日期,关闭日期,失效日期,业务办理日期,计价方式,付款方式,订单类型,订单状态
d)确定事实
建筑单价,建筑面积,套内面积,套内单价,标准总价,折扣,建筑成交单价,套内成交单价,房间总价
装修单价,装修总价,附属款,按揭贷款额,公积金贷款额
不能包含不同粒度的事实:
建筑单价,建筑面积,套内面积,套内单价,标准总价,折扣,房间总价
4.5.源数据-目标数据映射(ETL规则定义)
a)维度表映射
b)事实表映射
4.6.产出文档
a)Zovie数据仓库总线结构文档
b)Zovie高级数据模型文档
c)Zovie数据模型与ETL设计文档
5.数据仓库物理设计
5.1.创建物理数据模型
a)选择数据建模工具
b)物理数据结构的设计
5.2.制定最初的索引计划
a)为事实表创建索引
b)为维度表创建索引
5.3.设计和创建数据库实例
a)保存数据库创建脚本和参数文件
b)创建物理存储结构
5.4.产出文档
a)Zovie数据模型设计文档
b)Zovie数据库创建脚本文档
c)Zovie数据库初始化脚本文档
d)在Zovie数据模型与ETL设计文档中加入相关部分的设计内容
6.ETL设计与开发
6.1.维度表装载设计
6.2.事实表装载设计
6.3.聚合表和多维联机分析处理装载
6.4.数据仓库的操作与自动化
数据仓库操作都是在非公开方式下定期执行装载处理。
6.5.产出文档
a)Zovie_ETL项目开发文档
b)在Zovie数据模型与ETL设计文档中加入相关部分的设计内容
7.多维数据集开发
7.1.数据集市定义
a)维度定义
b)度量值组定义
c)计算成员定义
7.2.透视定义
根据用户应用需求将多个度量值组组合在一起,定义出一个多维数据集的子集。
7.3.产出文档
a)Zovie_AnalysisService项目开发文档
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