数据仓库概念、设计及应用

数据仓库的介绍（数据仓库和数据库的区别）数据仓库的介绍⼀、数据仓库的基本概念数据仓库，英⽂名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。

数据仓库顾名思义，是⼀个很⼤的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建，对多样的业务数据进⾏筛选与整合。

它为企业提供⼀定的BI（商业智能）能⼒，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据仓库的输⼊⽅是各种各样的数据源，最终的输出⽤于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等⽅向。

⼆、数据仓库的主要特征数据仓库是⾯向主题的（Subject-Oriented ）、集成的（Integrated）、稳定的（Non-Volatile）和时变的（Time-Variant ）数据集合，⽤以⽀持管理决策。

1.主题性不同于传统数据库对应于某⼀个或多个项⽬，数据仓库根据使⽤者实际需求，将不同数据源的数据在⼀个较⾼的抽象层次上做整合，所有数据都围绕某⼀主题来组织。

这⾥的主题怎么来理解呢？⽐如对于城市，“天⽓湿度分析”就是⼀个主题，对于淘宝，“⽤户点击⾏为分析”就是⼀个主题。

2.集成性数据仓库中存储的数据是来源于多个数据源的集成，原始数据来⾃不同的数据源，存储⽅式各不相同。

要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过⼀系列抽取、清洗、转换的过程。

3.稳定性数据仓库中保存的数据是⼀系列历史快照，不允许被修改。

⽤户只能通过分析⼯具进⾏查询和分析。

这⾥说明⼀点，数据仓库基本上是不许允许⽤户进⾏修改，删除操作的。

⼤多数的场景是⽤来查询分析数据。

4.时变性数据仓库会定期接收新的集成数据，反应出最新的数据变化。

这和稳定特点并不⽭盾。

三、数据仓库与数据库区别1、数据库数据库是⾯向交易的处理系统，它是针对具体业务在数据库联机的⽇常操作，通常对记录进⾏查询、修改。

⽤户较为关⼼操作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发⽀持的⽤户数等问题。

传统的数据库系统作为数据管理的主要⼿段，主要⽤于操作型处理，也被称为联机事务处理 OLTP（On-Line Transaction Processing）。

数据库学习总结数据库是现代信息技术的核心之一，它不仅是计算机科学专业的必修课程，也是各个行业应用普遍的核心技术之一。

本文通过总结数据库的概念、分类、设计、应用等方面，来系统性介绍数据库的一些基本知识和应用要点，希望能对广大读者提供一定的帮助和参考。

一、数据库的概念及分类数据库指的是一组相关数据的集合，它通常以高效、安全、可控的方式组织、存储和管理数据，为各种信息应用提供数据服务和支持。

数据库主要包括关系型数据库和非关系型数据库两大类。

关系型数据库（RDBMS）是以表的形式组织数据的，每个表具有一个唯一的名称，并由一组行和列组成。

表中的每一行表示一个记录，而每一列表示一个属性或字段。

在关系型数据库中，数据的组织和查询都是以SQL为基础的，因此其具有良好的数据一致性、完整性和安全性，适用于大型的企业级应用开发。

非关系型数据库（NoSQL）则是一类基于键值对或文档模型的数据库，它与关系型数据库直接不同，最大的特点是其结构化数据模型的松散性、高可扩展性和对非结构化数据的支持。

由于非关系型数据库的数据结构较为松散、查询语言也相对灵活，因此在众多的互联网场景中得到了广泛的应用，如社交网络、物联网、金融分析等。

二、数据库的设计方法数据库的设计是指在实际应用中，通过系统分析、数据建模和实现过程中生成一个可用的数据库。

数据库设计要考虑到数据的记录格式、存储和检索方法、关联关系等方面。

数据建模是数据库设计的核心环节，通过它可以将不同类型的数据转换为数据库能够容纳的表的形式，从而实现数据的存储和查询。

数据建模可以采用实体-关系模型（ERM）或面向对象模型（OOM）等方法。

实体-关系模型着重于描述实体之间的关系，它通过实体、属性和关系来表达数据的结构和关联。

每个实体都代表一个现实世界的事物，属性则是描述这个事物特征的数据元素，关系则表示实体之间的联系。

面向对象模型则是基于面向对象编程的思想，以类、对象、继承和多态等概念为基础建立数据模型。

数据仓库中的多维数据模型设计与实现教程在数据仓库中，多维数据模型设计与实现是一项关键任务。

它不仅可以帮助企业组织和分析庞大的数据量，还能提供决策支持和洞察力。

本文将介绍数据仓库中多维数据模型的概念、设计原则以及实现方法，帮助读者全面了解和掌握这一重要主题。

一、多维数据模型的概念多维数据模型是基于数据的特征和关联性来组织数据的一种模型。

它通过将数据按照不同的业务维度进行分组和分类，将数据以多维方式呈现，从而提供了更加直观和灵活的数据分析能力。

多维数据模型主要由维度、度量和层次结构组成。

1. 维度：维度是描述业务问题的属性，它可以是时间、地理位置、产品、客户等。

维度用来描述数据的特征，例如销售额可以按照时间、地理位置和产品维度进行分析。

2. 度量：度量是可以进行数值计算和分析的数据，例如销售额、利润、数量等。

度量用来描述数据的量度，便于进行各种统计分析。

3. 层次结构：层次结构是维度之间的关系，它描述了维度之间的层次结构和上下级关系。

例如时间维度可以由年、月、日等层次结构组成。

二、多维数据模型的设计原则在设计多维数据模型时，需要遵循一些原则，以确保模型的合理性和有效性。

1. 简单性：多维数据模型应该尽可能简单，避免过于复杂的维度和层次结构。

简单的模型易于理解和维护，提高数据分析效率。

2. 一致性：多维数据模型中的维度和度量应该保持一致性，避免冗余和重复。

一致的模型有助于提高查询效率和数据一致性。

3. 可扩展性：多维数据模型应该具有良好的扩展性，能够容纳未来的需求变化和数据增长。

设计时需要考虑到未来可能发生的维度扩展和度量变化。

4. 性能优化：多维数据模型的设计也要考虑到查询性能的优化。

根据实际需求和查询模式，合理设计维度的层次结构、聚集表和索引等，以提高查询效率。

三、多维数据模型的实现方法在实现多维数据模型时，需要选择合适的工具和技术来支持模型的构建和数据的加载。

1. 数据抽取和转换：多维数据模型的实现通常需要进行数据抽取和转换，将源系统的数据转化为可用于多维模型的格式。

什么是数据仓库及其与传统型关系数据库的区别什么是数据仓库 数据仓库之⽗⽐尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建⽴数据仓库》）⼀书中所提出的定义被⼴泛接受，数据仓库是⼀个⾯向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，⽤于⽀持管理决策。

数据仓库是⼀个过程⽽不是⼀个项⽬；数据仓库是⼀个环境，⽽不是⼀件产品。

数据仓库提供⽤户⽤于决策⽀持的当前和历史数据，这些数据在传统的操作型数据库中很难或不能得到。

数据仓库技术是为了有效的把操作形数据集成到统⼀的环境中以提供决策型数据访问，的各种技术和模块的总称。

所做的⼀切都是为了让⽤户更快更⽅便查询所需要的信息，提供决策⽀持。

数据仓库的组成 1、数据仓库数据库 数据仓库的数据库是整个数据仓库环境的核⼼，是数据存放的地⽅和提供对数据检索的⽀持。

相对于操纵型数据库来说其突出的特点是对海量数据的⽀持和快速的检索技术。

2、数据抽取⼯具 数据抽取⼯具把数据从各种各样的存储⽅式中拿出来，进⾏必要的转化、整理，再存放到数据仓库内。

对各种不同数据存储⽅式的访问能⼒是数据抽取⼯具的关键，应能⽣成COBOL程序、MVS作业控制语⾔（JCL）、UNIX脚本、和SQL语句等，以访问不同的数据。

数据转换都包括，删除对决策应⽤没有意义的数据段；转换到统⼀的数据名称和定义；计算统计和衍⽣数据；给缺值数据赋给缺省值；把不同的数据定义⽅式统⼀。

3、元数据 元数据是描述数据仓库内数据的结构和建⽴⽅法的数据。

可将其按⽤途的不同分为两类，技术元数据和商业元数据。

技术元数据是数据仓库的设计和管理⼈员⽤于开发和⽇常管理数据仓库是⽤的数据。

包括：数据源信息；数据转换的描述；数据仓库内对象和数据结构的定义；数据清理和数据更新时⽤的规则；源数据到⽬的数据的映射；⽤户访问权限，数据备份历史记录，数据导⼊历史记录，信息发布历史记录等。

1、数据仓库基本概念1.1、主题（Subject）主题就是指我们所要分析的具体方面。

例如：某年某月某地区某机型某款App的安装情况。

主题有两个元素：一是各个分析角度（维度），如时间位置；二是要分析的具体量度，该量度一般通过数值体现，如App安装量。

1.2、维（Dimension）维是用于从不同角度描述事物特征的，一般维都会有多层（Level：级别），每个Level都会包含一些共有的或特有的属性（Attribute），可以用下图来展示下维的结构和组成：以时间维为例，时间维一般会包含年、季、月、日这几个Level，每个Level一般都会有ID、NAME、DESCRIPTION这几个公共属性，这几个公共属性不仅适用于时间维，也同样表现在其它各种不同类型的维。

1.3、分层（Hierarchy）OLAP需要基于有层级的自上而下的钻取，或者自下而上地聚合。

所以我们一般会在维的基础上再次进行分层，维、分层、层级的关系如下图：每一级之间可能是附属关系（如市属于省、省属于国家），也可能是顺序关系（如天周年），如下图所示：1.4、量度量度就是我们要分析的具体的技术指标，诸如年销售额之类。

它们一般为数值型数据。

我们或者将该数据汇总，或者将该数据取次数、独立次数或取最大最小值等，这样的数据称为量度。

1.5、粒度数据的细分层度，例如按天分按小时分。

1.6、事实表和维表事实表是用来记录分析的内容的全量信息的，包含了每个事件的具体要素，以及具体发生的事情。

事实表中存储数字型ID以及度量信息。

维表则是对事实表中事件的要素的描述信息，就是你观察该事务的角度，是从哪个角度去观察这个内容的。

事实表和维表通过ID相关联，如图所示：1.7、星形/雪花形/事实星座这三者就是数据仓库多维数据模型建模的模式上图所示就是一个标准的星形模型。

雪花形就是在维度下面又细分出维度，这样切分是为了使表结构更加规范化。

雪花模式可以减少冗余，但是减少的那点空间和事实表的容量相比实在是微不足道，而且多个表联结操作会降低性能，所以一般不用雪花模式设计数据仓库。

一、数据仓库数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。

数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。

它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。

为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

1、数据仓库是面向主题的；操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。

主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

2、数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出数据仓库的核心工具来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库；数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到当前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询；4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求。

稳定的数据以只读格式保存，且不随时间改变。

5、汇总的。

操作性数据映射成决策可用的格式。

6、大容量。

时间序列数据集合通常都非常大。

7、非规范化的。

Dw数据可以是而且经常是冗余的。

8、元数据。

将描述数据的数据保存起来。