知识大全 带有ODS的体系结构中数据仓库的设计方法[5]
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定义存储期限
主题中事实表中的数据存储周期
第四步 迭代 归并维 度量的定义
在ODS中 因数据来自于多个系统 数据主题划分时虽然对数据概念进行了一定程度上的归并 但具体的业务代码所形成的各个维 以及维成员等还需要进一步进行归并 把概念统一的维定义成一个维 不允许同一个维存在不同的实体表示(象不同的业务系统中一样)Www GongWu Com Cn : :
第五步 物理实现
定义每个主题的数据抽取周期 抽取时间 抽取方式 数据接口 抽取流程和规则
物理设计不仅仅是ODS部分的数据库物理实现 设计数据库参数 操作系统参数 数据存储设计之外 有关数据抽取接口等问题必须清晰定义
DW设计指南
尽管我们看到过很多关于 不考虑应用 先建立数据平台 的说法 但建立一个 万能的 东西是不可能的 所以数据仓库的设计必须参照应用范围 应用类型 例如要考虑到系统用于报表 OLAP 数据挖掘的哪些模型等等 不同的应用对数据仓库的设计有不同的要求
数据仓库是面向主题的 集成的 稳定的 随时间变化的数据 数据仓库的这几个特征的含义在这里不具体多介绍 但本人要说明如何实现这些特性
在数据仓库的设计中时刻不能忘记的几个问题列举如下
数据粒度和数据组织
在数据仓库的每个主题 都必须知道这个主题所限定的维的层次 事实数据的粒度;事实数据存储的期限 过期 的数据的处理方法
cha138/Article/program/SQL/201311/16265相关参考
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数据仓库技术的每次演进都以发掘企业数据中更多价值作为目标而近期流行的动态数据仓库技术不仅在灵活性可视化方面有了长足进步还能够对企业决策合作伙伴及客户服务提供更为强大的支持 数据仓库发展历程 数
在数据仓库中经常查询的SQL总带有下列特征: ◆几个表进行关联 ◆只有一个数据量巨大的表称为事实表 ◆其他的都是编码表称为维表 ◆维表和事实表之间有主外键关系 假设有D(key)D(ke
数据仓库和我们常见的RDBMS系统有些亲缘关系但它又有所不同如果你没有实施过数据仓库那么从设定目标到给出设计从创建数据结构到编写数据分析程序再到面对挑剔的用户的评估整个过程都会带给你一种与以往的项
一课程简介 定价￥ 本视频课程共课时主要讲述了数据仓库（DW）和数据挖掘（DM）的基本方法基本原理重点说明这些方法的主要思想和技术在数据仓库部分不仅全面深入地介绍了基本概念和体系结构而且详细阐述了
数据结构课程集中讨论软件开发过程中的设计阶段同时设计编码和分析阶段的若干基本问题此外为了构造出好的数据结构及其实现还需考虑数据结构及其实现的评价与选择因此数据结构的内容包括三个层次的五个要素如图所