数据仓库(多维数据库模型).
数据仓库的多维数据模型
数据仓库的多维数据模型数据仓库的多维数据模型是一种用于组织和表示数据仓库中数据的结构化方法。
它通过将数据组织成多维数据立方体的形式，提供了一种直观且高效的方式来分析和查询数据。
多维数据模型的核心概念是维度和度量。
维度是描述数据的属性，如时间、地点、产品等，它们用于对数据进行分类和分组。
度量是可以进行计量和分析的数据，如销售额、利润等。
维度和度量共同构成了多维数据模型中的数据立方体。
在多维数据模型中，数据立方体由多个维度和度量组成。
每个维度都有多个层次，用于对数据进行不同粒度的分析。
例如，时间维度可以包括年、季度、月份等层次。
每个层次都可以通过层次间的关系进行导航和聚合。
除了维度和度量，多维数据模型还包括事实表和维度表。
事实表是存储度量数据的表，它包含了与度量相关的各种属性。
维度表是存储维度数据的表，它包含了与维度相关的各种属性。
事实表和维度表通过共享维度的主键进行关联。
在多维数据模型中，还可以使用多种数据模型，如星型模型和雪花模型。
星型模型是最简单和最常见的多维数据模型，它由一个事实表和多个维度表组成，维度表与事实表直接关联。
雪花模型在星型模型的基础上，将维度表进一步规范化，以减少数据冗余和提高数据一致性。
多维数据模型的设计和建模是数据仓库开发中的关键步骤。
在设计多维数据模型时，需要考虑业务需求、数据源的结构和数据的粒度等因素。
合理的多维数据模型可以提高数据仓库的查询性能和分析效果，帮助用户更好地理解和利用数据。
在实际应用中，多维数据模型常用于OLAP（联机分析处理）系统和数据挖掘任务。
它可以支持复杂的数据分析和查询操作，如切片、切块、旋转和钻取等。
多维数据模型的灵活性和高效性使得它成为处理大规模数据和复杂分析任务的重要工具。
总结起来，数据仓库的多维数据模型是一种用于组织和表示数据仓库中数据的结构化方法。
它通过维度和度量的概念，将数据组织成多维数据立方体的形式，提供了一种直观且高效的方式来分析和查询数据。
数据仓库的架构方式及其比较
数据仓库的架构方式及其比较数据仓库的架构方式及其比较传统的关系数据库一般采用二维数表的形式来表示数据，一个维是行，另一个维是列，行和列的交叉处就是数据元素。
关系数据的基础是关系数据库模型，通过标准的SQL语言来加以实现。
数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，以星形架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式，但不管是哪一种架构，维度表、事实表和事实表中的量度都是必不可少的组成要素。
下面解析由这些要素构成的数据仓库的架构方式。
1．星形架构星形模型是最常用的数据仓库设计结构的实现模式，它使数据仓库形成了一个集成系统，为最终用户提供报表服务，为用户提供分析服务对象。
星形模式通过使用一个包含主题的事实表和多个包含事实的非正规化描述的维度表来支持各种决策查询。
星形模型可以采用关系型数据库结构，模型的核心是事实表，围绕事实表的是维度表。
通过事实表将各种不同的维度表连接起来，各个维度表都连接到中央事实表。
维度表中的对象通过事实表与另一维度表中的对象相关联这样就能建立各个维度表对象之间的联系。
每一个维度表通过一个主键与事实表进行连接，如图3-10所示。
图3-10 星形架构示意图事实表主要包含了描述特定商业事件的数据，即某些特定商业事件的度量值。
一般情况下，事实表中的数据不允许修改，新的数据只是简单地添加进事实表中，维度表主要包含了存储在事实表中数据的特征数据。
每一个维度表利用维度关键字通过事实表中的外键约束于事实表中的某一行，实现与事实表的关联，这就要求事实表中的外键不能为空，这与一般数据库中外键允许为空是不同的。
这种结构使用户能够很容易地从维度表中的数据分析开始，获得维度关键字，以便连接到中心的事实表，进行查询，这样就可以减少在事实表中扫描的数据量，以提高查询性能。
在AdventureWorksDW数据仓库中，若以网络销售数据为事实表，把与网络销售相关的多个商业角度（如产品、时间、顾客、销售区域和促销手段等）作为维度来衡量销售状况，则这些表在数据仓库中的构成如图3-11所示，可见这几个表在数据仓库中是以星形模型来架构的。
数据仓库多维数据模型的设计
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。
数据仓库中的多维模型设计与实现研究
数据仓库中的多维模型设计与实现研究数据仓库在现代企业中扮演着重要的角色，它可以帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。
而多维模型作为数据仓库架构的核心组成部分，为数据分析与查询提供了有效的方式。
本文将探讨数据仓库中的多维模型设计与实现的研究。
一、多维模型概述多维模型是一种以多维思维方式组织数据的模型，它将数据组织成各种维度（Dimensions）和度量（Measures），并通过事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）来建立关系。
多维模型的核心思想是以用户需要的方式组织数据，提供一种直观、灵活且高效的数据分析与查询方式。
二、多维模型的设计原则1. 精确建模：在进行多维模型设计时，要确保模型可以准确地反映业务需求。
这需要与业务人员密切合作，理解业务过程和数据要求，避免冗余和不必要的数据项。
2. 简单易用：多维模型应该具有直观的层次结构和易于理解的数据组织方式，以便用户可以轻松地进行数据分析和查询操作。
简化模型设计可以提高用户的可操作性和效率。
3. 可扩展性：多维模型应具备良好的可扩展性，能够适应企业数据规模和业务变化的需求。
当业务增长或更改时，应该能够方便地调整模型结构，以满足新的需求。
4. 性能优化：在多维模型设计时，考虑查询性能是至关重要的。
通过设计合适的索引、分区和聚合，可以提高查询的速度和效率，减少用户等待时间。
三、多维模型的实现步骤1. 数据源准备：在进行多维模型实现之前，首先需要对数据源进行准备。
这包括数据清洗、数据集成和数据转换等过程，以确保数据的质量和一致性。
2. 维度建模：在维度建模过程中，需要确定事实表和维度表的关系，并定义维度表中的维度属性。
同时，还需要确定事实表中的度量和细节级别，并定义度量的计算规则。
3. 模型设计：根据维度建模的结果，设计多维模型的结构。
这包括确定维度的层次结构、计算度量聚合和定义多维数据的面板结构等。
4. 模型实现：将设计好的多维模型实现到数据仓库中。
数据仓库中的多维数据模型设计与实现教程
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。
什么是多维数据库
MDD的优点
7
MDD能提供优良的查询性能。 存储在MDD中的信息比在关系数据库中的信息具有更详细的索引，可以常驻
内存。 MDD的信息是以数组形式存放的，所以它可以在不影响索引的情况下更新数
据。 因此MDD非常适合于读写应用。
小结
8
多维数据库的概念 多维数据库的应用 多维数据库的优点
MDD在高端的使用
6
在高端，OLAP工具用4GL提供了完善的开发环境、统计分析、时间序列分析、 财政报告、用户接口、多层体系结构、图表等许多其他功能。尽管不同的 OLAP工具都使用了它们自己的多维数据库，但它们在不同程度上也利用了关 系数据库作为存储媒体。因为关系数据库和OLAP工具同时在高端服务器上处 理，所以速度和效率仍然很快。
多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比， 它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时 间，提高查询效率。
加快反 于MDD的OLAP产品
目前有两种MDD 的OLAP产品：基于多 维数据库的MOLAP和基于关系数据库 的ROLAP。ROLAP建立了一种新的体系， 即星型结构。
什么是多维数据库
内容要点
1
多维数据库的概念 多维数据库的应用 多维数据库的优点
多维数据库概念
2
多维数据库（Multi Dimensional Database,MDD） 可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中， 而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此 它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观 察数据。
3
基于多维 数据库的 MOLAP
OLAP 产品
基于关系 数据库的
ROLAP
多维数据库的主要作用
4
通过多维数据模型的数据展示、查询和获取就是其作用的展现，但其真的作 用的实现在于，通过数据仓库可以根据不同的数据需求建立起各类多维模型， 并组成数据集市开放给不同的用户群体使用，也就是根据需求定制的各类数 据商品摆放在数据集市中供不同的数据消费者进行采购。
多维数据模型的优缺点有哪些
多维数据模型的优缺点有哪些
无论是做任何事情，我们都要数据分析。
本文是多维数据模型的优缺点的介绍，下面是该介绍的详细信息。
这里所说的多维模型是指基于关系数据库的多维数据模型，其与传统的关系模型相比有着自身的优缺点。
优点：
多维数据模型最大的优点就是其基于分析优化的数据组织和存储模式。
举个简单的例子，电子商务网站的操作数据库中记录的可能是某个时间点，某个用户购买了某个商品，并寄送到某个具体的地址的这种记录的集合，于是我们无法马上获取2010年的7月份到底有多少用户购买了商品，或者2010年的7月份有多少的浙江省用户购买了商品?但是在基于多维模型的基础上，此类查询就变得简单了，只要在时间维上将数据聚合到2010年的7月份，同时在地域维上将数据聚合到浙江省的粒度就可以实现，这个就是OLAP的概念，之后会有相关的文章进行介绍。
缺点：
多维模型的缺点就是与关系模型相比其灵活性不够，一旦模型构建就很难进行更改。
比如一个订单的事实，其中用户可能购买了多种商品，包括了时间、用户维和商品数量、总价等度量，对于关系模型而言如果我们进而需要。
数据仓库的多维数据模型
数据仓库的多维数据模型数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，它被广泛应用于企业和组织中，用于支持决策制定和业务分析。
在数据仓库中，多维数据模型是一种常用的数据建模方法，它能够提供灵活、高效的数据查询和分析功能。
本文将详细介绍数据仓库的多维数据模型的概念、特点和设计原则。
一、概念多维数据模型是一种以多维方式组织和表示数据的模型。
它将数据组织成多个维度和事实表的形式，通过维度之间的关联关系和事实表中的度量指标，可以对数据进行多维分析。
多维数据模型的核心思想是将数据组织成一个多维的立方体结构，其中每个维度都代表一个数据属性，而事实表则包含了度量指标和与维度相关的外键。
二、特点1. 多维性：多维数据模型能够同时考虑多个数据维度，包括时间、地理位置、产品、客户等。
通过在不同维度上进行切片、钻取和旋转等操作，可以快速获取不同层次的数据分析结果。
2. 立方体结构：多维数据模型可以被看作是一个立方体，其中每个维度都代表一个轴，而事实表则代表立方体的中心。
通过在不同维度上进行切片和钻取操作，可以从不同角度对数据进行分析。
3. 易于理解和使用：多维数据模型的结构清晰，易于理解和使用。
用户可以通过直观的界面进行数据查询和分析，无需编写复杂的SQL语句。
4. 高性能：多维数据模型采用了预计算和聚合等技术，可以提高数据查询和分析的性能。
通过事先计算和存储聚合结果，可以避免对大量数据进行复杂的计算操作。
三、设计原则1. 维度设计：在设计多维数据模型时，需要合理选择和定义维度。
维度应该具有明确的含义和层次结构，以便于用户理解和使用。
同时，维度之间应该具有清晰的关联关系，以支持多维分析。
2. 事实表设计：事实表是多维数据模型的核心，它包含了度量指标和与维度相关的外键。
在设计事实表时，需要选择合适的度量指标，并确定与维度之间的关联关系。
同时，事实表的结构应该尽量简化，以提高数据查询和分析的性能。
3. 聚合设计：为了提高数据查询和分析的性能，可以使用聚合技术对数据进行预计算和存储。
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三、操作数据存储（ODS ）
在许多情况下，DB-DW的两层体系结构并不适合
企业的数据处理要求。因为，虽然可以粗略地把数据处
理分成操作型和分析型，但这两种处理处理并不是泾渭 分明的。 ODS（Operational Data Store）作为一个中间层次， 一方面，它包含企业全局一致的、细节的、当前的或接
采购子系统
销售子系统
库存子系统
3、数据仓库中的数据组织
数据仓库中的数据分为四个级别：早期细节级，当 前细节级，轻度综合级，高度综合级。
1998~2003年 每季度销售表 1998~2003年 每月销售表 1998~2003年 销售明细表
1985~1998年 销售明细表
DW中还有一类重要的数据：元数据（metedata）。 元数据是“关于数据的数据”（RDBMS中的数据字典
维：人们观察数据的特定角度。
维的层次：人们观察数据的特定角度可能存在细节 程度不同的多个描述方面，我们称其为维的层次。 多维分析的基本动作 上卷:汇总数据
第二类系统仍为支持传统SQL查询的DBMS，但为 了有效地执行OLAP查询而进行了特殊的设计。这些系
统可以看作是为决策支持应用进行了优化的关系数据库
系统。许多关系数据库厂商对他们的产品进行了扩展， 并且随着时间的推移，专门的OLAP系统和支持决策支 持的关系数据库系统之间的差别将逐渐取消。
第三类的分析工具可用于在大量的数据集合中，找 到有意义的数据趋势或者模式，而不是上面提到的复杂 数据查询。在数据分析过程中，尽管分析者能够判定得
销售子系统： 客户（客户号，姓名，地址，电话， … ） 销售（客户号，商品号，数量，单价，日期， … ）
库存子系统： 进库单（编号，商品号，数量，单价，日期， … ） 出库单（编号，商品号，数量，单价，日期， … ） 库存（商品号， 库房号，类别，单价，库存数量， 总金额，日期， … ）
商品主题域： 商品固有信息：商品号，类别，单价，颜色，… 商品采购信息：商品号，类别，供应商号，供应 日期，单价，数量，… 商品销售信息：商品号，客户号，数量，单价， 销售日期， … 商品库存信息：商品号， 库房号，库存数量，日 期， … ）
生命周期符合SDLC 对性能要求高
一个时刻操作一个单元 事物驱动 面向应用 一次操作数据量小 支持日常操作
完全不同的生命周期 对性能要求宽松
一个时刻操作一个集合 分析驱动 面向分析 一次操作数据量大 支持管理需求
数据仓库与决策支持系统（DSS） 用户在进行决策制定时需要得到企业各方面的信 息，因此用户一般首先根据各个业务部门数据库中的 数据，创建数据仓库，存储各种历史信息和汇总信息。 对数据仓库的进一步应用由功能强大的分析工具 来实现。现在主要有三类分析工具可用于决策支持。 第一类能够支持涉及分组和聚集查询，并能够对 各种复杂的布尔条件、统计函数和时间序列分析提供 支持的系统。主要由上述查询组成的应用称为联机分 析处理，即OLAP。在支持OLAP查询的系统中，数据 最好看成是一个多维数组。
近当前的数据，另一方面，它又是一个面向主题、集成
的数据环境，适合完成日常决策的分析处理。
四、数据仓库的实现
数据仓库的工具主要有：数据预处理工具，数据 分析（ OLAP ）工具，数据挖掘工具，OLAP服务器。
数据仓库和OLAP工具基于多维数据模型（在数据 仓库中，通常以多维方式来存储数据。 ）。 基本概念
2、数据仓库的定义及特征
数据仓库理论的创始人W.H.Inmon在其《Building the Data Warehouse》一书中，给出了数据仓库的四个 基本特征：面向主题，数据是集成的，数据是不可更新
的，数据是随时间不断变化的。
采购子系统: 订单（订单号，供应商号，商品号，类别，单价。数 量，总金额，日期， … ） 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话，…）
理为主的联机事务处理（OLTP） 应用和以分析处理
为主的DSS应用共存于一个数据库系统时，就会产生
许多问题。
例如，事务处理应用一般需要的是当前数据， 主要考虑较短的响应时间；而分析处理应用需要是历 史的、综合的、集成的数据，它的分析处理过程可能 持续几个小时，从而消耗大量的系统资源。
人们逐渐认识到直接用事务处理环境来支持DSS是 行不通的。要提高分析和决策的有效性，分析型处理及 其数据必须与操作型处理及其数据分离。必须把分析型
数据库技术
第 14 讲 数据仓库
一、基本概念 随着数据库技术的应用普及和发展，人们不再仅 仅满足于一般的业务处理，而对系统提出了更高的要 求：提供决策支持。
何谓数据仓库？
一种面向分析的环境； 一种把相关的各种数据转换成有商业价值的信息 的技术。
1、从数据库到数据仓库
数据库系统能够很好的用于事务处理，但它对分 析处理的支持一直不能令人满意。特别是当以业务处
数据从事务处理环境中提取出来，按照DSS处理的需要
进行重新组织，建立单独的分析处理环境。
数据仓库技术正是为了构建这种新的分析处理环境
而出现的一种数据存储和组织技术。
操作型数据 细节的 在存取瞬间是准确的 可更新 操作需求事先可知道
分析型数据 综合的，或提炼的 代表过去的数据 不更新 操作需求事先不知道
到的数据模式是否有意义，但是生成查询来得到有意义
的模式还是很困难的。例如，分析者查看信用卡使用记 录，希望从中找出不正常的信用卡使用行为，以表明是 被滥用的丢失的信用卡；商人希望通过查看客户记录找
出潜在的客户来提高收益。许多应用涉及的数据量很大，
很难用人工分析或者传统的统计分析方法进行分析，数
据挖掘的目的就是对这种大量数据的分析提供支持。
就是一种元数据）。
数据仓库中的元数据描述了数据的结构、内容、索 引、码、数据转换规则、粒度定义等。
4、数据仓库系统结构
数据仓库 RDBMS 数据文件 其他 分析工具 查询工具
综合数据
当前数据
历史数据
元数据
OLAP工具
DM工具设计
数据仓库的设计分为如下三个阶段： 数据仓库建模 分析主题域 确定粒度层次 确定数据分割策略 构建数据仓库 数据的存储结构与存储策略 DSS应用编程