数据仓库设计方案手册
数据库设计说明书
数据库设计说明书一、背景随着信息化时代的到来，数据库管理系统在各个领域得到广泛应用，数据库设计成为信息系统中至关重要的一环。
本文描述了一个虚拟企业的数据库设计，旨在解决该企业业务数据管理方面的需求。
二、需求分析1. 数据库目标建立一个可靠、高效、安全的数据库系统，满足企业对业务数据的存储、管理和查询需求。
2. 数据库功能•实现数据的高效存储和检索•确保数据的完整性和一致性•支持不同数据表之间的关联和查询•提供权限管理和数据安全保障三、数据库设计1. 实体关系模型(ERM)以下是本数据库的实体-关系模型设计：•公司(Company)–公司ID (CompanyID)–公司名称 (CompanyName)–公司地址 (CompanyAddress)•员工(Employee)–员工ID (EmployeeID)–姓名 (EmployeeName)–部门 (Department)–职位 (Position)•产品(Product)–产品ID (ProductID)–产品名称 (ProductName)–价格 (Price)•订单(Order)–订单ID (OrderID)–员工ID (EmployeeID)–产品ID (ProductID)–订单日期 (OrderDate)2. 数据表设计公司表(Company) | 公司ID | 公司名称 | 公司地址 | |——–|——–|———| | 1 | XX公司 | xx地址 | | 2 | YY公司 | yy地址 |员工表(Employee) | 员工ID | 姓名 | 部门 | 职位 | |——–|—–|—-|—-| | 1 | 张三 | 开发部 | 工程师 | | 2 | 李四 | 销售部 | 主管 |产品表(Product) | 产品ID | 产品名称 | 价格 | |——–|——–|—–| | 1 | 产品A | 100 | | 2 | 产品B | 200 |订单表(Order) | 订单ID | 员工ID | 产品ID | 订单日期 | |——–|——–|——–|———| | 1 | 1 | 1 | 2022-01-01 | | 2 | 2 | 2 | 2022-01-02 |四、安全性和性能考虑1. 安全性•数据备份和恢复策略•访问权限控制•数据加密传输2. 性能•索引优化•查询语句调优•适当的硬件资源配置五、总结本文介绍了一个虚拟企业的数据库设计说明书，包括需求分析、数据库设计、安全性和性能考虑等内容。
数据库设计说明书模板
数据库设计说明书模板一、引言。
数据库设计是一个系统工程，它对数据进行组织和管理，以满足用户需求。
数据库设计说明书是数据库设计过程中的重要文档，它记录了数据库的结构、功能、性能等方面的设计思路和实现方法，为数据库的开发和维护提供了指导。
本文档旨在为数据库设计者提供一个模板，以便更好地完成数据库设计说明书的编写工作。
二、数据库设计概述。
1. 数据库名称，（填写数据库的名称）。
2. 数据库版本，（填写数据库的版本号）。
3. 数据库设计者，（填写数据库设计者的姓名）。
4. 设计时间，（填写数据库设计的时间）。
5. 数据库用途，（简要描述数据库的主要用途）。
6. 数据库环境，（描述数据库的部署环境，如操作系统、数据库管理系统等）。
三、需求分析。
1. 用户需求，（列举用户对数据库的主要需求）。
2. 功能需求，（描述数据库需要实现的主要功能）。
3. 性能需求，（说明数据库的性能要求，如响应时间、并发访问量等）。
4. 安全需求，（阐述数据库的安全性要求，如权限控制、数据加密等）。
四、概念设计。
1. 数据模型，（选择合适的数据模型，如关系模型、面向对象模型等）。
2. 实体-关系图，（绘制数据库的实体-关系图，清晰展现数据实体之间的关系）。
3. 数据字典，（编制数据库的数据字典，描述数据表的结构、字段含义等）。
五、逻辑设计。
1. 数据表设计，（设计数据库的数据表结构，包括字段、数据类型、约束等）。
2. 索引设计，（确定数据库的索引策略，提高查询效率）。
3. 视图设计，（设计数据库的视图，简化复杂查询）。
4. 存储过程设计，（编写数据库的存储过程，实现复杂业务逻辑）。
六、物理设计。
1. 存储结构，（选择合适的存储结构，如表空间、数据文件等）。
2. 数据库分区，（对数据库进行分区，提高数据的管理和查询效率）。
3. 备份与恢复，（制定数据库的备份与恢复策略，保障数据的安全性）。
七、数据库实施。
1. 数据库创建，（创建数据库并初始化数据）。
系统数据库设计说明书
XXXXX工作平台数据库设计说明书XXXXXX有限公司2015年7月1引言 (1)1.1编写目的 (1)1.2背景 (1)1.3定义 (1)1.4参考资料 (1)2外部设计 (2)2.1标识符和状态 (2)2.2使用它的程序 (2)2.3约定 (2)2.4专门指导 (2)2.5支持软件 (3)3结构设计 (3)3.1概念结构设计 (3)3.2逻辑结构设计 (13)3.3物理结构设计 (14)4运用设计 (15)4.1数据字典设计 (15)4.2安全保密设计 (15)1引言1.1编写目的本文档说明了此平台的数据库的设计，以作为系统开发实现的依据。
本文主要阅读对象为业主方、承建方相关技术人员和项目责任人。
1.2背景>开发者：XXXXX有限公司>用户：XXXXXX>运行该程序系统的计算中心：本系统将使用mysql最新版（5.6）作为数据库存储系统1.3定义1.4参考资料>《软件开发管理规范》> 《ISO 9001:2000》2外部设计2.1标识符和状态数据库软件：MySQL Server 5.6系统要求建立的数据库名称：fireControl；2.2使用它的程序可能使用的该数据库的应用程序包括：1、XXXXX工作平台2015年5月；2.3约定1、新建表时以t_起始，如用户表t_user。
2.4专门指导系统使用JDBC（Java Data Base Connectivity,java数据库连接）实现与数据库的接口，JDBC是一种用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用Java语言编写的类和接口组成。
JDBC提供了一种基准，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发人员能够编写数据库应用程序，同时，JDBC也是个商标名。
有了JDBC，向各种关系数据发送SQL语句就是一件很容易的事。
换言之，有了JDBC API，就不必为访问Sybase数据库专门写一个程序，为访问Oracle数据库又专门写一个程序，或为访问Informix数据库又编写另一个程序等等，程序员只需用JDBC API写一个程序就够了，它可向相应数据库发送SQL调用。
数据仓库建设方案
第1章数据仓库建设1.1数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据,经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果.针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施,为车辆的故障根因修复提供必要的支持.根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规范,包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下：数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容：数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume 及传统的ETL采集工具。
数据存储:本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。
数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。
数据服务总线:数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度,并对外提供数据服务。
1.2数据采集专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容：外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载。
外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。
121外部数据汇集专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统,数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据;非实时采集包括日检修数据等.根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展,因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集,同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展.本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer,Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警.具体采集系统技术结构图如下：1.2.1.1数据汇集架构功能Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift—RPC）、text（文件）、tail （UNIXtail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式）,exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。
数仓分层设计方案
数仓分层设计方案一、ODS层（原始数据层，Original Data Store）这层就像是数据的大仓库，不管是从哪儿来的数据，什么格式的，是数据库里导出来的，还是从文件里读出来的，一股脑儿全放在这儿。
就好比是把外面世界各种各样的原材料都堆到一个大院子里，先不管乱不乱，反正先存起来再说。
比如说从各个业务系统像销售系统、库存系统、客户管理系统里直接拉过来的数据，就原封不动地放在这儿，这个时候数据可能是各种各样的脏数据，就像刚从地里挖出来带泥的萝卜，但是没关系，这是第一步嘛。
二、DWD层（明细数据层，Detail Data Warehouse）从ODS层拿到数据之后，就开始在这层清理数据了。
把那些脏东西去掉，就像把萝卜上的泥洗干净一样。
对数据进行一些简单的处理，像数据格式的统一啊，把日期格式都搞成一样的，把一些明显错误的数据给修正或者标记出来。
这里的数据是按照业务主题来组织的，比如说销售相关的数据就放在一块儿，库存相关的放一块儿。
这层就像是把原材料初步加工分类，让数据变得稍微整齐一点，这样后面用起来就方便多啦。
三、DWS层（轻度聚合层，Data Warehouse Summary）到了这层，就开始做一些小的聚合操作了。
就像是把洗好切好的萝卜、青菜啥的，做一些简单的搭配组合。
比如按照地区统计销售总额、按照时间段统计库存的变化量。
这层的数据是从DWD层的数据聚合来的，它能让我们从更宏观一点的角度去看数据，但是还没有特别汇总，还保留了一定的明细信息，就像我们做的是几个小菜的拼盘，还能看到每个菜的大概样子。
四、ADS层（应用数据层，Application Data Store）这是最上面一层啦，这层的数据就是专门为了各种应用场景准备的。
比如说给领导看的报表数据，或者是给某个特定业务部门用的数据。
这层的数据就像是把前面那些加工好的菜，做成了精致的套餐，直接端到顾客（也就是使用数据的人）面前。
这个数据就是根据具体的需求高度定制的，比如说领导想要看每个季度不同产品线的利润情况，那在这层就把相关的数据按照要求整理好，让领导一眼就能看到他想看的东西。
5 数据库设计说明书(GB8567——88)
5 数据库设计说明书(GB8567——88)数据库设计说明书(GB8567——88)1.引言1.1 编写目的本文档旨在详细描述数据库的设计方案和设计原则，以满足相应的功能和性能要求。
1.2 读者对象本文档主要面向项目开发人员、数据库管理员以及其他需要了解数据库结构和设计方案的相关人员。
1.3 术语和缩写在本文档中，使用以下术语和缩写：- DBMS：数据库管理系统- SQL：结构化查询语言- ER图：实体关系图- 索引：用于快速搜索和访问数据库中数据的数据结构2.数据库概述2.1 数据库系统简介数据库系统是指由DBMS控制和管理的一组相关数据的集合。
它提供了数据存储、数据组织和数据访问的功能。
2.2 数据库设计目标本数据库的设计目标包括：- 数据存储和访问的高效性- 数据的完整性和一致性- 数据的安全性和可靠性- 数据的易于扩展和维护性3.数据库结构设计3.1 实体-关系模型设计根据系统需求和功能规范，使用实体-关系模型进行数据库结构设计。
通过定义实体和实体之间的关系，建立起数据的逻辑结构。
3.2 属性定义对于每个实体和关系，定义其各个属性的数据类型、大小和约束条件。
3.3 主键和外键定义确定并定义实体的主键和关系的外键，用于唯一标识实体和关系之间的联系。
4.数据库物理设计4.1 数据库存储结构根据数据库的大小和访问模式，设计适合的物理存储结构。
常用的存储结构包括表空间、数据文件和日志文件等。
4.2 数据库索引设计对于经常需要进行检索的属性，设计合适的索引结构以提高检索性能。
5.数据库安全设计5.1 用户身份验证和权限控制设计合适的用户身份验证机制，确保只有授权的用户可以访问数据库，并且根据用户的角色和权限进行访问控制。
5.2 数据备份和恢复设计合理的数据备份和恢复策略，以保证数据库数据在发生意外情况时的可靠性和完整性。
5.3 数据库加密根据实际需要，设计数据库中敏感数据的加密方式，保护数据的隐私和安全。
数据仓库设计方案
数据仓库设计方案【正文】一、引言数据驱动的决策已经成为企业中不可或缺的一部分。
为了有效地管理和分析海量的数据，数据仓库设计方案应运而生。
本文将介绍数据仓库的概念、设计原则和关键步骤，帮助企业构建高效可靠的数据仓库。
二、数据仓库概述数据仓库是指将各类数据整合、清洗、转化并存储于统一的数据存储区域，旨在为决策支持系统提供准确可靠的数据服务。
其设计方案需要考虑多个方面，包括数据源、数据的抽取与转换、数据建模和数据的加载等。
三、数据仓库设计原则1. 一致性：数据仓库应该保持与源系统的数据一致性，确保决策所依据的数据准确无误。
2. 高性能：数据仓库需要具备高性能的查询和分析能力，以满足用户对数据的实时性和响应性要求。
3. 安全性：严格管理数据仓库的访问权限，确保敏感数据的安全性和隐私保护。
4. 可扩展性：数据仓库需要具备良好的扩展能力，能够适应数据量的增长和业务需求的变化。
5. 可维护性：数据仓库的设计应该具备良好的可维护性，便于数据的更新、维护和监控。
四、数据仓库设计步骤1. 需求分析：明确数据仓库的功能和目标，分析业务需求和数据源的特点，为后续的设计提供指导。
2. 数据抽取与转换：根据需求分析的结果，选择合适的数据抽取方式，并进行数据的清洗、转换和集成。
3. 数据建模：根据业务需求和数据源的特点，设计数据仓库的物理和逻辑模型，并建立相应的维度表和事实表。
4. 数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，并进行合理的存储和索引，以便进行后续的查询和分析。
5. 数据质量控制：定期监控数据仓库的数据质量，并进行必要的修复和优化，确保数据准确无误。
6. 安全管理：建立合适的权限控制机制，确保数据仓库的安全性和合规性。
五、数据仓库设计工具和技术1. ETL工具：ETL（Extract-Transform-Load）工具可以帮助实现数据的抽取、转换和加载，实现数据仓库的数据集成和清洗。
2. 数据建模工具：数据建模工具可以辅助设计数据仓库的物理和逻辑模型，提供建模、维护和文档化的功能。
数据仓库方案
数据仓库方案•数据仓库概述•数据仓库的架构•数据仓库的设计•数据仓库的建立•数据仓库的使用和维护•数据仓库的发展趋势和未来展望01CATALOGUE数据仓库概述数据仓库是一个大型、集中式存储系统，用于存储和管理企业或组织的数据。
它是一个面向主题的、集成的、非易失的数据集合，支持管理决策制定。
集成性数据仓库中的数据来源于多个源系统，经过清洗、转换和整合后集成在一起。
决策支持性数据仓库为决策制定提供支持，通过数据分析、报表和可视化工具来帮助决策者做出决策。
非易失性数据仓库中的数据是历史的、稳定的，不会因为操作频繁而发生变动。
面向主题性数据仓库中的数据组织是按照主题进行分类的，例如销售、库存、财务等。
操作型数据仓库（Operational Data Warehouse, ODW）：用于支持企业日常业务操作和流程。
分析型数据仓库（Analytical Data Warehouse, ADW）：用于支持高级数据分析、报表和可视化。
混合型数据仓库（Hybrid Data Warehouse, HDW）：同时包含操作型和分析型数据仓库的特点，既支持日常操作也支持高级分析。
02CATALOGUE数据仓库的架构包括企业内部的业务系统、CRM系统、ERP系统等，这些系统是企业数据的主要来源。
内部数据源从数据源中抽取需要的数据，进行清洗和转换。
E（Extract）对抽取的数据进行清洗、整合、转换和加载等操作，使其满足数据仓库的需求。
T（Transform）将转换后的数据加载到数据仓库中，供后续分析和查询使用。
L（Load）星型模型以事实表为中心，周围关联多个维度表，形成星型结构。
星座模型将多个星型模型关联起来，形成一个更大型的模型。
雪花模型将维度表进一步拆分，形成更复杂的结构。
存储层OLAP层多维分析对数据仓库中的数据进行多维度的分析和查询，如时间维度、地理维度、产品维度等。
切片和切块对数据仓库中的数据进行切片和切块操作，提取需要的数据进行分析。
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从数据仓库的应用角度来看，DSS分析员一般 是企业的中上层管理人员，他们对决策分析的需 求不能预先做出规范的说明，只能给设计人员一 个抽象的（模糊的）描述。
应用需求 （数据、处理）
转换规则、 DBMS功能、
优化方法
应用要求， DBMS详 细特征
图3-1 数据库设计步骤
需求收集和分析 设计概念结构
了适应特定的商业应用提出数据仓库系统的发展 前景。 （2）规划和成长阶段：此阶段为开展商业活动。
（3）控制阶段：在这个阶段要用控制和整合的办 法将应用系统整合，把聚焦点正确地转移到“集 中化方法”上，以求在企业级的真正数据仓库中， 为企业决策分析提供强有力的支持，从而将多个 数据仓库结合起来，形成一个决策支持环境。
（2）数据仓库设计实施阶段，在该阶段的工作内 容主要包括：
A.按照数据仓库的逻辑模型设计数据仓库的体系 结构。
B.设计数据仓库的物理数据库。
C.用物理数据库元数据填充面向最终用户的元数 据库。
D.对数据仓库中每个目标字段确认其在业务系统 或外部数据源中的数据来源。
E.开发（或购买）用于抽取、清洁、交换和合并 数据等中间件的程序。
分区1 分区2
编写模式 实 施 装入数据 阶 数据库试运行 段
Creat….. Load……
运
行 维 护
性能监测、转储/恢复 数据库重组和重构
模块设计 IPO表
IPO表…… 输入： 输出： 处理：
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
程序编码、 编译联结、测试
Main( ) …… If…… Then …… end
新旧系统转换、运行、维护（修正性、适 应性、改善性维护）
需求分析阶段 概念设计阶段
设计逻辑结构 数据模型优化
逻辑设计阶段
设计物理结构
评价设计，性能预测 不满意
物理实现
不满意
试验性运行
使用、维护数据库
物理设计阶段 数据库实施阶段 数据库运行、维护阶段
图3-2 数据库结构设计（1）
设计 阶段
需求 分析
数据
设计描述
处理
数据字典、全系统中数据项、 数据流、数据存储的描述
在数据库实施阶段，设计人员的主要工作是使用 DBMS所提供的语言和宿主语言，根据数据库逻
辑设计阶段和数据库物理设计阶段的成果建立数 据库，并编制和调试数据库应用程序。
在数据库运行和维护阶段，设计人员的主要工 作是将是运行后的数据库正式运行，并在运行过 程中，对数据库所反映出的问题不断修改、评价、 调试和完善。
（4）稳定阶段：主要任务是在使用决策支持和数 据仓库过程中不断的改进，是数据仓库逐渐成熟。
2. 数据仓库的开发流程
（1）数据仓库规划分析阶段，在该阶段的工作内 容主要包括：
A.分析数据仓库应用环境，调查数据仓库开发需 求，完成数据仓库的开发规划。
B.建立包括实体关系图、星型模型、雪花模型、 元数据模型以及数据源分析的主题区数据模型， 并根据主题区数据模型开发数据仓库逻辑的模型。
图3-3 数据库的不同模式
应用1 应用要求 应用2 应用要求 应用3 应用要求
应用4 应用要求
应用1 外模式
应用2 外模式
应用3 外模式
应用4 外模式
映象
概念 模式
逻辑 模式
内模式
综合
转换
映象
3.1.2 数据仓库开发流程
设计和建立数据仓库应采取工程管理的方式进行。 1.数据仓库系统的4个阶段 （1）设想阶段：在数据仓库设想阶段，一般是为
3.2.3 数据仓库的数据抽取、加载与复制 3.2.4 数据仓库逻辑模型的确定 3.2.5 数据仓库物理模型的确定 3.2.6 数据仓库测试 3.3 数据仓库典型解决方案
3.1.1 数据库设计方法简述
在相当长的一段时期内，数据库设计主要采用的 是手工试凑方法。
按照规范设计的思想，一般将数据库设计细分为 数据库需求分析阶段、数据库概念设计阶段、数 据库逻辑设计阶段、数据库物理设计阶段、数据 库实施阶段和数据库运行、维护六个阶段。
数据流图和判定表（判定树）、数据字典 中处理过程的描述
概 念 结 构 设计
概念模型（E-R图） 数据字典
系统说明书包括： A.新系统要求、 方案和概图 B.反映新系统信 自流的数据流图
逻 辑 结 构 设计
某种数据模型 关系
非关系
系统结构图 （模块结构）
图3-2 数据库结构设计（2）
存储安排 物 理 方法选择 设 存取路径建立 计
第三章 数据仓库设计
第3章 数据仓库设计
3.1 数据仓库的需求与规划 3.1.1 数据库设计方法简述 3.1.2 数据仓库开发流程 3.1.3 数据仓库需求分析 3.1.4 数据仓库规划 3.2 建立数据仓库 3.2.1 数据仓库的平台与结构选择 3.2.2 数据仓库接口与中间件设计
实际上，数据库实际步骤也包括了数据库应用 系统的设计过程。
有关对数据处理特性的描述中，不同的数据库 的设计过程、数据库设计的不同阶段应该具有不 同的数据模式。如在需求分析阶段，应该是用户 应用需求模式；在概念设计阶段，应该是产品的 概念模式；而在逻辑设计阶段，则应该是有关数 据产品支持的数据模型。
F.将数据从现有系统中传送到仓库中。
（3）数据仓库的使用维护阶段，在该阶段的工作 内容主要包括：
A.将数据仓库投入实际应用，并在应用中改进和 维护数据仓库。
B.对数据仓库进行效益评价，以为下一个循环提 供依据。
图3-4 数据仓库的生命周期开发应用全过程
开发概 念模型
开发 逻辑 模型
设计 体系 结构
规划与 确定需
求
规划 分析阶段
数据仓库 开发过程
设计实 施阶段
数据库 与元数 据设计
确定 数据 抽取源
数据仓 库评价
使用维护 阶段
开发 中间 件
数据 仓库 维护
数据 仓库 应用
填充与 测试数 据仓库
3. 数据仓库的开发特点
数据仓库的使用也即在数据仓库中建立DSS应用。
数据仓库的开发特点包括： （1）数据仓库开发要从数据出发 （2）数据仓库使用的需求不可能在开发初期就明
确 （3）数据仓库的开发是一个不断循环的过程，是
启发式的开发。
3.1.3 数据仓库需求分析
数据仓库的需求分析根据不同领域可以划分为 业主（投资者）的需求、设计的需求、开发者的 需求和最终用户的需求等方面。
（1）业主需求的分析
数据仓库的业主关心的是创建数据仓库的目 标，建立数据仓库给组织战略带来的影响，创建 数据仓库所需的投资费用以及所具有的应用前景。 业主常常参与数据仓库概念模型的认可和评审， 批准开发方案，为系统以后的不断升级和连续投 资进行决策。