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来提供灵活的数据分析和查询能力。
本文将详细介绍数据仓库的多维数据模型的定义、特点、设计原则以及常用的多维数据模型。
一、定义数据仓库的多维数据模型是一种基于事实表和维度表的数据结构，用于描述和组织数据仓库中的数据。
事实表包含与业务过程相关的数值型度量数据，而维度表包含与事实表相关的描述性属性。
通过将事实表和维度表进行关联，可以构建多维数据立方体，实现对数据的多维分析和查询。
二、特点1. 多维性：多维数据模型将数据组织成多维数据立方体，可以同时从不同的维度对数据进行分析和查询，从而提供全面的视角和深入的洞察力。
2. 灵活性：多维数据模型可以根据业务需求进行灵活的扩展和调整，可以添加新的维度或度量，以适应不断变化的业务环境。
3. 高性能：多维数据模型通过预计算和聚合技术，可以提高数据查询的性能，加快数据分析的速度，满足用户对实时和快速的数据响应的需求。
4. 可理解性：多维数据模型采用直观的图形化表示方式，使用户能够直观地理解和探索数据，从而更好地支持决策和业务分析。
三、设计原则1. 选择合适的粒度：在设计多维数据模型时，需要根据业务需求选择合适的粒度，即事实表中的度量数据的精度。
粒度的选择应该能够满足用户对数据分析和查询的需求，同时避免数据冗余和过度复杂性。
2. 定义清晰的维度：维度是多维数据模型的核心，需要定义清晰、一致和可理解的维度。
维度应该包含与事实表相关的描述性属性，如时间、地理位置、产品等，以支持多维分析和查询。
3. 建立正确的关联：事实表和维度表之间的关联是多维数据模型的关键，需要确保关联的正确性和一致性。
关联的建立应该基于业务规则和数据的语义，避免数据的冗余和错误。
4. 使用合适的聚合：为了提高数据查询的性能，可以使用聚合技术对数据进行预计算和汇总。
聚合的选择应该基于业务需求和数据的访问模式，以平衡性能和精度的要求。
数据仓库维度建模与ETL过程
数据仓库维度建模与ETL过程白素兰【摘要】数据仓库的架构模型包括了星型架构与雪花型架构等模式.数据仓库建模的一般流程一般包括确立数据分析主题、确定度量值、确定维度和数据粒度和创建事实表等环节.ETL是数据仓库实施过程中的一个重要处理环节,在数据仓库的构建中,ETL贯穿于项目始终,包括了数据清洗、整合、转换、加载等各个环节.所以ETL 在整个数据仓库项目中起着十分关键的作用.【期刊名称】《辽宁高职学报》【年(卷),期】2008(010)010【总页数】3页(P61-63)【关键词】数据仓库;ETL;维度【作者】白素兰【作者单位】渤海船舶职业学院,辽宁,葫芦岛,125000【正文语种】中文【中图分类】TP311.132.3数据仓库技术是商务智能中所应用的最主要的信息技术之一。
所谓数据仓库（Data Warehouse\DW）是一个支持管理决策的数据集合，是为了方便多维分析和多角度展现，将数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。
它是一个面向主题的，能反映历史变化的，相对稳定的、集成的数据集合。
它不同于面向事务处理的操作型数据库，它的数据基于OLTP（On-Line TransactionProcessing）（联机事务处理）源系统，以OLAP（On-Line Analysis Processing）系统的分析需求为目的，而数据仓库建模则是数据仓库实施的重要环节，因为它能直接反映出业务部门的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用。
数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，数据仓库的架构模型包括了星型架构（如图1）与雪花型架构（如图2）等模式。
星型架构的中间为事实表，四周为维度表；雪花型架构是对星形模型的扩展，每一个维度都可以向外连接多个详细类别表，从而表达了清晰的维度层次关系。
从联机分析处理（OLAP）系统的需求和ETL的处理效率来考虑：星型结构具有聚合快，分析效率高的特点；而雪花型结构层次清晰，便于与联机事务处理（OLTP）系统交互。
数据仓库与OLAP技术
数据挖掘
数据集市类型
按照数据获取来源： 独立型：直接从操作型环境获取数据; 从属型：从企业级数据仓库获取数据;
数据挖掘
建设途径
从 全局数据仓库 到 数据集市 从 数据集市 到 全局数据仓库
数据挖掘
数据粒度
粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细 化或综合程度的级别;
粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小;同 时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度; 是设计数据仓库的一个最重要方面;
粒度可以分为两种形式： 按时问段综合数据的粒度 按采样率高低划分的样本数据库;
数据挖掘
粒度的一个例子
小的时间段粒度统计而成的数据;其数据量较细节及 数据少得多 当前细节级：存储最近时期的业务数据;反映当前业 务的情况;数据量大;是数据仓库用户最感兴趣的部 分 早期细节级：存储过去的详细数据;反映真实的历史 情况;这类数据随着时间增加;数据量很大;使用频率 低;一般存储在转换介质如磁带中
数据挖掘
2 3 数据组织结构和形式
分割问题的焦点不是该不该分割而是如何去分 割的问题;
数据挖掘
数据分割
一般在进行实际的分析处理时;对于存在某种相关性的 数据集合的分析是最常见的;如对某时间或某时段的数 据的分析;对某一地区的数据的分析；对特定业务领域 的数据的分析等;将其有这种相关性的数据组织在一起; 就会提高效率;
数据挖掘
数据分割的好处
数据挖掘
面向主题
主题Subject：特定的数据分析领域与目标; 面向主题：为特定的数据分析领域提供数据支持; 主题是一个抽象的概念;是在较高层次上将企业信息系
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指在数据仓库中使用多维结构来组织和表示数据的一种方法。
它是一种用于分析和查询大量数据的有效手段，能够提供更快速、更灵活的数据访问和分析能力。
下面将详细介绍数据仓库的多维数据模型的相关概念、特点和设计原则。
1. 概念：数据仓库的多维数据模型是基于维度和事实的概念构建的。
维度是描述业务实体的属性，如时间、地点、产品等，用于对数据进行分类和组织。
事实是描述业务实体之间关系的属性，如销售额、库存量等，用于分析业务数据。
2. 特点：（1）多维性：多维数据模型能够对数据进行多个维度的分析，从而提供全面的数据视角。
（2）冗余度低：多维数据模型通过事实表和维度表的关联来表示数据，避免了数据冗余。
（3）灵活性：多维数据模型能够灵活地进行数据切片、钻取和旋转等操作，满足不同的分析需求。
（4）性能优化：多维数据模型通过预聚合和索引等技术来提高查询性能，使得数据分析更加高效。
3. 设计原则：（1）明确业务需求：在设计多维数据模型之前，需要明确业务需求，确定需要分析的维度和事实。
（2）确定维度：根据业务需求，确定维度表，包括维度的属性和层次结构。
（3）确定事实：根据业务需求，确定事实表，包括事实的度量和度量的粒度。
（4）建立关联：通过主键和外键的关联，将事实表和维度表进行关联，建立多维数据模型。
（5）优化性能：通过预聚合、索引和分区等技术来优化多维数据模型的查询性能。
举例说明：假设我们需要设计一个销售数据仓库的多维数据模型，包括维度表（时间、地点、产品）和事实表（销售额、销售数量）。
时间维度表包括时间的属性（年、季度、月、日）和层次结构（年->季度->月->日）。
地点维度表包括地点的属性（国家、省份、城市）和层次结构（国家->省份->城市）。
产品维度表包括产品的属性（类别、品牌、型号）和层次结构（类别->品牌->型号）。
事实表包括销售额和销售数量两个度量，并与时间、地点、产品维度表进行关联。
数据仓库的数据模型
业务驱动任何需求均来源于业务,业务决定了需求,需求分析的正确与否是关系到项目成败的关键所在,从任何角度都可以说项目是由业务驱动的所以数据仓库项目也是由业务所驱动的.但是数据仓库不同于日常的信息系统开发,除了遵循其他系统开发的需求,分析,设计,测试等通常的软件声明周期之外;他还涉及到企业信息数据的集成,大容量数据的阶段处理和分层存储,数据仓库的模式选择等等,因此数据仓库的物理模型异常重要,这也是关系到数据仓库项目成败的关键.数据仓库的结构总的来说是采用了三级数据模型的方式:概念模型: 也就是业务模型,由企业决策者,商务领域知识专家和IT专家共同企业级地跨领域业务系统需求分析的结果.逻辑模型：用来构建数据仓库的数据库逻辑模型。
根据分析系统的实际需求决策构建数据库逻辑关系模型,定义数据库物体结构及其关系。
他关联着数据仓库的逻辑模型和物理模型这两头.物理模型：构建数据仓库的物理分布模型,主要包含数据仓库的软硬件配置,资源情况以及数据仓库模式。
如上图所示,在数据仓库项目中,物理模型设计和业务模型设计象两个轮子一样有力的支撑着数据仓库的实施,两者并行不悖,缺一不可.实际上,我有意的扩大了物理模型和业务模型的内涵和外延.在这里物理模型不仅仅是数据的存储,而且也包含了数据仓库项目实施的方法论,资源,以及软硬件选型等等;而业务模型不仅仅是主题模型的确立,也包含了企业的发展战略,行业模本等等.一个优秀的项目必定会兼顾业务需求和行业的标准两个方面,业务需求即包括用户提出的实际需求,也要客观分析它隐含的更深层次的需求,但是往往用户的需求是不明确的,需要加以提炼甚至在商务知识专家引导下加以引导升华,和用户一起进行需求分析工作;不能满足用户的需求,项目也就失去原本的意义了.物理模型就像大厦的基础架构,就是通用的业界标准,无论是一座摩天大厦也好,还是茅草房也好,在架构师的眼里,他只是一所建筑,地基->层层建筑->封顶,这样的工序一样也不能少,关系到住户的安全,房屋的建筑质量也必须得以保证,唯一的区别是建筑的材料,地基是采用钢筋水泥还是石头,墙壁采用木质还是钢筋水泥或是砖头;当然材料和建筑细节还是会有区别的,视用户给出的成本而定;还有不可忽视的一点是,数据仓库的数据从几百GB到几十TB不等,即使支撑这些数据的RDBMS无论有多么强大,仍不可避免的要考虑到数据库的物理设计.接下来,将详细阐述数据仓库概念模型(业务模型),逻辑模型,物理模型的意义.概念模型设计进行概念模型设计所要完成的工作是:界定系统边界确定主要的主题域及其内容确定主题域的关系概念模型设计是，在原有的业务数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。
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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 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。
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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。
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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。
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采购子系统: 订单（订单号，供应商号，商品号，类别，单价。数
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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 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。
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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。
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4、数据仓库系统结构
数据仓库
RDBMS 数据文件
其他
综合数据 当前数据 历史数据 元数据
抽取、转换、装载
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分析工具 查询工具 OLAP工具 DM工具
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二、数据仓库设计
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
析处理的支持一直不能令人满意。特别是当以业务处 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，Байду номын сангаас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。
量，总金额，日期， … ） 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话，…）
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，
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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 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
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 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
总金额，日期， … ）
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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， … ）
采购子系统
销售子系统
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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。
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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。
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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
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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。
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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。
库存子系统
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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
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1985~1998年 销售明细表
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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 就是一种元数据）。