数据集市设计原则
基于数据仓库的财务数据集市构建探讨
基于数据仓库的财务数据集市构建探讨韩宏伟【摘要】论述财务数据集市与数据仓库关系,构建基于数据仓库的财务数据集市的设计方式、原则,以及建立统一的财务指标体系是财务数据集市的核心价值,在技术实现上实现财务应用与数据集市的直连,避免大规模的数据搬运,影响数据使用效率.【期刊名称】《金融经济（理论版）》【年(卷),期】2016(000)006【总页数】2页(P191-192)【关键词】数据仓库;财务数据集市【作者】韩宏伟【作者单位】国家开发银行股份有限公司,北京100037【正文语种】中文基于对收入和成本的财务大数据分析，在企业的经营管理方面，从前台的市场细分，客户营销，到中台的定价管理、风险管理，再到后台的绩效管理及战略规划，都离不开财务数据的支撑，财务数据的使用变得更加频繁和重要。
为进一步提升财务数据使用效率，提高财务数据质量，统一财务数据出入口，发挥财务数据整体业务价值，建立财务数据集市就变得非常必要。
数据仓库是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源和决策需要产生的数据集合。
数据仓库之父W.H.Inmon给出了数据仓库的定义：数据仓库是一个面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的数据集市，用于支持管理决策。
对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个数据源有效集成，集成后按照主体进行了重组，并包含历史数据，而且数据仓库一般不再进行历史数据修改。
数据集市是建立在统一数据存储模型的数据仓库之上，各级业务人员按照各部门特定的需求把数据进行复制、处理、加工，并最终统一为有部门特点的业务应用提供数据支持。
建立企业级的数据仓库基本的要求是整个企业能够共享统一的数据存储模型，为各级业务人员提供一致的信息视图。
数据集市通常用于为单位的职能部门提供信息，还可以用于将数据仓库数据分段以反映按地理划分的业务。
数据库规划与设计原则
数据库规划与设计原则数据库规划与设计是在建立数据库系统之前必须进行的重要步骤。
一个合理、高效的数据库规划与设计能够提高数据库系统的性能和可靠性，为企业的数据管理提供支持。
本文将介绍数据库规划与设计的基本原则，其中包括需求分析、数据建模、物理设计和安全性设计四个方面。
一、需求分析数据库规划与设计的第一步是进行需求分析，即明确数据库系统的功能和业务需求。
在此阶段，需要与业务人员和数据用户充分沟通，了解他们的需求和期望，以便在后续的设计过程中能够满足这些需求。
在需求分析阶段需要考虑以下几个方面。
1.1 数据库目标确定数据库的目标是整个规划与设计的基础。
需要明确数据库的功能和以及所要支持的业务流程，进而确定数据库系统的规模和性能要求。
1.2 数据需求了解业务需要的数据集和数据元素，包括数据的结构、类型和关系。
通过对数据进行分类和组织，为后续的数据建模提供参考。
1.3 数据访问需求根据用户的需求，确定数据库系统的访问方式和权限控制策略。
包括用户对数据的查询、修改、删除和添加等操作的要求，以及对数据的安全性和完整性要求。
二、数据建模数据建模是数据库规划与设计的核心内容，通过数据建模可以将业务需求转化为数据库实体和关系的表示。
常用的数据建模方法包括E-R模型和UML建模等。
2.1 实体-关系模型（E-R模型）E-R模型是一种将实体和实体之间的关系表示为图形符号的模型。
通过标识实体、属性和关系，可以清晰地描述数据库中的数据结构和关系。
2.2 数据规范化数据规范化是指将数据库中的数据组织为符合规范的关系模式，以消除冗余和不一致性。
数据规范化是设计高效、可靠的数据库的基础。
2.3 数据模型评审在数据建模完成后，需要进行数据模型评审，根据业务需求和性能要求，评估数据模型的合理性和可行性。
评审过程中可以发现和纠正潜在问题，确保数据模型的有效性。
三、物理设计物理设计是将逻辑模型映射到物理存储结构的过程，这一步骤决定了数据库在硬件上的实现方式。
数据库设计的原则
数据库设计的原则数据库设计是建立和组织数据库结构的过程，它直接影响到数据存储和管理的效率和可靠性。
良好的数据库设计能够提高系统性能、保证数据一致性和完整性，并且方便后续的数据操作和维护。
在进行数据库设计时，需要遵循一些基本原则，以确保设计的数据库满足需求、易于使用和维护。
1. 数据库设计原则概述•规范化（Normalization）：规范化是数据库设计中最重要的原则之一，通过将数据分解为更小、更简单的部分，减少数据冗余并提高数据存储效率。
常用的规范化形式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）等。
•完整性（Integrity）：确保数据库中的数据完整性是一个重要原则。
通过定义适当的约束条件（如主键、外键、唯一约束等），可以防止无效或不一致的数据被插入到数据库中。
•灵活性（Flexibility）：数据库应该具有足够的灵活性来应对未来可能出现的变化。
通过使用模块化设计、良好定义的表结构以及可扩展性强的关系模型，可以方便地修改和扩展数据库。
•高性能（Performance）：数据库设计应该考虑到系统的性能需求。
通过合理的索引设计、优化查询语句以及适当的数据分区等方法，可以提高数据库的查询和操作效率。
•安全性（Security）：保护数据的安全是数据库设计中必须考虑的一个方面。
通过合理设置用户权限、加密敏感数据、备份和恢复策略等，可以确保数据库的安全性。
2. 规范化规范化是数据库设计中最基本、最重要的原则之一。
它通过将数据分解成更小、更简单的部分来消除冗余，并确保每个数据项只在一个地方存储。
规范化有助于提高数据库的灵活性和可维护性，减少数据冗余并提高数据存储效率。
常用的规范化形式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
在进行规范化时，需要注意以下几点：•第一范式（1NF）：确保每个字段都是原子性的，即不可再分解成更小元素。
每个字段应该只包含一个值，并且不允许多值或重复值存在。
数据库设计原则范文
数据库设计原则范文1.数据库的规范化：数据库的规范化是指将数据按照一定的规则进行分解，以消除冗余和更新异常，并提高数据的一致性。
数据库规范化的目的是减少数据冗余，降低数据重复存储的风险，并保持数据一致性。
2.表与字段的命名规范：为了提高数据库的可读性和可维护性，需要对表和字段进行规范的命名。
命名应尽量简洁明了，避免使用过长的名称，同时要具备一定的描述性，以便于理解其含义。
3.设计合适的数据类型：在数据库设计中，选择合适的数据类型是非常重要的。
不同的数据类型有不同的存储方式和存储空间，选用合适的数据类型能够提高数据库的性能和存储效率。
同时，应该避免使用不必要的数据类型，以减少存储空间的浪费。
4.设计适当的索引：索引是加速数据库查询的有效方法，它能够提高查询效率和数据检索的性能。
在设计数据库时，需要根据查询需求和数据访问模式来设计适当的索引。
索引的设计原则是：将最频繁查询的字段作为索引字段，并在表的字段上避免重复索引。
5.数据库完整性约束：数据库完整性约束是指保证数据库数据的有效性和一致性的规则。
在数据库设计中，应该根据业务需求定义适当的完整性约束，以避免插入、更新和删除操作引起的数据不一致性和错误。
6.关联和连接的设计原则：在数据库设计中，应该合理使用关联和连接来处理表与表之间的关系。
关联和连接是数据库设计中非常重要的概念，能够提高数据的查询效率和数据的可用性。
在设计关系型数据库时，应该合理设计表之间的关系，以便提高数据的查询性能和操作效率。
7.安全性和权限控制：在数据库设计中，安全性和权限控制是非常重要的考虑因素。
应该根据用户的角色和权限来设计数据库的访问控制策略，以保证数据库的安全性和数据的机密性。
数据库的访问控制策略应该包括用户认证和授权、数据加密和审计等措施。
总结起来，数据库设计的原则包括规范化、命名规范、合适的数据类型、适当的索引、数据库完整性约束、关联和连接的设计原则以及安全性和权限控制等方面。
数据集市_数据架构方案设计
工作计划/商业计划
汇报方:XXX
目录
1 科技部IT需求 2 业务部需求计划
数据架构—加工计量层定位
01 The 2021 annual work summary 2021
年度工作概述科技部需求
001 信用卡集市改造升级
信用卡集市项目背景
XX项目信用卡集市建设基于大数据技术的数据集市、结合数据治理措施，集中统筹管理XX项目信用卡 中心业务数据，并从信用卡营销、运营和风险控制的业务角度出发，实现数据管理集中化和规范化，提升面对 复杂市场环境和监管政策下的数据管理和决策支持能力，并为后续衍生出更多适应市场变化创新产品提供平台 基础，实现数据业务价值挖掘和数据价值变现，为信用卡业务战略决策和高效运营提供准确高效的数据支持， 提升行业科技竞争力。
数据结构
• 基于报表 展现的设计
数据处理
•SQL语句 •作业运行日 志以文件的 形式保存
数据形式
存储策略
•数据库表
•存储3-5年历史 数据（以业务给 定保存策略为准）
数据架构—ETL处理过程
XX项目信用卡数据集市
加载
计量加工
应用加工
校验 校验
接
加载
口
加载
文
件
通信接口 通信接口
关联 关联
代码转换
基
代码转换
信用卡数据集市
数据存储
信用卡集市现状：对信用卡数据集市内的基础数据
主题、计量数据主题、应用数据主题等各数据主题进 行定制化的存储，可指定关键时间节点存储、时间段 历史存储
加工计量层主题：计量数据主题，进行指标共性加
工存储、以供应用主题、进行定制化的存储，可指定 关键时间节点存储、时间段历史存储
数据库设计原则
数据库设计原则数据库设计是构建一个高效、可靠的数据库系统的基础。
良好的数据库设计可以提高数据库的性能、可扩展性和数据的完整性。
本文将介绍一些重要的数据库设计原则。
1. 数据库设计目标数据库设计的目标是为了满足系统的需求，并且能够在当前和未来的业务变化中保持稳定。
设计者应该明确数据库的目标，包括确定数据库要存储的数据类型、规模和数据操作的要求。
2. 数据库范式范式是数据库设计中的基本原则。
它描述了如何将数据组织成更小更简单的部分，以便于管理和维护。
常用的数据库范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。
设计者应该根据实际情况选择适合的范式，遵循数据库设计的最佳实践。
3. 数据库表结构数据库表结构是数据库设计的核心。
每个表应该有一个唯一的键（主键），用于标识表中的每一条记录。
表之间的关系可以使用外键来建立。
外键能够保证数据的完整性，确保相关数据的一致性和有效性。
4. 数据类型选择在数据库设计中，正确选择和使用数据类型是非常重要的。
不同的数据类型有不同的存储需求和操作效率。
设计者应该根据数据的特点和使用要求选择适合的数据类型，以提高数据库的性能和存储效率。
5. 索引设计索引是提高数据库查询效率的关键。
设计者应该仔细选择要创建索引的字段，并合理地设置索引的类型和属性。
过多或不必要的索引会导致性能下降，所以需要在索引设计中保持平衡。
6. 数据库安全性数据库安全性是数据库设计的重要方面。
设计者应该考虑数据的保护和访问控制，包括合理地设置用户权限和角色、数据加密和备份策略等措施，以保证数据的机密性和完整性。
7. 数据库性能优化数据库性能优化是数据库设计的关键任务。
设计者应该合理地规划数据库的物理存储结构，包括数据分区、表分区和索引分区等。
此外，还应考虑查询优化、缓存策略和并发控制等方面，以提高数据库的响应速度和吞吐量。
8. 数据库规范和文档良好的数据库设计应该有明确的规范和文档。
设计者应该编写数据库设计文档，包括数据库模型图、表结构定义、数据字典和存储过程等。
数据库的设计原则
数据库的设计原则随着信息技术的发展和数据量的不断增长，数据库设计成为了现代信息系统中至关重要的一环。
数据库设计的质量直接影响着系统的性能、可靠性和可维护性。
在进行数据库设计时，遵循一些设计原则可以帮助开发人员创建出高效、稳定和易于管理的数据库系统。
本文将探讨数据库设计的一些重要原则，希望能给读者提供一些有益的指导。
1. 数据一致性数据一致性是数据库设计的基础原则之一。
在设计过程中，要确保数据的完整性和正确性。
合理地定义实体、属性和关系，遵循数据库的范式，可以帮助减少数据冗余和不一致性。
同时，使用约束和触发器来保证数据的有效性，例如使用主键、外键、唯一约束和检查约束等。
2. 数据库的可扩展性数据库在面对不断增长的数据量时，应该具备良好的可扩展性。
这就要求在数据库设计过程中考虑到系统未来的发展需求，合理地选择表结构、数据类型和索引等。
避免创建不必要的冗余数据和不必要的索引，以提高数据库的性能和可维护性。
此外，一些先进的数据库管理系统提供了分布式数据库和分区表等功能，可以进一步提高数据库的扩展性。
3. 数据库的性能数据库的性能对于系统整体性能具有重要的影响。
在设计数据库时，应该合理规划表之间的关系、索引的建立和查询语句的优化等。
合理地选择查询策略、优化SQL语句和使用缓存等方法，可以提高数据库的查询效率和响应速度。
此外，定期对数据库进行维护和优化，例如索引重建、表分区和数据压缩等，也是提高数据库性能的重要手段。
4. 数据库的安全性数据库中存储了重要的商业数据和用户信息，因此数据库安全性非常重要。
在设计数据库时，要考虑到数据库的访问权限管理和用户认证的需求，合理地设置用户角色和权限。
同时，采取加密、备份和恢复等措施，确保数据库的安全性和可靠性。
为了防止数据库被未授权人员访问和攻击，要定期更新数据库系统和软件补丁，以及监控数据库的访问情况。
5. 数据库的易维护性数据库的易维护性是数据库设计的重要考虑因素之一。
数据库设计原则
数据库设计原则数据库设计是软件开发过程中至关重要的一环，它直接关系到软件系统的性能、可扩展性和可维护性。
一个合理的数据库设计能够提高系统的效率、减少数据冗余以及确保数据的完整性。
在进行数据库设计时，需要遵循一些基本的原则，以确保数据库的高效性和可靠性。
本文将介绍一些常用的数据库设计原则。
一、需求分析在进行数据库设计之前，需要对系统的需求进行充分的分析和了解。
只有明确了系统的需求，才能根据实际情况合理设计数据库。
需求分析的过程包括搜集用户需求、定义数据流程、制定数据库使用场景等。
通过深入了解需求，可以提前预判可能出现的问题，并为后续的数据库设计奠定基础。
二、遵循范式规范范式是数据库设计中的重要概念，它描述了数据库中数据之间的关系。
在设计数据库时，应尽量遵循范式规范，以减少冗余数据，提高数据一致性和可维护性。
1. 第一范式（1NF）：确保每个数据项具有原子性，不可再分解。
2. 第二范式（2NF）：除了满足1NF外，还要求非主键属性完全依赖于主键。
3. 第三范式（3NF）：除了满足1NF和2NF外，还要求非主键属性之间没有传递依赖关系。
三、合理选择数据类型在设计数据库时，选择合适的数据类型是非常重要的。
不同的数据类型具有不同的存储大小和计算成本，在保证数据的准确性和完整性的前提下，应尽量选择较小的数据类型。
数据库中常用的数据类型包括整数、浮点数、字符型、日期型等。
合理使用这些数据类型，可以节省存储空间，提高查询性能。
四、建立适当的索引索引是提高数据库查询性能的重要手段。
通过对数据库中的某些列建立索引，可以加快数据的查找速度。
在建立索引时，应注意以下几点：1. 对经常进行查询的列建立索引，可以提高查询效率。
2. 对于大表来说，建立过多的索引可能会导致性能下降。
3. 对于频繁进行插入和删除操作的表，索引的维护成本可能会很高，需要谨慎使用索引。
五、关联数据表在数据库设计中，关联数据表是非常常见的操作。
通过在不同的表之间建立关联关系，可以实现数据的关联查询、数据的一致性和完整性。
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数据集市设计原则
数据集市(DM)
这里我们先回忆一下数据仓库的定义，数据仓库(Data Warehouse)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。
更多关于数据仓库的可以参考数仓架构发展史,而且前面我们也介绍了大量关于数仓建模这一块的内容，具体可以参考我们的专栏数仓建模方法论。
今天我们介绍一个在数仓中非常常见的概念——数据集市，数仓定义中的五个特性都值得一一仔细品味，随着你对数仓的理解加深，你对这个五个特性的理解也会更加全面。
首先数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库;其次,数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组,并包含历史数据并且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
什么是数据集市(DM)这里有一个词是主题，那就是我们集成后的数据，又按照了主题进行了划分，而面向主题划分出来的部分就是数据集市，也就是说数据集市是数据仓库的一个子集或者说是集成后的子集。
数据集市通常是面向部门的或者是部门级业务，或者是面向部门的主题的，举个例子例如在金融领域可能会有结算部门的数据集市、风控部部门数据集市、市场部门的数据集市、运营部门的数据集市，
这里的特点就是面向部门的，但是对于有的部门它的组织结构可能比较大，所以它所负责的业务线也有多个，这个时候就会出现，数据集市是面向部门的子业务，总之一句话，数据集市是面向主题的，一般公司的主题就是部门或者业务线。
这里还有一点要强调数据集市是作为我们数仓的一层，对外提供数据服务，当然提供服务的方式是有很多种的，但是最终我们是将数据集市层的数据提供出去的，也就是说这一层是面向用户的。
为什么要有数据集市
上面了解了什么是数据集市，接下来我们就看看一下为什么要有数据集市，开始之前我们线回顾一下前面的数仓建模分层理论,我们知道了数仓最简单的就是ODS+DM，但为什么我们还要分层，在文章中我们解释了分层的意义是什么，如果你忘记了可以看一下前面的文章。
这里我们知道了数据集市是数据仓库的子集，我们可以把分层看作是横向切分，那么数据集市就是竖向切分，
所以我们可以得出一个结论那就是数据集市的划分也是为了更好的管理数仓和提高生产效率，但是这个还是有点抽象，下面我们再讨论一下为什么要做数据集市层。
灵活性
这里我们把数据集成也引入进来，从宏观上看一下从数据源到数据服务，整个数仓的存在形式是怎样的，当然这里我们是一个简化的图，我们主要反映出问题就行了。
上面就是我们当前的数仓形态，这下我们解释一下我们为什么要做数据集市层，数据集市层虽然是一个层，但是这层里有多个集市，每个集市面向不同的业务线或者是业务部门，那我们为什么要这么做呢，说白了就是为解耦，解耦的目的是为了增加灵活性。
如果没有数据集市层，那么我们的数仓就要面向众多的业务部门，但是由于每个业务部门的数据需求或者所关心的数据是不一样的，这就会导致我们的数仓建设失去核心，就会出现我们为了满足某一个部门而违背了我们数仓的建设原则的现象出现，所以我们增加了数据集市层，也就是每个部门的个性化需求在这里体现。
其实如果你学习过设计模式或者是Java的话，其实很容易立即，这有点类似抽象类Service和实现类ServiceImpl.
数据集市有什么特点
如果你仔细学习了前面的内容的话，你肯定可以理解下面的几个特点这里我就不一一解释，而且这些特点也是我总结出来的，你也可有对其进行扩展。
规模小数据仓库是面向企业的，数据集市是面向部门或者特定业务的面向主题数据集市是面向部门或者特定业务的直接面向用户数据集市是面向部门或者特定业务的个性化高
数据集市是面向部门或者特定业务的，所以就会出现灵活多变的特点，而且也会出现流程上更简单快速，规范上要求不严格，使用上要尽量简单。
其实这会反映到我们的表上就是我们集市层的表一般都是关联好之后的表，使用的时候基本不需要关联，主要是为了使用方
便性能高，其实可以看到我们集市层的表机会都是数仓建模—宽表的设计还有就是我们集市层的表一般都是冗余了一些相关的字段，主要是为了应对也无妨多变的请求，举个例子业务方想看每个人今年的总消费，我可能会把最大值和平均值都会计算出来。
满足需求为第一优先级尤其在一起初创企业，数仓建设跟不上的时候，为了尽快完成需求我们就会直接从ods层建设DM，从而可以对外提供数据。
如何建立数据集市
数据仓库（集市）的设计可以采用迭代式的方法，也就是说我们可以根据我们的适用方不断的去迭代我们的数据集市，而且也没有任何数据集市是可以一次性建成的。
理论上讲，应该有一个总的数据仓库的概念，然后才有数据集市，但是我们实际的做法是先确定了数据集市以及我们的服务对象之后，然后才开始开始建立数据仓库最后才是数据集市，也就是我们首先设计的是数据集市，但是我们建立的时候却是首先建立的是数据仓库。
总结数据集市就是数据仓库面向某个主题的子集,它作为数仓面向用户的一层存在，提供数据服务。
据集市往往作为数据仓库之上的一个面向分析应用或者是数仓里面向用户的一层，也就是说没有这一层的话，我们的仓库就要面向用户了，我们可以将其视作代理，因为这一层要面向用户，所以它就有多变和不规范的特性，但是为了保证数仓整体建设的合理性和规范性，所以我们在数仓上加了这一层。
虽然集市层是面向用户的，但是
由于面向的用户群体不同，所以又根据用户群体的特点，将集市层进行了纵向切分，切分成了一个个不同的集市。
数据仓库是面向企业的，数据集市是面向部门或者特定业务的，你可以将其看作一个小型的数据仓库，其实这里牵扯出了早期数据仓库的一种存在形体，那就是每个部门有自己的数据仓库，而不是统一建设的数据仓库。