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数据仓库_4_数据仓库的设计

第四章数据仓库的设计 2015/6/3 1 4 数据仓库的设计  在事务型数据处理(OLTP)中需要作数据库设计, 而在分析型数据处理(OLAP)中则需作数据仓库 设计,这两者在原理上是一致的。因此,数据库 设计中的很多设计思想与方法都可在数据仓库中 得到应用,但是由于事务型与分析型的数据处理 的不一致,因此两者在设计中的很多方面也存在 着差别。 2015/6/3 Data Warehouse 2 4 数据仓库的设计  数据仓库工程:用工程化的方法开发数据仓库  数据仓库应用系统是一种软件:软件工程  数据仓库应用系统基于数据:数据工程  数据仓库工程是软件工程和数据工程技术的结合体 2015/6/3 Data Warehouse 3 4 数据仓库的设计  软件工程:用工程化的方法开发软件  方法:结构化方法(瀑布模型)、原型法(螺旋模型)  过程:不同开发方法在开发过程中有不同的任务  工具:分析工具、设计工具、开发工具、服务性工具  数据工程:基于数据(库)的系统开发技术  面向过程方法:以处理流带动数据流,较少使用  面向数据方法:以数据流带动处理流,较多使用  面向对象方法:数据和处理相结合,形成对象。能够 比较真实反映客观世界。 2015/6/3 Data Warehouse 4 4 数据仓库的设计  数据库设计方法  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七 个阶段(新奥尔良方法): (P120)  计划制订阶段  数据库需求分析阶段:需求模式  数据库概念设计阶段:概念模式  数据库逻辑设计阶段:数据模型  数据库物理设计阶段  数据库实施阶段  数据库运行、维护 2015/6/3 Data Warehouse 5 4 数据仓库的设计  在计划制订阶段:确定数据库开发的目标、性 能、功能、可靠性要求,评估数据模型,进行 可行性论证,制订实施计划。  在需求分析阶段:分析开发单位的数据需求, 包括数据边界、数据流程、数据约束、数据收 集、数据量的估算,形成需求模型(说明书)。  在概念设计阶段:给出数据的抽象与概念化结 构,用E-R模型来描述数据库的概念模型。 2015/6/3 Data Warehouse 6 4 数据仓库的设计  在逻辑设计阶段:将概念设计中形成的E-R模型 用关系模型来表示。  属性:属性(字段)  实体:二维表  关系:二维表  其他工作:调整关系大小、调整性能减少连接、根据 范式理论调整结构、设置约束条件等  在物理设计阶段:从物理存储角度调整,选择合 理存取机制提高访问效率,有效利用存储空间 2015/6/3 Data Warehouse

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