2、解析数据库与维度设计全解

解析数据库与维度设计全解

在当今的数据驱动时代，解析数据库的设计对于企业的决策和业务分析至关重要。本文将深入探讨解析数据库的维度设计，介绍其基本概念、与操作型系统的区别，以及如何通过维度设计来支持业务分析。

1. 信息系统的分类与维度设计的起源

信息系统主要分为两类：支持业务流程执行的系统和支持业务流程分析的系统。维度设计原则的出现，正是为了满足分析系统的独特需求。

• 操作型系统 ：操作型系统直接支持业务流程的执行，通过记录重要事件或交易的细节来构建活动记录。例如，销售系统记录订单、发货和退货信息；人力资源系统记录员工的招聘和晋升信息；会计系统记录企业金融资产和负债的管理信息。这些系统通常被称为在线事务处理（OLTP）系统，其主要交互方式包括插入、更新和删除操作，聚焦于单个事务，查询模式可预测且稳定，主要关注当前数据，设计优化侧重于更新并发，采用实体 - 关系（ER）设计的第三范式。
• 分析型系统 ：分析型系统则支持业务流程的评估，例如分析本月订单与上月的趋势、与季度销售目标的对比、特定营销活动对销售的影响等。与操作型系统不同，分析型系统仅通过查询来检索业务流程的数据，不创建或修改信息。查询可能涉及大量事务，具体问题难以预测且会随时间变化，不仅关注当前数据，也重视历史数据。设计优化侧重于高性能查询，采用维度设计（星型模式或立方体）。

系统类型	目的	主要交互方式	交互范围