4、数据仓库数据模型与关系数据建模基础

数据仓库数据模型与关系数据建模基础

1. 数据仓库数据模型特性及影响

1.1 数据仓库数据模型特性

一个好的数据仓库数据模型具有以下特性：
- 支持数据集市类型灵活 ：生成的数据库不会使商业智能（BI）环境偏向某一特定方向，企业仍可利用所有技术机会。
- 业务准确性 ：数据仓库数据模型能准确、真实地反映业务中信息的使用方式。
- 适应变化 ：生成的数据库能够容纳新的元素和实体，同时保持已实现元素和实体的完整性。

1.2 对数据集市创建的影响

• 数据仓库访问限制 ：目前使用数据仓库数据的常见应用是多维应用。使用数据仓库作为查询数据源，对于普通不太熟悉 SQL 的业务用户来说，执行复杂查询（如“今年 1 月至 6 月东北地区对哪些产品有多少订单”）会很困难，需要在多个大实体上进行大量连接操作。因此，数据仓库的访问必须受到限制，只有精通数据库设计和 SQL 的业务用户才能使用。企业若有良好的探索和挖掘技术，可能会切断对数据仓库的所有访问，要求所有业务用户访问 OLAP 集市、探索或数据挖掘仓库。
• 数据交付流程简化 ：在仅使用数据集市的环境中，数据交付流程不仅要确保信息在正确的时间交付到正确的集市，还要反复承担数据获取处理中的所有 ETL 任务。若数据交付流程只需从一致、高质量的数据源（数据仓库）中提取特定所需数据，将其格式化为数据集市技术所需的格式（如星型模式、平面文件、规范化子集等），并将数据交付到数据集