EDW与维度模型间的抉择

本文探讨了企业级数据仓库(EDW)与维度建模的差异。EDW采用雪花模型,强调全局业务对象抽象,统一规范,但开发成本高;而维度建模以快速响应业务需求为目标,通过星型模型实现,但管理与一致性成为挑战。介绍了维度建模步骤及数据仓库的分层结构,包括缓冲层、ODS层、DW层和DM层,以适应不同场景的应用。

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EDW与维度模型间的抉择

 

1          EDW(enterprisedatawarehouse,企业级数据仓库),强调从源系统的业务与数据出发,在企业的的全局高度进行业务对象抽象,使其包含整个企业不同源系统的具体业务对象。

1.1         采用雪花模型架构,设计上符合第三范式

1.2         优点:统一规范

1.3         缺点:复杂,开发周期长,成本高昂

 

2          宽表(维度建模),强调从应用需求的角度出发,以空间换时间,快速响应业务需求,并通过强调维度的一致性来保证各个模型维度数据的一致性

2.1         采用星型模型架构,会出现大量数据冗余

2.2         优点:快速响应

2.3         缺点:当模型数量大了后管理和维度的一致性是巨大的挑战

 

3          维度建模步骤

3.1      &

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