不可越俎代庖(2006-02-11 21:24:49)(新浪)

越俎代庖是干了不是自己应该干的事情。不要越俎代庖。

转载于:https://www.cnblogs.com/zyjmlz/archive/2009/08/28/1555554.html

### 数据仓库中的分层结构实际案例 在构建数据仓库时,采用清晰的分层结构能够有效避免表之间的依赖关系变得复杂和混乱[^1]。一个典型的数据仓库分层架构通常包括以下几个层次: #### 1. 原始层 (Raw Layer) 原始层用于存储未经处理的源系统数据。这些数据保持其原有的格式和细节度,不做任何转换或清洗操作。 ```sql CREATE TABLE raw_sales_data ( transaction_id INT, product_code VARCHAR(50), quantity_sold DECIMAL(18,4), sale_date DATE ); ``` 此部分确保了所有历史记录都可以追溯到最初始的状态,对于审计和支持业务需求非常重要。 #### 2. 清洗层 (Cleaned Layer) 在此阶段,会对来自不同源头的数据进行清理、标准化以及初步的质量控制检查。这一步骤有助于提高后续分析工作的效率并减少错误率。 ```sql INSERT INTO cleaned_sales_facts (transaction_id, standardized_product_code, units_sold, sales_timestamp) SELECT r.transaction_id, p.standardized_code AS standardized_product_code, r.quantity_sold * conversion_factor AS units_sold, CAST(r.sale_date AS TIMESTAMP) AS sales_timestamp FROM raw_sales_data r JOIN product_reference p ON r.product_code = p.original_code; ``` 通过上述SQL语句实现了产品编码统一化,并将日期字段转化为时间戳形式以便于更灵活的时间维度查询。 #### 3. 聚合层 (Aggregated Layer) 为了支持高效报表生成及快速响应BI工具请求,在这一级别上会创建预计算好的汇总视图或者物化视图来加速特定类型的查询性能。 ```sql CREATE MATERIALIZED VIEW aggregated_monthly_sales AS WITH monthly_totals AS ( SELECT EXTRACT(YEAR FROM s.sales_timestamp) AS year_num, EXTRACT(MONTH FROM s.sales_timestamp) AS month_num, SUM(s.units_sold) OVER(PARTITION BY EXTRACT(YEAR FROM s.sales_timestamp),EXTRACT(MONTH FROM s.sales_timestamp)) as total_units_sold_per_month FROM cleaned_sales_facts s ) SELECT DISTINCT year_num,month_num,total_units_sold_per_month FROM monthly_totals ORDER BY year_num DESC ,month_num ASC ; ``` 这段代码展示了如何基于已有的清洁销售事实表建立按月统计销售额的聚合材料化试图,从而极大地提高了针对此类固定模式查询的速度。 --- 这种多级划分不仅使得整个系统的逻辑更加清晰明了,同时也便于维护人员理解和扩展功能模块。更重要的是它遵循了一种良好的实践原则——即每一层只负责自己该做的事情而不越俎代庖,进而降低了各组件间的耦合程度,增强了整体灵活性与可移植性。
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