数据仓库之Data Vault建模

Data Vault是一种结合ER和DM的建模理论,用于企业级数据仓库,强调灵活性、可扩展性和一致性。它由中心表、链接表、附属表组成,不包含业务规则,提供历史追踪。相比星型模型,Data Vault在扩展性和存储效率上有优势,但查询可能涉及更多连接操作。

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一. 简介

其主要的核心理念是,DV(Data Vault)是结合ER和DM的一套建模理论

Data Vault是面向细节的,可追踪历史的,它是一组有连接关系的规范化的表的集合。这些表可以支持一个或多个业务功能,它是一种综合了第三范式(3NF)和星型模型优点的建模方法。其设计理念是要满足企业对灵活性、可扩展性、一致性和对需求的适应性要求,它是一种专为企业级数据仓库量身定制的建模方式。

从上面的定义,可以看出Data Vault既是一种数据建模的方法论,又是构建企业数据仓库的一种具体方法。Data Vault模型由三个模块组成,中心表、链接表、附属表。建模方法论里定义了Data Vault的组成部分和组成部分之间的交互方式。Data Vault的建模方法中还包括了最佳实践,来指导构建企业数据仓库。例如,业务规则应该在数据的下游实现,就是说Data Vault只按照业务数据的原样保存数据,不做任何解释、过滤、清洗、转换。即使从不同数据源来的数据是自行矛盾的(例如同一个客户有不同的地址),Data Vault模型不会遵照任何业务的规则,如“系统A的地址为准”。Data Vault模型会保存两个不同版本的数据,对数据的解释将推迟到整个架构的后一个阶段(数据集市)。

Data Vault模型是由业务键(Hub)、业务关系(Link)、业务描述(Satellite)组成的

二. 核心

1. 模型(Model)

ER(entity-relationship Modelling)/DM(Dimensional Modelling)/Cube(数据块)<

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