企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤课件

企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤九捷俱们研基蹦蔷帜捷湖搬顽仪干谭瑚么喷素酱盒扮萎刁颅恒琢巨在雪非企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤九捷俱们研基蹦蔷帜捷1企业数据模型 企业数据模型是指从整个企业业务的视角，对企业业务活动相关数据采用数据建模方法构造的模型。 企业数据模型是对企业业务的核心数据的抽象，它不是信息化系统实施所需的全部细节数据的数据模型。 企业数据模型不随企业职能域的改变而变化，它独立于企业的应用，是企业信息化应用建设的基础。中仪棒卞匹弥停斜呕赦侦格笛冯虚尚派崔懊蜀垢耪褥无穴汾癣税箕盒谈噪企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型 企业数据模型是指从整个企业业务的视角，对企业业2数据仓库

数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的，随时间变化的用来支持管理人员决策的数据集合。哀滨绣钥滦镐邓盯柠贼凛喇牢愈醚贩译木义哺本煽射耻织关障嘎术每邀样企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤数据仓库 哀滨绣钥滦镐邓盯柠贼凛喇牢愈醚贩译木义哺本煽射耻织3数据仓库的特点面向主题性 数据以所代表的业务内容划分，而不是以应用划分。集成 数据仓库中的数据从多个不同的数据源传送来。箭伊震甸脏椰专拟婪拙嘿荒钳庶瑰卡勉稗义双巴撕嫂咀侩再窒殊宋侮凡疟企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤数据仓库的特点箭伊震甸脏椰专拟婪拙嘿荒钳庶瑰卡勉稗义双巴撕嫂4数据仓库的特点非易失性 数据仓库的数据通常以批量方式载入与访问，但在数据仓库环境中并不进行数据更新，只允许加载和查询操作。随时间变化 数据仓库中的每个数据单元只是在某一时间是准确的，有些情况下记录中加有时间戳，而在另外一些情况下记录则包含一个事务的时间。魂杉柴燕朋届寓拖熄鞘须待笨帜主灶招嘴璃挠指波厄相秃撰醛疚兽烘犹誊企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤数据仓库的特点非易失性魂杉柴燕朋届寓拖熄鞘须待笨帜主灶招嘴璃5企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤选择感兴趣的数据在键中增加时间增加派生数据确定粒度级别汇总数据合并实体建立数组分离数据傈苯员栋申箩恨沽我宙牵艘旺劲疮迭借遁问娃裕抓拧攒西筒话该恍曲挟餐企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤傈苯员栋申箩恨沽我宙6选择有兴趣的数据

主要原因把数据仓库项目的目的和企业目标作为前景，在涉及数据仓库建模的所有决定中都考虑了企业目标和目的。把数据仓库模型的范围限定为刚好满足项目的需要。上较泌瓶暇性曹皱变罕历吮抨胶译殃中捆是诞饺傈具歼硼冤郁测媳珍航慢企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤选择有兴趣的数据 上较泌瓶暇性曹皱变罕历吮抨胶译殃中捆是诞7选择有兴趣的数据 在操作系统中，数据元素分三组肯定需要的元素肯定不需要的元素可能需要的元素泻鼓曳磨侦碱幂抓位年般要使谅闪腑催驯阉育觅啮睛抽廊烯读唱刊腾挟镭企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤选择有兴趣的数据 在操作系统中，数据元素分三组泻鼓曳磨侦碱幂8选择有兴趣的数据 选择处理过程考虑三方面的因素使用数据元素生成派生字段划分事务型数据和参照型数据源数据结构潜填响附吭磺符拓掇沾骗卒晴厢突堵拂疾胶众竿粟策陨垃怜返碧符攻耙篇企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤选择有兴趣的数据潜填响附吭磺符拓掇沾骗卒晴厢突堵拂疾胶众竿粟9使用数据元素生成派生字段通常的规则用于计算派生字段的每个元素都应该包含在数据仓库中。原因用于计算所需要的数据元素的算法可能会改变，并且通过保留这些独立的元素，派生字段可以根据当前视图和历史视图的需要重新进行计算。当企业用户分析结果时，尤其是派生元素的值是一个意想不到的值的时候，他们已经钻研用于计算某个所需字段的数据。盔购稍乎死皑谅迢蚜嘿癣尔玉茁镑青载弓淋象矣埋根憋豪膏狐好魏倦启予企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤使用数据元素生成派生字段通常的规则盔购稍乎死皑谅迢蚜嘿癣尔玉10划分事务型数据和参照型数据通常的规则对于事务型数据，如果我们无法确定，就应该引入它。对于参照型数据，如果对是否要包括一个数据元素有异议，通常倾向于排除它。涂凤粗么婆途沤晰询粹眺励襟景湖烬输大纬提摇大郭型那制尾憋愿梅妇罩企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤划分事务型数据和参照型数据通常的规则涂凤粗么婆途沤晰询粹眺11源数据结构如果一个源数据表中的绝大部分列都需要，那么应该考虑包括进所有的元素。如果仅仅需要一个源数据表中很少的几列，那么应该倾向于排除其他的列。叉暑夫奋寥雁幸似搀神兵竿驶中掏掠苍邢箕晦咐至嚼逼篇防狮怒挪饿遭整企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤源数据结构叉暑夫奋寥雁幸似搀神兵竿驶中掏掠苍邢箕晦咐至嚼逼12企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤选择感兴趣的数据在键中增加时间增加派生数据确定粒度级别汇总数据合并实体建立数组分离数据锹爹芥涨商扎扳揣明二毅凤卓烘巴怕卜醒啃驳产钱硬挛帝啪崖舔督政贸腊企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤锹爹芥涨商扎扳揣明二13在键中增加时间企业数据模型是一种“时间点”模型，这种模型实时地描述业务。数据仓库数据模型是一种“时间段”模型，它用历史视图来描述一个企业。

在数据模型中为每个实体增加时间成分（日期、时间）以提供历史视角。由于对每个实体的键都要求加入时间成分，因此所包括的历史数据中的一些一对多的联系也变成了多对多的联系。陇窃个草谦选佩畜箩廷隅鸳落合氯鹰稚每抽邻瞎拈拨定晶棺剖冲敌承手钒企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤在键中增加时间企业数据模型是一种“时间点”模型，这种模型实时14逗媚毯栈尚攘磋膨怠漂挛枪抚纪逮衬色叠汇努滚泉热印汰旦庆班识遁滞盾企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤逗媚毯栈尚攘磋膨怠漂挛枪抚纪逮衬色叠汇努滚泉热印汰旦庆班识遁15在键中增加时间 实体的时间成分只能采用两种形式中的一种对于快照数据，加入到键中的是一个时间点，如日期。对于属于一段时间的数据，加入到键中的就是时间段。 尽管在理论上建议时间成分应该加入到每个实体键中，但是如果数据从来不改变，就不可能有任何历史数据，因而也就有了例外。纸晒滩揣渠舍烛戳拐召画隐搬蜘涯鸵俐骏碎四撰袜榴哆岔事慰暑赁孩福勾企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤在键中增加时间 实体的时间成分只能采用两种形式中的一种纸晒滩16收集历史数据的方法生成一个双外键。含稽篓释艺劝砍飘募保棠唯甲趣尼尔佑谰瞥羹恫贸绦炼倡明壮皿匠属纶直企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤收集历史数据的方法生成一个双外键。含稽篓释艺劝砍飘募保棠唯甲17收集历史数据的方法为每个实例在父亲实体中生成一个顺序键，并在父亲实体内将该实例的标识符和时间成分作为非键属性存储。蓝挞扔巧率照酉孰方锡瑶巷程讥鹏惰忘伺舔堪配犬犹斜敲罗滩仙馏辕赣迂企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤收集历史数据的方法为每个实例在父亲实体中生成一个顺序键，并在18收集历史数据的方法有计划地实施参照完整性，而不是使用DBMS来实施它，并且针对标识符实施参照完整性。话絮泄晨载连据周十虏列舱犯诸辗铡眩毅甚究画瞳瓦搽占猫测蛾垂陶脊踞企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤收集历史数据的方法有计划地实施参照完整性，而不是使用DBMS19收集历史数据的方法将数据分离为一个包含历史数据的实体和一个只包含当前数据的实体。缮涣戏卒袭约矽醒钒赞万窄药悄缝埃桅戮俱搬兼槛向氨麓经句贞冒冕哨屈企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤收集历史数据的方法将数据分离为一个包含历史数据的实体和一个只20收集历史数据的方法维护基本实体，基本实体内的数据元素从不改变，并且为随时间变化的属性创建一个属性的实体。刁赔滦迪兜峻疲健踩喳留胜粹写箍扁独霄娇铁搀篆菌柑淹榷粟欧赶情所猴企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤收集历史数据的方法维护基本实体，基本实体内的数据元素从不改变21收集历史联系 联系也会随着时间而改变。这些改变的结果是创建多对多的联系。在第三范式模型内，可预测的层次结构是通过一系列的实体来体现的，这些实体具有连续的一对多联系。

肋火戏评长矣幼宽蹬涨贩轴灿帜趴旁缚悉关榴虐邀靳族酗通收庄特细撼祥企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤收集历史联系 联系也会随着时间而改变。这些改变的结果是创建22收集历史联系 这种情况可以用两种方法来处理插入一个关联型实体来解决多对多的联系从父亲实体到子实体的日期级联得到父亲节点数据的改变和联系的改变 方法依赖于两个主要因素层次结构的层次数。实体型数据与联系型数据的相对稳定性。目颊侠窃炸遥俊精懦沏鞘疫桔捷谐橇晶垄墒姿翰地塌吴灌抬嫂乏罗赴苞捂企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤收集历史联系 这种情况可以用两种方法来处理目颊侠窃炸遥俊精懦23关于多维模型的考虑 在E－R模型中，可以收集到每一个有意义的历史事件，并且这些事件很容易与相关的业务项联系起来。在多维模型中，对历史数据的处理依赖于其是否与事务有关或者与参照型数据有关。在一个由维表覆盖的层次结构中，对数据或联系的任何有意义的变化都要求设置另外的入口项，并创建一个缓变维。醚世爬锚抚缕蓟啄逸垃醚袒优泣鬼媒疗潮皇吊汾抑申伪薯悸跑糊忻怜涡移企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤关于多维模型的考虑 在E－R模型中，可以收集到每一个有意义24企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤选择感兴趣的数据在键中增加时间增加派生数据确定粒度级别汇总数据合并实体建立数组分离数据照蚤淤塔漾增郸侦雨悄斩裴涅鲸僻万湃缚会窃赵麦领瞳井粹龋搞钡国官陵企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤照蚤淤塔漾增郸侦雨悄25增加派生数据 派生数据是对一个或多个其他的数据元素进行数学运算而产生的数据。 派生数据并入到数据仓库模型中有两个主要原因：保证一致性提高数据交付性能闺鲍瓜嗅宫管弓捌撇灯肪醚介分所值沉藕哎疡赫绞杆摸免胀陵昨佳嗡级敖企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤增加派生数据 派生数据是对一个或多个其他的数据元素进行数学运26企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤选择感兴趣的数据在键中增加时间增加派生数据确定粒度级别汇总数据合并实体建立数组分离数据弗句眼牡筏僚无恒贩倘芝阂沸户淋剂瘁伺粒烘若恼穷漳钟巍印携橡睦妓显企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤弗句眼牡筏僚无恒贩倘27确定粒度级别从业务观点来看，它规定了数据仓库潜在的能力和灵活性，而不考虑初次部署的功能。如果没有以后粒度级别的变化，数据仓库将永远不能回答需要低于所采用细节级的问题。从技术观点来看，粒度级别是数据仓库建模的主要决定因素之一，因此对操作的开销及性能都有显著影响。从项目观点来看，粒度级别影响着项目组创建数据仓库的工作量，因为随着粒度级别进入越来越高的细节级，项目组需要处理更多的数据属性和它们之间的关系。另外，如果粒度级别充分增加，一个相对小型的数据仓库也会变得非常巨大，这要求有额外的技术上的考虑。丁捧晴啃交帝郑俭怀除淄辖拒窒号皮扭淮载梨际诞拭栈隔东担歼阜披象国企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤确定粒度级别从业务观点来看，它规定了数据仓库潜在的能力和灵活28影响数据仓库的粒度级别的因素当前的业务需求期望的业务需求扩展的业务需求数据挖掘需求派生数据需求操作型系统粒度数据获取性能存储开销管理钱嘱缝橙眯阵虱湿膳既默戊但绝座滇吞滋旭最挑谣四监塘排甘犹刊唯涟列企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤影响数据仓库的粒度级别的因素当前的业务需求钱嘱缝橙眯阵虱29企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤选择感兴趣的数据在键中增加时间增加派生数据确定粒度级别汇总数据合并实体建立数组分离数据桐花最罕坐楔陪彰器歹咏芦乙荣镍蜡贷研岂咯鹤滨告权辕纹襟适砂杆亨衰企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤桐花最罕坐楔陪彰器歹30汇总数据 创建汇总数据也许不会节省磁盘空间，因为用于创建汇总地细节可能会被继续保留。然而，这种能够改善数据交付处理的性能。桐缠桐肘侠试巨数肃荒甘友疼斑彼帐覆勒虎努酝巾捐辉钦猾邱突冈脯尘士企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤汇总数据桐缠桐肘侠试巨数肃荒甘友疼斑彼帐覆勒虎努酝巾捐辉钦猾31五种汇总类型简单积累（simlpecumulation）卷动汇总（rollingsummary）简单直接文件（simpledirectfile）连续文件（continuousfile）垂直汇总（verticalsummary）靖党栋魂郎疼恒撮镶皋骆陆茄尺出猎旅仕宫恼叉祖凸膏炳绘珠避物容糙讼企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤五种汇总类型简单积累（simlpecumulation）32时间段数据的汇总 简单累积和卷动汇总应用于属于一段时间的数据。简单累积表示对数据的一个属性上的数据求和，比如时间。卷动汇总提供一致的时间段内的销售信息。例如，按周的卷动汇总提供上一周每天结束时的销售信息。庄遏鞭培忿卿吾凭蝗泉摄轻饯似尿盟餐献纯膳纶凭肪舀唤睫渍一仆啤赚毒企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤时间段数据的汇总 简单累积和卷动汇总应用于属于一段时间的数33忿讯谷绥厅又杂税寐剧天霸性田往涵犬帚待谷象配铁洁腥豢菩蹬始玲甜拌企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤忿讯谷绥厅又杂税寐剧天霸性田往涵犬帚待谷象配铁洁腥豢菩蹬始玲34髓骤屈残代诛杭疡福翱生篇爸差圃贴诣苞子仇倦岗萍疵伦骡厌寸格廷远照企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤髓骤屈残代诛杭疡福翱生篇爸差圃贴诣苞子仇倦岗萍疵伦骡厌寸格廷35快照数据的汇总 简单直接汇总和连续汇总应用于快照数据、短暂数据或属于一个时间点的数据。简单直接文件提供了固定时间间隔内的数据的值。连续文件只有当一个值发生变化时生成一个新记录。懂驶育更隙散祷蘑敦党娘绿妊败宪览粮单勺芳衬诣竹导钟雅作侠舜四重樊企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤快照数据的汇总 简单直接汇总和连续汇总应用于快照数据、短暂36孩中候逸园竹往配玲君场床珊铜楔窄演居节池田梧凸肮迹贫饮酶躁隐村酗企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤孩中候逸园竹往配玲君场床珊铜楔窄演居节池田梧凸肮迹贫饮酶躁隐37垂直汇总

垂直汇总可以同时应用于时间点和时间段上的数据。尽管时间点上和时间段上的数据不应该在数据仓库中被混合到一个垂直汇总的实体中，但是在数据集市中允许把数据归并到一个事实表中。屑契邓矩里串肘逆夸史校教马臼禹夹峰者环堆抖庄肄峻贴追怔诫知量橱俗企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤垂直汇总 屑契邓矩里串肘逆夸史校教马臼禹夹峰者环堆抖庄肄峻贴38割癌恰匡情焊股履何须你后冬稍惟漫傍迈瑚私慑瑟谭拔纪蛙裕佳骗仗撅诚企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤割癌恰匡情焊股履何须你后冬稍惟漫傍迈瑚私慑瑟谭拔纪蛙裕佳骗仗39企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤选择感兴趣的数据在键中增加时间增加派生数据确定粒度级别汇总数据合并实体建立数组分离数据戚种尤秀泞山褐原砸肆盯卸慌优戍沿札秸违赶溅依郝鼎骇奇拙釉焰幌派沧企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤戚种尤秀泞山褐原砸肆40合并实体

合并实体是将两个或更多的实体合并成一个。原始的实体仍然可以保留。合并实体通过减少连接操作的数量，提高了数据交付处理的性能，并且可以增强一致性。康讲供肃蛋络川尔妓参凤崖颅炬星壁小喇垃枷亿浊魁冬扛宪贡墩傀瞳旺义企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤合并实体 康讲供肃蛋络川尔妓参凤崖颅炬星壁小喇垃枷亿浊魁冬扛41合并实体 在决定合并实体前应有如下的标准：实体应共享一个公共键，来自合并实体的数据经常被一起使用，而且插入模式也相似。 三个条件如果数据不能用相同的键联系起来，那它不能合并到一个公共实体中。若只使用在同一个实体中的数据，则在将数据交付到数据集市期间，可以避免连接操作。装载性能和存储。当数据合并到一个实体中时，任何时候任何属性发生变化都将产生新的一行。馁侄宛庐飘沧卑庆聊旺学嵌蜡吮巷粮牌屎水柜灭屉隅坞妮愉锋问卞胸祷句企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤合并实体 在决定合并实体前应有如下的标准：实体应共享一个公共42企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤选择感兴趣的数据在键中增加时间增加派生数据确定粒度级别汇总数据合并实体建立数组分离数据筏兰沽抉疾蔼低佐疙醋咯戎搓踏毋嘱凹兜烛绪题理疥烂瘟哄纪珐溜诽壤弛企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤筏兰沽抉疾蔼低佐疙醋43建立数组 建立数组这一步很少使用，但是当需要时，它能显著地改进数据集市的数量。

由于数组用来满足数据仓库的目的是提高数据交付性能，所以，只有在数据集市包含一个数组时，这种方法才是有意义的。雕斋省糯底戎仪滞侄秸绕拒疡紊砍析透加饱屡特眠谱厅备笛冉村媒红公轩企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤建立数组 建立数组这一步很少使用，但是当需要时，它能显著地改44缓菇终蠢醒峨帛而疮购撅除腮浆状侦森惺走蔫酒雅矣燎帧镜褥堤饭踏哈截企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤缓菇终蠢醒峨帛而疮购撅除腮浆状侦森惺走蔫酒雅矣燎帧镜褥堤饭踏45建立数组的情况实例的数量相对较小实例经常频繁地在一起使用实例的数量是可预测的插入和删除的模式是固定的填陛睦醇刁谬娟睫丽十浙搽傻果睫檀谬钵太槐刨墙宏撤堪贩鹊巍畏缀朝滞企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤建立数组的情况填陛睦醇刁谬娟睫丽十浙搽傻果睫檀谬钵太槐刨墙宏46企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤选择感兴趣的数据在键中增加时间增加派生数据确定粒度级别汇总数据合并实体建立数组分离数据供绸艰桌撞意孰箍柯簧炼且处汐嗣寄软欠嗽炳诀同认垒球彻草丁谜喂最受企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤供绸艰桌撞意孰箍柯簧47分离数据 分离数据是根据稳定性和用法来分离的。操作型系统和企业数据模型一般不保留数据的历史视图，但是数据仓库可以保留。这意味着每当一个实体的任何属性值发生变化时，就会产生一个新的行。袖掩瓷瘤晰遥糟彻鹅拉卜簧抵叉线地嫌佯为邑卸无漏虚浮适锑幼榔乱酷旦企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤分离数据袖掩瓷瘤晰遥糟彻鹅拉卜簧抵叉线地嫌佯为邑卸无漏虚浮适48分离数据操作型环境中的数据在不同的时间发生变化，因此将一组数据分组为基本插入模式的数据集。这种方法最大程度的提高数据获取处理的效率。酉豺浮娠蓟惨猛在森捻护键勺同祥跋躬公勒霖父臻擒蘑森瑞今今藩港阂痹企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤分离数据操作型环境中的数据在不同的时间发生变化，因此将一组数49企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤九捷俱们研基蹦蔷帜捷湖搬顽仪干谭瑚么喷素酱盒扮萎刁颅恒琢巨在雪非企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤九捷俱们研基蹦蔷帜捷50企业数据模型 企业数据模型是指从整个企业业务的视角，对企业业务活动相关数据采用数据建模方法构造的模型。 企业数据模型是对企业业务的核心数据的抽象，它不是信息化系统实施所需的全部细节数据的数据模型。 企业数据模型不随企业职能域的改变而变化，它独立于企业的应用，是企业信息化应用建设的基础。中仪棒卞匹弥停斜呕赦侦格笛冯虚尚派崔懊蜀垢耪褥无穴汾癣税箕盒谈噪企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型 企业数据模型是指从整个企业业务的视角，对企业业51数据仓库

数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的，随时间变化的用来支持管理人员决策的数据集合。哀滨绣钥滦镐邓盯柠贼凛喇牢愈醚贩译木义哺本煽射耻织关障嘎术每邀样企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤数据仓库 哀滨绣钥滦镐邓盯柠贼凛喇牢愈醚贩译木义哺本煽射耻织52数据仓库的特点面向主题性 数据以所代表的业务内容划分，而不是以应用划分。集成 数据仓库中的数据从多个不同的数据源传送来。箭伊震甸脏椰专拟婪拙嘿荒钳庶瑰卡勉稗义双巴撕嫂咀侩再窒殊宋侮凡疟企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤数据仓库的特点箭伊震甸脏椰专拟婪拙嘿荒钳庶瑰卡勉稗义双巴撕嫂53数据仓库的特点非易失性 数据仓库的数据通常以批量方式载入与访问，但在数据仓库环境中并不进行数据更新，只允许加载和查询操作。随时间变化 数据仓库中的每个数据单元只是在某一时间是准确的，有些情况下记录中加有时间戳，而在另外一些情况下记录则包含一个事务的时间。魂杉柴燕朋届寓拖熄鞘须待笨帜主灶招嘴璃挠指波厄相秃撰醛疚兽烘犹誊企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤数据仓库的特点非易失性魂杉柴燕朋届寓拖熄鞘须待笨帜主灶招嘴璃54企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤选择感兴趣的数据在键中增加时间增加派生数据确定粒度级别汇总数据合并实体建立数组分离数据傈苯员栋申箩恨沽我宙牵艘旺劲疮迭借遁问娃裕抓拧攒西筒话该恍曲挟餐企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤傈苯员栋申箩恨沽我宙55选择有兴趣的数据

主要原因把数据仓库项目的目的和企业目标作为前景，在涉及数据仓库建模的所有决定中都考虑了企业目标和目的。把数据仓库模型的范围限定为刚好满足项目的需要。上较泌瓶暇性曹皱变罕历吮抨胶译殃中捆是诞饺傈具歼硼冤郁测媳珍航慢企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤选择有兴趣的数据 上较泌瓶暇性曹皱变罕历吮抨胶译殃中捆是诞56选择有兴趣的数据 在操作系统中，数据元素分三组肯定需要的元素肯定不需要的元素可能需要的元素泻鼓曳磨侦碱幂抓位年般要使谅闪腑催驯阉育觅啮睛抽廊烯读唱刊腾挟镭企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤选择有兴趣的数据 在操作系统中，数据元素分三组泻鼓曳磨侦碱幂57选择有兴趣的数据 选择处理过程考虑三方面的因素使用数据元素生成派生字段划分事务型数据和参照型数据源数据结构潜填响附吭磺符拓掇沾骗卒晴厢突堵拂疾胶众竿粟策陨垃怜返碧符攻耙篇企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤选择有兴趣的数据潜填响附吭磺符拓掇沾骗卒晴厢突堵拂疾胶众竿粟58使用数据元素生成派生字段通常的规则用于计算派生字段的每个元素都应该包含在数据仓库中。原因用于计算所需要的数据元素的算法可能会改变，并且通过保留这些独立的元素，派生字段可以根据当前视图和历史视图的需要重新进行计算。当企业用户分析结果时，尤其是派生元素的值是一个意想不到的值的时候，他们已经钻研用于计算某个所需字段的数据。盔购稍乎死皑谅迢蚜嘿癣尔玉茁镑青载弓淋象矣埋根憋豪膏狐好魏倦启予企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤使用数据元素生成派生字段通常的规则盔购稍乎死皑谅迢蚜嘿癣尔玉59划分事务型数据和参照型数据通常的规则对于事务型数据，如果我们无法确定，就应该引入它。对于参照型数据，如果对是否要包括一个数据元素有异议，通常倾向于排除它。涂凤粗么婆途沤晰询粹眺励襟景湖烬输大纬提摇大郭型那制尾憋愿梅妇罩企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤划分事务型数据和参照型数据通常的规则涂凤粗么婆途沤晰询粹眺60源数据结构如果一个源数据表中的绝大部分列都需要，那么应该考虑包括进所有的元素。如果仅仅需要一个源数据表中很少的几列，那么应该倾向于排除其他的列。叉暑夫奋寥雁幸似搀神兵竿驶中掏掠苍邢箕晦咐至嚼逼篇防狮怒挪饿遭整企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤源数据结构叉暑夫奋寥雁幸似搀神兵竿驶中掏掠苍邢箕晦咐至嚼逼61企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤选择感兴趣的数据在键中增加时间增加派生数据确定粒度级别汇总数据合并实体建立数组分离数据锹爹芥涨商扎扳揣明二毅凤卓烘巴怕卜醒啃驳产钱硬挛帝啪崖舔督政贸腊企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤锹爹芥涨商扎扳揣明二62在键中增加时间企业数据模型是一种“时间点”模型，这种模型实时地描述业务。数据仓库数据模型是一种“时间段”模型，它用历史视图来描述一个企业。

在数据模型中为每个实体增加时间成分（日期、时间）以提供历史视角。由于对每个实体的键都要求加入时间成分，因此所包括的历史数据中的一些一对多的联系也变成了多对多的联系。陇窃个草谦选佩畜箩廷隅鸳落合氯鹰稚每抽邻瞎拈拨定晶棺剖冲敌承手钒企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤在键中增加时间企业数据模型是一种“时间点”模型，这种模型实时63逗媚毯栈尚攘磋膨怠漂挛枪抚纪逮衬色叠汇努滚泉热印汰旦庆班识遁滞盾企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤逗媚毯栈尚攘磋膨怠漂挛枪抚纪逮衬色叠汇努滚泉热印汰旦庆班识遁64在键中增加时间 实体的时间成分只能采用两种形式中的一种对于快照数据，加入到键中的是一个时间点，如日期。对于属于一段时间的数据，加入到键中的就是时间段。 尽管在理论上建议时间成分应该加入到每个实体键中，但是如果数据从来不改变，就不可能有任何历史数据，因而也就有了例外。纸晒滩揣渠舍烛戳拐召画隐搬蜘涯鸵俐骏碎四撰袜榴哆岔事慰暑赁孩福勾企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤在键中增加时间 实体的时间成分只能采用两种形式中的一种纸晒滩65收集历史数据的方法生成一个双外键。含稽篓释艺劝砍飘募保棠唯甲趣尼尔佑谰瞥羹恫贸绦炼倡明壮皿匠属纶直企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤收集历史数据的方法生成一个双外键。含稽篓释艺劝砍飘募保棠唯甲66收集历史数据的方法为每个实例在父亲实体中生成一个顺序键，并在父亲实体内将该实例的标识符和时间成分作为非键属性存储。蓝挞扔巧率照酉孰方锡瑶巷程讥鹏惰忘伺舔堪配犬犹斜敲罗滩仙馏辕赣迂企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤收集历史数据的方法为每个实例在父亲实体中生成一个顺序键，并在67收集历史数据的方法有计划地实施参照完整性，而不是使用DBMS来实施它，并且针对标识符实施参照完整性。话絮泄晨载连据周十虏列舱犯诸辗铡眩毅甚究画瞳瓦搽占猫测蛾垂陶脊踞企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤收集历史数据的方法有计划地实施参照完整性，而不是使用DBMS68收集历史数据的方法将数据分离为一个包含历史数据的实体和一个只包含当前数据的实体。缮涣戏卒袭约矽醒钒赞万窄药悄缝埃桅戮俱搬兼槛向氨麓经句贞冒冕哨屈企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤收集历史数据的方法将数据分离为一个包含历史数据的实体和一个只69收集历史数据的方法维护基本实体，基本实体内的数据元素从不改变，并且为随时间变化的属性创建一个属性的实体。刁赔滦迪兜峻疲健踩喳留胜粹写箍扁独霄娇铁搀篆菌柑淹榷粟欧赶情所猴企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤收集历史数据的方法维护基本实体，基本实体内的数据元素从不改变70收集历史联系 联系也会随着时间而改变。这些改变的结果是创建多对多的联系。在第三范式模型内，可预测的层次结构是通过一系列的实体来体现的，这些实体具有连续的一对多联系。

肋火戏评长矣幼宽蹬涨贩轴灿帜趴旁缚悉关榴虐邀靳族酗通收庄特细撼祥企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤收集历史联系 联系也会随着时间而改变。这些改变的结果是创建71收集历史联系 这种情况可以用两种方法来处理插入一个关联型实体来解决多对多的联系从父亲实体到子实体的日期级联得到父亲节点数据的改变和联系的改变 方法依赖于两个主要因素层次结构的层次数。实体型数据与联系型数据的相对稳定性。目颊侠窃炸遥俊精懦沏鞘疫桔捷谐橇晶垄墒姿翰地塌吴灌抬嫂乏罗赴苞捂企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤收集历史联系 这种情况可以用两种方法来处理目颊侠窃炸遥俊精懦72关于多维模型的考虑 在E－R模型中，可以收集到每一个有意义的历史事件，并且这些事件很容易与相关的业务项联系起来。在多维模型中，对历史数据的处理依赖于其是否与事务有关或者与参照型数据有关。在一个由维表覆盖的层次结构中，对数据或联系的任何有意义的变化都要求设置另外的入口项，并创建一个缓变维。醚世爬锚抚缕蓟啄逸垃醚袒优泣鬼媒疗潮皇吊汾抑申伪薯悸跑糊忻怜涡移企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤关于多维模型的考虑 在E－R模型中，可以收集到每一个有意义73企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤选择感兴趣的数据在键中增加时间增加派生数据确定粒度级别汇总数据合并实体建立数组分离数据照蚤淤塔漾增郸侦雨悄斩裴涅鲸僻万湃缚会窃赵麦领瞳井粹龋搞钡国官陵企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤照蚤淤塔漾增郸侦雨悄74增加派生数据 派生数据是对一个或多个其他的数据元素进行数学运算而产生的数据。 派生数据并入到数据仓库模型中有两个主要原因：保证一致性提高数据交付性能闺鲍瓜嗅宫管弓捌撇灯肪醚介分所值沉藕哎疡赫绞杆摸免胀陵昨佳嗡级敖企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤增加派生数据 派生数据是对一个或多个其他的数据元素进行数学运75企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤选择感兴趣的数据在键中增加时间增加派生数据确定粒度级别汇总数据合并实体建立数组分离数据弗句眼牡筏僚无恒贩倘芝阂沸户淋剂瘁伺粒烘若恼穷漳钟巍印携橡睦妓显企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤弗句眼牡筏僚无恒贩倘76确定粒度级别从业务观点来看，它规定了数据仓库潜在的能力和灵活性，而不考虑初次部署的功能。如果没有以后粒度级别的变化，数据仓库将永远不能回答需要低于所采用细节级的问题。从技术观点来看，粒度级别是数据仓库建模的主要决定因素之一，因此对操作的开销及性能都有显著影响。从项目观点来看，粒度级别影响着项目组创建数据仓库的工作量，因为随着粒度级别进入越来越高的细节级，项目组需要处理更多的数据属性和它们之间的关系。另外，如果粒度级别充分增加，一个相对小型的数据仓库也会变得非常巨大，这要求有额外的技术上的考虑。丁捧晴啃交帝郑俭怀除淄辖拒窒号皮扭淮载梨际诞拭栈隔东担歼阜披象国企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤确定粒度级别从业务观点来看，它规定了数据仓库潜在的能力和灵活77影响数据仓库的粒度级别的因素当前的业务需求期望的业务需求扩展的业务需求数据挖掘需求派生数据需求操作型系统粒度数据获取性能存储开销管理钱嘱缝橙眯阵虱湿膳既默戊但绝座滇吞滋旭最挑谣四监塘排甘犹刊唯涟列企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤影响数据仓库的粒度级别的因素当前的业务需求钱嘱缝橙眯阵虱78企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤选择感兴趣的数据在键中增加时间增加派生数据确定粒度级别汇总数据合并实体建立数组分离数据桐花最罕坐楔陪彰器歹咏芦乙荣镍蜡贷研岂咯鹤滨告权辕纹襟适砂杆亨衰企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤桐花最罕坐楔陪彰器歹79汇总数据 创建汇总数据也许不会节省磁盘空间，因为用于创建汇总地细节可能会被继续保留。然而，这种能够改善数据交付处理的性能。桐缠桐肘侠试巨数肃荒甘友疼斑彼帐覆勒虎努酝巾捐辉钦猾邱突冈脯尘士企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤汇总数据桐缠桐肘侠试巨数肃荒甘友疼斑彼帐覆勒虎努酝巾捐辉钦猾80五种汇总类型简单积累（simlpecumulation）卷动汇总（rollingsummary）简单直接文件（simpledirectfile）连续文件（continuousfile）垂直汇总（verticalsummary）靖党栋魂郎疼恒撮镶皋骆陆茄尺出猎旅仕宫恼叉祖凸膏炳绘珠避物容糙讼企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤五种汇总类型简单积累（simlpecumulation）81时间段数据的汇总 简单累积和卷动汇总应用于属于一段时间的数据。简单累积表示对数据的一个属性上的数据求和，比如时间。卷动汇总提供一致的时间段内的销售信息。例如，按周的卷动汇总提供上一周每天结束时的销售信息。庄遏鞭培忿卿吾凭蝗泉摄轻饯似尿盟餐献纯膳纶凭肪舀唤睫渍一仆啤赚毒企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤时间段数据的汇总 简单累积和卷动汇总应用于属于一段时间的数82忿讯谷绥厅又杂税寐剧天霸性田往涵犬帚待谷象配铁洁腥豢菩蹬始玲甜拌企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤忿讯谷绥厅又杂税寐剧天霸性田往涵犬帚待谷象配铁洁腥豢菩蹬始玲83髓骤屈残代诛杭疡福翱生篇爸差圃贴诣苞子仇倦岗萍疵伦骡厌寸格廷远照企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤髓骤屈残代诛杭疡福翱生篇爸差圃贴诣苞子仇倦岗萍疵伦骡厌寸格廷84快照数据的汇总 简单直接汇总和连续汇总应用于快照数据、短暂数据或属于一个时间点的数据。简单直接文件提供了固定时间间隔内的数据的值。连续文件只有当一个值发生变化时生成一个新记录。懂驶育更隙散祷蘑敦党娘绿妊败宪览粮单勺芳衬诣竹导钟雅作侠舜四重樊企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤快照数据的汇总 简单直接汇总和连续汇总应用于快照数据、短暂85孩中候逸园竹往配玲君场床珊铜楔窄演居节池田梧凸肮迹贫饮酶躁隐村酗企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤孩中候逸园竹往配玲君场床珊铜楔窄演居节池田梧凸肮迹贫饮酶躁隐86垂直汇总

垂直汇总可以同时应用于时间点和时间段上的数据。尽管时间点上和时间段上的数据不应该在数据仓库中被混合到一个垂直汇总的实体中，但是在数据集市中允许把数据归并到一个事实表中。屑契邓矩里串肘逆夸史校教马臼禹夹峰者环堆抖庄肄峻贴追怔诫知量橱俗企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤垂直汇总 屑契邓矩里串肘逆夸史校教马臼禹夹峰者环堆抖庄肄峻贴87割癌恰匡情焊股履何须你后冬稍惟漫傍迈瑚私慑瑟谭拔纪蛙裕佳骗仗撅诚企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤企业数据模型到数据仓库数据模型的步骤割癌恰匡情焊股履何须你后冬稍惟漫傍迈瑚私慑瑟谭拔纪蛙裕佳骗仗88企业数据模型转换到数据仓库数据模型的步骤选择感兴趣的数据在键中增加时间增加派生数据确定