数据仓库开发应用过程

数据仓库开发应用过程

数据仓库开发应用过程

3.1数据仓库开发应用过程3.2数据仓库的规划3.3数据仓库的概念模型设计3.4数据仓库的逻辑模型设计3.5数据仓库的物理模型设计3.6数据仓库的实施3.7数据仓库的应用、支持和增强练习3.1数据仓库开发应用的特点

3.1.1数据仓库开发应用的阶段性数据仓库的开发应用过程划分为：创始阶段成长阶段控制阶段成熟阶段

3.1.2数据仓库的螺旋式开发方法

规划分析阶段

数据仓库开发过程设计实施使用维护阶段阶段

3.2数据仓库的规划3.2.1选择数据仓库实现策略开发策略主要有：自顶向下：实际应用比较困难。自底向上：用于一个数据集市或一个部门的数据仓库开发，容易获得成功。两种策略的联合使用：能够快速地完成数据仓库的开发与应用，而且还可以建立具有长远价值的数据仓库方案。在实际使用中难以操作。3.2.2确定数据仓库的开发目标和实现范围首要目标是确定所需要信息的范围，确定数据仓库在为用户提供决策帮助时，在主题和指标领域需要哪些数据源。

另一个重要目标是确定利用哪些方法和工具访问和导航数据？其它目标是确定数据仓库内部数据的规模从用户的角度分析从技术的角度分析3.2.3数据仓库的结构1.数据仓库的应用结构基于业务处理系统的数据仓库

单纯数据仓库

单纯数据集市

数据仓库和数据集市

2.数据仓库的技术平台结构单层结构

客户/服务器两层结构

三层客户/服务器

多层式结构

3.2.4数据仓库使用方案和项目规划预算实际使用方案还可以将最终用户的决策支持要求与数据仓库的技术要求联系起来开发方案的预算进行估计编制数据仓库开发说明书：说明系统与企业战略目标的关系，系统与企业急需处理的、范围相对有限的开发机会。业务机会的说明以及任务概况说明、重点支持的职能部门和今后工作的建议。计划中需要阐明期望取得的有形和无形利益业务价值计划最好由目标业务主管来完成规划书中要确定数据仓库的开发目标实现范围、体系结构和使用方案及开发预算。3.3数据仓库的概念模型设计概念模型的设计可以分为以下几个阶段：用户需求调查、模型定义、模型分析和模型设计。3.3.1概念模型的需求调查数据仓库开发的任务书首先要明确用户的信息需求了解管理人员在信息需求方面的内容了解关于信息的来源组织所使用的系统环境3.3.2概念模型的定义1.数据仓库用户的决策分析2.支持决策的数据需求分析3.数据需求分析工具决策分析问题客户购买商品趋势分析需求信息类日期地点商品客户年龄组客户经济状况客户信用需求信息1层需求信息2层需求信息3层需求信息4层需求信息5层……年(4)季(16)月(48)……国家(15)省(60)市(200)街道(2100)商店(20000)……商品种类(7)商品小类(40)商品(220)……年龄组（8）……经济类（10）……信用（10）……3.3.2概念模型的定义4.CRUD矩阵

实体功能客户销售单商品销售代表供货商销售单输入CRUDCRUDRRURU销售单处理CRUDCRUD商品管理RRRUR预算系统RRRRUR财务计算RURRURR库存控制RRUCRUDR后勤RRURRUC：Create产生、R：Read引用、U：Update更新D：Delete删除。3.3.2概念模型的定义5.企业业务处理系统数据存储表OracleSysbaseSQLServerVFP其它模式销售单输入√√销售单处理√√商品管理√预算系统√(Excel)财务计算√库存控制√后勤√外部数据源商品供应商√市场调查公司√3.3.3概念模型的分析

客户变动信息商品变动信息客户号商品固有信息

客户固有信息

客户号供应商号开户日期

日期销售数量

日期

商品号

商品

客户

销售3.3.4概念模型的设计经济(年收入)100万以上10万以上1万以上1万以下地点国家省市销售销售数量销售价格销售金额时间ID地点ID商品ID年龄60岁以上40岁以上30岁以上20岁以上20岁以下日期年月日商品种类ID小类ID商品ID信用10万元以上1万元以上1千元以上1千元以下

0元经济(年收入)100万以上10万以上1万以上地点国家省市销售销售ID销售数量销售价格销售金额时间ID地点ID商品ID年龄60岁以上40岁以上30岁以上20岁以上20岁以下日期年月日商品ID种类小类商品信用10万元以上1万元以上1千元以上1千元以下

0元商品ID生产厂家进货价格进货日期客户客户ID姓名地址电话邮政编码3.3.5概念模型文档与评审1.概念模型设计文档数据仓库开发需求分析报告概念模型分析报告概念模型概念模型的评审报告。

2.概念模型的评审3.概念模型的评审人员4.概念模型的评审内容数据仓库开发任务书；用户决策分析信息需求调查表；数据仓库主题；E-R图、星型模型和雪花模型。

3.4数据仓库的逻辑模型设计数据仓库的逻辑模型设计任务：分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题；确定粒度层次划分；确定数据分割策略；关系模式的定义和记录系统定义、确定数据抽取模型等。逻辑模型最终设计成果：每个主题的逻辑定义，并将相关内容记录在数据仓库的元数据中粒度划分数据分割策略表划分和数据来源等。

3.4.1分析主题域主题名公共码键属性组商品商品号商品固有信息：商品号，商品名，类型，颜色等商品采购信息：商品号，供应商号，供应价，供应日期，供应量等商品库存信息：商品号，库房号，库存量，日期等销售销售单号销售单固有信息：销售单号，销售地址等销售信息：客户号，商品号，销售价，销售量、销售时间等客户客户号客户固有信息：客户号，客户名，性别，年龄，文化程度，住址，电话等客户经济息：客户号，年收入，家庭总收入等3.4.2粒度层次和聚集的确定3.4.3确定数据分割策略数据分割标准1.数据量2.数据分析处理的对象3.粒度分割的策略

3.4.4关系模型定义3.4.5数据仓库的实体定义实体的逻辑分析实体所有列的具体特征

列名列的键属性值来源/值域完整性约束类型与大小Customer_Number主键列、外部键列来自客户实体的合法客户键列没有客户键列，数据就不存在Char(10)Order_Number主键列、外部键列来自销售单实体的合法键列没有销售单键列，数据就不存在Char(10)Product_Number主键列、外部键列来自商品实体的合法键列没有商品键列，数据就不存在Char(10)Product_Price正的金额数Money(float)…………………………3.4.5数据仓库的实体定义实体容量更新频率Customer中等容量，有100个重点客户，2000个跟踪客户每月对客户情况进行一次分析，更新频率也为每月一次Product小容量，500种商品大约有500种商品，商品的更新是每月一次，数据更新也照此。Order_Detail大容量，其上限是354，000，000，000，考虑到各种客户类型与各种商品的组合情况，一般很少达到。数据每月汇总一次，但是业务处理系统的数据每日需要更新一次，因此更新频率为每日一次。………………3.4.6数据仓库的数据抽取模型F1数据抽取规则 P2 清理数据记录 F8数据清理规则 F2 KHCG F5CQLS_KHCGF6CQLS_KHCG F7SJCK_KHCG P4 加载到数据仓库 F3 SPQK F4 ZGYJ P3 数据排序聚集 P1 抽取数据源记录 3.4.6数据仓库的数据抽取模型2.数据仓库的数据抽取、转换与加载计划（1）影响数据抽取、转换与加载的因素数据格式坏数据系统的兼容性数据源的变化数据抽取的时间

（2）数据抽取、转换与加载对策

全库比较利用程序日志利用数据库日志利用时间戳或利用位图索引3.4.6数据仓库的数据抽取模型3.数据仓库的数据清理转换方法(1)类型转换(2)串操作(3)数学函数(4)参照完整性(5)关键字翻译(6)聚集运算4.数据仓库的数据抽取、清理与转换模型3.4.6数据仓库的数据抽取模型数据平台数据库表名备注Windows/SQLServerXSSJKHCG客户采购商品表Windows/SQLServerXSSJSPQK商品情况表Windows/AccessRSGLZGYJ职工业绩表……………………数据源抽取对象表

3.4.6数据仓库的数据抽取模型数据源抽取规则表表.列名过滤与连接条件比较值复合条件备注KHCG.CGSL<50000AND采购商品数量小于50000KHCG.CGSL>500AND采购商品数量大于500SPQK.SPID≠‘AB’OR商品前两位非’AB’…………………………3.4.6数据仓库的数据抽取模型数据抽取的目标列与源列对应关系表目标表.列源表.列转换公式备注SJCK_KHCG.KHZYKHCG.KHZY直接转换客户职业SJCK_KHCG.CGRQKHCG.CGRQ将月/年/日的日期格式转换成年/月/日格式客户采购日期……………………3.4.6数据仓库的数据抽取模型数据抽取过程的排序、概括和导出情况表表.列名排序概括/导出备注CQLS_KHCG.CGSL降序分组按照采购数量从大到小排序、按照日期进行分组SJCK_KHCG.CGHZ概括对每一客户采购量按照星期分别进行概括处理，计算客户的采购总量SJCK_KHCG.PJL导出对每一客户采购情况按照星期分别进行平均采购量计算……………………3.4.6数据仓库的数据抽取模型数据概括表与事实表对应关系概括表表.列名是否导出事实表.列名备注SPGKB.SP_ID否SPGYB.SP_ID商品编号SPGKB.GYS_ID否SPGYB.GYS_ID供应商编号SPGKB.SPGYZSL是SPGYB.SPGYL商品供应总量，按照供应商编号对供应数量求和SPGKB.SPGYZJE是SPGYB.SPGYJE商品供应总金额，按照供应商编号对供应商品的金额进行汇总……………………3.4.7数据仓库的元数据模型建立与应用数据源⑼⑶物理模型查询统计逻辑模型业务分组来源定义加载统计来源-目标映射元数据目录数据仓库前端展示工具⑴⑵⑷⑸a⑹⑺⑻⑽⑿⑸b3.4.8逻辑模型的评审逻辑模型的文档内容：主题域分析报告，数据粒度划分模型，数据分割策略，指标实体、维实体与详细类别实体的关系模式和数据抽取模型。对逻辑模型的评审主要集中在主题域是否可以正确地反映用户的决策分析需求。从用户对概括数据使用的要求，评审数据粒度的划分和数据分割策略是否可以满足用户决策分析的需要。为提高数据仓库的运行效率是否需要对关系模式进行反规范化处理。数据的抽取模型是否正确地建立了数据源与数据仓库的对应关系。数据的约束条件和业务规则是否在这些模型中得到了正确的反映。3.5数据仓库的物理模型设计表的数据结构类型、索引策略、数据存放位置以及数据存储分配等等。物理模型设计因素：I/O存取时间、空间利用率和维护的代价。工作：全面了解所选用的数据库管理系统，特别是存储结构和存取方法。了解数据环境、数据的使用频率、使用方式、数据规模以及响应时间要求等。了解外部存储设备的特征。3.5.1数据仓库设计的规范保证数据仓库的设计、实施和管理保持稳定，不产生混乱，需要对物理数据模型中的实体、表、列等进行规范化处理。使整个数据仓库的物理数据模型能够保持一致。规范化内容主要有：完整清晰的数据定义、合适的数据格式等。数据仓库中的每个组件或部件都确定相应的设计标准。3.5.2确定数据结构的类型数据非规范化处理的优点有：·能减少对表联结的需求，提高数据仓库运行性能。·能减少编写专门决策支持应用程序的工作量，因为运用一些专门的查询工具，可以更容易访问数据。·可以让用户以直观的易于理解的工具来操作数据，例如，可以利用电子报表来查看数据。3.5.3数据仓库索引的创建1.索引创建策略建立索引时，按照索引使用的频率，由高到低逐步添加。按主关键字和大多数外部关键字建立索引

2.事实表索引的创建事实表中一定要设置主键

3.维表索引的创建4.数据加载索引的创建3.5.4确定数据存放位置数据的布局原则：·不要把经常需要连接的几张表放在同一存储设备上。·如果几台服务器之间的连接会造成严重的网络业务量的问题，则要考虑服务器复制表格。·考虑把整个企业共享的细节数据放在主机或其他集中式服务器上。·别把表格和它们的索引放在同一设备上。一般可以将索引存放在高速存储设备上，而表格则存放在一般存储设备上，以加快数据的查询速度。3.5.5确定存储分配3.5.6数据仓库物理模型的评审理设计评审的目标要确定：物理模型在满足数据仓库使用的灵活性、性能、数据完整性、系统可用性、数据的当前性和用户的满意度等

具体的评审项目有：表空间、分区、表格、数据压缩、控制表和引用表、索引、数据量、数据分布、线路通信量、数据仓库的更新、概况数据、预期变动和数据的文档化。3.6数据仓库的实施

实施过程中需要完成的工作：建立数据仓库与业务处理系统的接口数据仓库的体系结构建立实现数据仓库物理仓库与元数据库进行数据仓库的数据初次加载完成数据仓库的中间件设计进行数据仓库的测试。

3.6.1数据仓库与业务处理系统接口的设计

接口应该具有这样一些功能：从面向应用和操作环境生成完整的数据；数据基于时间的转换；数据的聚集；对现有数据系统的有效扫描，以便今后数据仓库的数据追加。3.6.2数据仓库的创建关系型数据库、多维数据库和对象数据库

创建数据仓库的工具：MSSQLServer2000Oracle9iSybaseInformixRedBrickDecisionServer3.6.3数据仓库的数据加载、复制与发行数据加载之前，首先需要对准备加载的数据