带有ODS的体系结构中数据仓库的设计方法[5]

定义存储期限

主题中事实表中的数据存储周期

第四步迭代归并维度量的定义

在ODS中因数据来自于多个系统数据主题划分时虽然对数据概念进行了一定程度上的归并但具体的业务代码所形成的各个维以及维成员等还需要进一步进行归并把概念统一的维定义成一个维不允许同一个维存在不同的实体表示(象不同的业务系统中一样)WwwGongWuComCn ::

第五步物理实现

定义每个主题的数据抽取周期抽取时间抽取方式数据接口抽取流程和规则

物理设计不仅仅是ODS部分的数据库物理实现设计数据库参数操作系统参数数据存储设计之外有关数据抽取接口等问题必须清晰定义

DW设计指南

尽管我们看到过很多关于不考虑应用先建立数据平台的说法但建立一个万能的东西是不可能的所以数据仓库的设计必须参照应用范围应用类型例如要考虑到系统用于报表OLAP数据挖掘的哪些模型等等不同的应用对数据仓库的设计有不同的要求

数据仓库是面向主题的集成的稳定的随时间变化的数据数据仓库的这几个特征的含义在这里不具体多介绍但本人要说明如何实现这些特性

在数据仓库的设计中时刻不能忘记的几个问题列举如下

数据粒度和数据组织

在数据仓库的每个主题都必须知道这个主题所限定的维的层次事实数据的粒度;事实数据存储的期限过期的数据的处理方法

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