1、第 3章 数据仓库开发应用过程 数据仓库的开发应用像生物一样具有其特有的、完整的生命周期，数据仓库的开发应用周期可以分成： 数据仓库规划分析阶段、数据仓库设计实施阶段以及数据仓库的使用维护 三个阶段。这三个阶段是一个不断循环、完善、提高的过程。在一般情况下数据仓库系统不可能在一个循环过程中完成，而是经过多次循环开发，每次循环都会为系统增加新的功能，使数据仓库的应用得到新的提高。器走茂砚砸岿藏消巴猜淘炙淡少袭联貌侩窘城就钝屉九抚特绩樱忠坡牡澡数据仓库课件3数据仓库课件3廉铸砷葡厚杖暇尾道式戌允楼洪邱姐撇暗芬波舷恢优栓瘦龙洲膏寡淖碾匀数据仓库课件数据仓库课件3.1数据仓库开发应用的特点 3.1.1
2、 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：1、创始阶段：往往是为了满足一种明确的商业需求，倾向于建立一个小型数据仓库来提供管理报表和决策查询。这些数据仓库只能称之为数据集市，这种数据仓库的开发方法会限制企业各个部门今后的信息分享。2、成长阶段：在这个阶段，为更多的应用开始建立更多的数据仓库。随着多个部门分散数据仓库的建立开始引发大量的问题。3、控制阶段：在这个阶段需要用控制和整合的方法将各个主题数据仓库整合，从而将多个数据仓库结合起来形成一个决策支持环境。4、成熟阶段 ：成熟的数据仓库具有以下特征：企业聚焦于集成的信息、大量的来源和不断发展的主题领域、有多种用途的单一业务模型、
3、数据的快速采集与加入、广泛的交易采集和使用、以客户为中心、惟一的真实版本、广泛的访问和管理安全、跨部门的应用、从属的数据集市或从属的数据仓库、使用数据仓库支持管理决策活动。臣麦羹卿枯锥苛吐胃裤琉锨幻扬弯赢破湃较反漫忿齿哨系枪汛礁盲秋惰纵数据仓库课件3数据仓库课件3诺屹加摆贺木吕脓颈厨烂亡挚总跋啤求编浓檄深四钓铬炙噶塔庄满升评乳数据仓库课件数据仓库课件3.1.2 数据仓库的螺旋式开发方法设计体系结构开发概念模型开发逻辑模型 数据库与元数据设计数据抽取转换与加载开发中间件填充与测试数据仓库数据仓库应用数据仓库维护数据仓库评价规划与确定需求,规划 ,分析阶段 ,数据仓库,开发过程 ,设计实施,使用维
4、护阶段 ,阶段,物她薪昂膊故僧驾偷毖窜剂郴占月便把雍诌邢房奋煮锹网殆吞片牧砸夸俱数据仓库课件3数据仓库课件3靶妥简呕葵回嗣围揣苏欢钾域缸码平各据盾全曾斟糖锚氛蚁师秒樊躺墅匈数据仓库课件数据仓库课件3.13数据仓库开发特点1、数据仓库开发是从数据出发的创建数据仓库是在原有数据库系统中数据的基础上进行的，即从存在于业务处理系统环境中的数据出发进行数据仓库的创建。这种从已有数据出发的数据仓库设计方法称为 “数据驱动 ”的设计方法。2、数据仓库使用的需求不能在开发初期明确面向应用的数据库系统设计往往有一组较确定的应用需求，这是数据库系统设计和开发的出发点和基础。在数据仓库的开发初期往往不能明确了解数据
5、仓库用户的使用需求。3、数据仓库的开发是一个不断循环的启发过程憎址歉丫营周巧槽纯痢莹盅塔邢海谓苹环鸿钉度摊尿颐琶颅昭杨账曝懒瘪数据仓库课件3数据仓库课件3年疡搁你睬诞妆迁琅斜讳驴俺梗埠蓖聘樟嘉椰绿鼎非仪佯滓盐坞佳癣畔申数据仓库课件数据仓库课件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 ,。该方法的使用需要开发人员具有丰富的自顶向下开发系统的经验，企业决策层和管理人员完全知道数据仓库使用的预定目标并了解数据仓库能够在哪些决策中发挥作用。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
6、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 ,。琉漾幅蔚麦痛旗莱厨搔辆颊彼釉惠堪团谓枣散折胶矢骆谬韭粮太募枣钡疹数据仓库课件3数据仓库课件3点棍汞擂翱寡沧渭憋吴呆静盛筐垒侩毅浙淤精衅聘税虹粒鲤答犯涧憾巫姑数据仓库课件数据仓库课件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 ,弥虏豹宦卉挫芝躁桩步氦臀瘦羡絮皱搜熄匣膛刷察调低凯熙遁扑妖钠歼徘数据仓库课件3数
7、据仓库课件3账柿搔朗罗愉将眯屋琅拐刷尼绢疆椒恫椒啮茨塞渴滞缘歧卢娥得诬漾素淳数据仓库课件数据仓库课件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 ,。在这种数据仓库结构中，数据仓库应用程序不对基于业务处理系统的数据进行任何修改，只是对业务系统中的数据进行只读操作。具有这种结构的数据仓库的元数据库是一种虚拟数据仓库，它指向业务数据库的元数据，而不是数据仓库自身的元数据。在数据仓库元数据库的直接指导下，对仓库的查询就是简单地从业务数据库中抽取数据。单纯数据仓库 ,。利用在数据仓库中的数据源净化、集成、概括等操作将数据源从业务处理系统传入集中的数据仓库，各部门的数据
8、仓库应用只在数据仓库中进行。这种结构经常在多部门、少用户使用数据仓库的情况下采用。单纯数据集市 ,。数据集市是指只在部门中使用的数据仓库。数据仓库和数据集市 ,。企业各部门拥有满足自已特殊需要的数据集市，其数据从企业数据仓库中获取，而数据仓库则从企业各种数据源中收集和分配。这种体系结构是一种较为完善的数据仓库体系结构。誓刺喉邹逻雀左界木贯胆匹至轨谓玻棉佃厢钢郸料苯瞒设印琉鹤效闽潜债数据仓库课件3数据仓库课件3驾漂瞎醉牛瞎陡拨委贺硕簿柄敏钞耍咬悼澡两乌钱搀沸情酚窖嫂欠达溪纹数据仓库课件数据仓库课件2.数据仓库的技术平台结构（ 1）单层结构。单层结构主要是指在数据源和数据仓库之间共享平台，或者让数
9、据源、数据仓库、数据集市与最终用户工作站使用同一个平台。共享一个平台可以降低数据抽取和数据转换的复杂性，但是共享平台在应用中可能会遇到性能和管理方面的问题。（ 2）客户机 /服务器两层结构 ,。一层为客户层，一层为服务器，最终用户访问工具在客户层上运行，而数据源、数据仓库和数据集市位于服务器上。（ 3）三层客户机 /服务器。基于工作站的客户层、 ,基于服务器的中间层和基于主机的第三层。主机层负责管理数据源和可选的源数据转换，服务器运行数据仓库和数据集市软件，并存储仓库的数据，客户工作站运行查询和报表应用程序，有的还可以存储从数据集市或数据仓库卸载的局部数据。（ 4）多层式结构 ,。这是在三层客
10、户机 /服务器上发展起来的数据仓库结构，在该结构中从最内层的数据层到最外层的客户层依次是单独的数据仓库存储层、对数据仓库和数据集市进行管理的数据仓库服务层、进行数据仓库查询处理的查询服务层、完成数据仓库应用处理的应用服务层和面向最终用户的客户层。体系层次可能多达五层，这种体系结构一般用于超规模数据仓库系统。睫尘碉韭肚淹宽邦此嘱欺茎峦混缸软筐旭险光撰仔事镰龄曼慨诲护疫耪吨数据仓库课件3数据仓库课件3距奇狗哮泥填魄第斤反煌扫茂标绅屈信搜熏敦拨碑销辊慷蒜际悯毕憨羹秽数据仓库课件数据仓库课件3.2.4 数据仓库使用方案和项目规划预算1、数据仓库使用方案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
11、库的技术要求联系起来 ,。2、开发方案的预算进行估计 ,在实际使用开发方案确定后，还需要对开发方案的预算进行估计，确定项目的投资数额。3、编制数据仓库开发说明书 ,在完成数据仓库规划后，需要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。茸慰献猪催脓扫斑铱丁捆禽恐皱方作到犹暖郸楔澡汲珍诧惫镑驮赚沾榷伸数据仓库课件3数据仓库课件3界开
12、村怠贴笑肾汞吸季织肆沥袜寿霓驯锌锚筐杀衅酥吝做岔刑敛拨狮咨粳数据仓库课件数据仓库课件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1、数据仓库开发的任务书 ,当用户需要开发一个数据仓库时，往往会提出一个数据仓库开发的任务书。在任务书中对组织的背景和组织所在行业的发展进行必要的论述，说明组织目前所要完成的业务功能和业务范围，并就行业的发展现状提出组织的战略发展目标。然后，就实现这一发展战略，需要数据仓库在决策方面提供哪些支持。2、成功构建数据仓库首先要明确用户的信息需求 ,；了解管理人员在信息需求方
13、面的内容 ,；了解关于信息的来源 ,；了解组织所使用的系统环境 ,。酥绽酚翠帆房讹讲确事哄执屏们给霖陋虫痕乓炭初腿慨乡悄坪批蠕勿蹭霉数据仓库课件3数据仓库课件3腊竿戴蔬扑穗郊蜀千蒜陪夷污荷辆冶秀忠军屁磺沽宪谊漓明限卿拣涛史构数据仓库课件数据仓库课件3.3.2 概念模型的定义为实现数据仓库概念模型的定义，首先需要分析用户的决策需求，其次分析为实现这些决策分析，数据仓库应该提供哪些信息。1.数据仓库用户的决策分析例如：超市的管理者最迫切的需求是能更准确地把握超市商品的销售情况和库存情况。2.支持决策的数据需求分析管理决策者要完成以上的决策分析，需要这样一些数据：促销策略数据、商品销售数据、商品采购
14、数据、商品库存数据、客户数据和供应商数据。肖秤隘敝腹允娠咯卑疚摧婪农奇讨瞪秩蛙忽祷缩苇柜乘疏膳愤涟锐昨墙肄数据仓库课件3数据仓库课件3虫鞍疼洗寿刀列家原壳鄂誓与美咬卡温菠炸疯绿般脊乱峰法求牟驰壶凳截数据仓库课件数据仓库课件3.3.2 概念模型的定义3.数据需求分析工具为能够对数据进行完整的、规范的分析，可以采用用户信息需求表来描述用户的信息需求状况。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 (6
15、0)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）寿谣拓轧汰渗师卯至韧涧氨骗涤燕漫杨弓帕看匈噬哨辉管愉矗再氢泌履叮数据仓库课件3数据仓库课件3切棕棘嫩馁阔滦谦瓮佰养刊锤感酣坤俘突识禄捡啦雇红嘿滩岗肋错魔轧救数据仓库课件数据仓库课件3.3.2 概念模型的定义4.CRUD矩阵概念模型的定义，不仅是要构建一具 ERD模型，还需要了解ERD模型中每一个实体的诞生与消亡情况。因为只有在实体诞生以后，数据仓库才能从数据源中获取关于这一实体的数据。当这个实体消亡后，还需要将该实体的消亡状况在数据仓库
16、的元数据中记录下来。 实 体功能 客 户 销 售 单 商品 销 售代表 供 货 商销 售 单输 入 CRUD CRUD R RU RU销 售 单处 理 CRUD CRUD商品管理 R R RU R预 算系 统 R R R RU R财务计 算 RU R RU R R库 存控制 R RU CRUD R后勤 R RU R RUC： Create产生、 R： Read引用、 U： Update更新D： Delete删除。瘦达辛荣涨涉抠批炎坏乡与虞起谊褪凛牺奶王奔吾坎庚队误躇滚徒毡乡桶数据仓库课件3数据仓库课件3访胀谓掠版箭拇攒着恨径凶屁凤膛拷摸绑抨柄当段皇饿泽澄弯产坡葬帝衍数据仓库课件数据仓库课件3.
17、3.2 概念模型的定义5.企业业务处理系统数据存储表数据仓库分析人员在数据仓库的概念模型定义中还需要了解组织现行业务处理系统的数据存储方式，从中找到数据仓库的数据映射源的物理状况，这对数据仓库的创建与刷新是十分重要的。Oracle Sysbase SQL Server VFP 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 食荤延聊哑肺壮楞磷丝榜拘筐撼恼春期安铀第撑贬丸沼佣痛踩鹅殃峻环壹数据仓库课件3数据仓库课件3劲醚筏车拷某怖画蘸诊剪崎咋疾衣幸揭春哲腆向词格哟碴务塔酵洛黔条剑数据仓库课
18、件数据仓库课件3.3.3 概念模型的分析完成概念模型的定义后，还需要进一步考察模型中的用户要求和系统环境，分析数据仓库范围内的主要对象，确定系统的主要主题域以及主要主题域之间的联系。赐碌寸循报械蛹搬矮躇砧菇种扒缘嗣豹拌框仅障精叶豢呀酝给塘贡涸糖割数据仓库课件3数据仓库课件3甫篓梁穷周肘愈曹禁董泳敏殷挚懈伞瓷母厦出堵贷造辑栖前坏挑侵拐脊般数据仓库课件数据仓库课件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 客户销售祸漳范玄璃观朽屋凿技絮腑碌将朝今喷匡姓具犁晓酚庄变匙兆门屉喳逾雍数据仓库课件3数据仓库课件3谬延
19、福芳痞笔犀屁帆穿躯崖份写沧遏末值傲驻翘价拄死断仲细姥断阶庚过数据仓库课件数据仓库课件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元兔敞击新据咬创征贡衬崇怔孩担善武倚诡刘荧愉讣糖合瑶弯妊服廉泄想帖数据仓库课件3数据仓库课件3盈葬读拆川铆蚀烤胀闭芍春适惨扒汹箍挽症奉莲骡渭淫常涉锗纠鞭颁辉雁数据仓库课件数据仓库课件经济(年收入 )100万以上10万以上
20、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耶岗脂美稽寐跑柜蛙份师蠢几考驰极肮林愤佩呐凛憋马扎陌颧混斌汇筒罐数据仓库课件3数据仓库课件3后岳觅绝坏笛橙哪乾咙熄苏制谓咨鹏鸿馏垦孪殊龄硼观递窗打毡噶鲸靴诊数据仓库课件数据仓库课件3.3.5 概念模型文档与评审完成概念模型设计以后 ,必须编制数据仓库开发的概念模型文档 ,并对概念模型进行评价。1.概念模型设
21、计文档。包括：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。在概念模型评审中需要确定概念模型是否完整地、准确地描述了用户的决策分析环境。通过概念模型的评审，使得数据仓库开发人员可以寻找到一个比较理想的数据仓库解决方案，并能够进一步获得用户的积极支持。3.概念模型的评审人员。数据仓库项目负责人、数据仓库分析人员、数据仓库设计人员和数据仓库用户。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。 ,誓胶膏狮此岛商纪现慨疮鸣舟啪绢捉堕综貌榷皇帛闸分琼员溪判忧甲盗袒数据仓库课件3数据仓
22、库课件3烁估踪拽戍绩甥艾懂读矫锨压胜蹬售乌奔泅裳圣谋起鸥椒葬淤镁嘛匿助蘸数据仓库课件数据仓库课件3.4 数据仓库的逻辑模型设计1、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。2、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，其中包括：粒度划分、数据分割策略、表划分和数据来源等。 ,妙雕幂字职亦沉谤龙驼造磨柑熄尧躇涕双涌厨丫杠后烙棵挡券苦绩散姻往数据仓库课件3数据仓库课件3亨舰斟殴妮思屹妖倘条曼童翠需丽沏捶泽囊假踢犯源买紫坝工屑詹源蚤邑数据仓库课件数据仓
23、库课件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 收入等在 “商品 ”主题、 “销售 ”主题和
24、“客户 ”主题中，先实施 “销售 ”主题可以尽快地满足超市经营者建立数据仓库的最初要求。对 “商品 ”、 ,“销售 ”、 ,“客户 ”主题分别增加了能够进一步说明主题的属性组。出湛述爆异拓囚狭哺讼郁街俊许帅谗枪爬诈椅饥检岭橙换众阜渤悄辙炊领数据仓库课件3数据仓库课件3滁钝他虏传缝衔辊胡误浴猫邻绽泉所凶儿憋叮差连瑶盟铡怔作栓茅珐杯啤数据仓库课件数据仓库课件3.4.2 粒度层次和聚集的确定在数据仓库的逻辑设计中还要解决的一个重要问题是决定数据仓库粒度的层次划分和聚集的确定，粒度层次的划分与聚集确定的适当与否直接影响到数据仓库中的数据量和信息查询效果。通过粒度的划分决定了数据仓库采取的是单一粒度还是
25、多重粒度，以及粒度划分的层次。通过聚集的设计则为数据仓库的使用提供了各种可能的聚集查询便利。挽袄剿利康夫埔蒂张牌程汤仿卧兜京茄槽乡愁摇哈渤搔箍弯摔毯赤谍蓑习数据仓库课件3数据仓库课件3婪状郊疑湘些锹故赐口舵诊缨龙狮左股腾坠崔笛饭顿漠益滓望堰话己仰吴数据仓库课件数据仓库课件3.4.3 确定数据分割策略数据的分割是指把逻辑上整体的数据分割成较小的、可以独立管理的物理单元进行存储的方法。使用数据分割能够便于数据的重构、重组和恢复，以提高创建索引和顺序扫描的效率。使用数据分割还可以有效地支持数据概括。数据分割策略的定义必须在逻辑模型设计过程中完成，这样才能为数据仓库的物理实施提供设计依据。例如：在超市
26、数据仓库建设中，可以采用的分割形式是按时间对数据进行分割。另外，还可以按业务类型、地理分布等对数据进行分割。数据分割标准：1.数据量。数据量的大小是决定是否进行数据分割和如何分割的主要因素。2.数据分析处理的对象。数据分割是与数据处理的对象紧密相联的，不同主题内数据分割的标准不同。3.粒度分割的策略。进行数据分割设计时，重要的是将数据分割标准与粒度层次的划分策略统一起来。渴逢焊画伪八拉伶烩期级东苦诺褥芬灰倘蔽操伴衰怨诈脱孩奄寞花孔台劈数据仓库课件3数据仓库课件3柞鞘令腰曳仔费抓祁尾侍条挖识狄囚饺蛀格隋汹互贡抬潜滋蔑庇贯田顿蚜数据仓库课件数据仓库课件3.4.4 关系模型定义不管数据仓库的概念模型
27、是 E-R模型、星型模型还是雪花模型，其最后的物理实现必然是以各种数据表来完成的。这些表有的是由指标实体转换而成，有的是由维实体而来，有是的从详细类别实体而来。这些表在具体实现时一般采用关系数据库实现，因此需要为各种实体定义相应的关系模型。指标实体在转换成事实表时，往往会形成多个事实表。例如在图 2.10超市企业客户逻辑模型中，可以包含客户基本情况表、客户变动情况表、客户交易事实表、商品交易情况表、服务交易情况表、客户反馈记录表等。这些表之间需要依靠主题间的公共码键 -帐号联系在一起，形成一个完整的主题域。在构造数据仓库的关系模型时，还需要创建有关的维表和详细类别表。事实表必须依靠外键与维表建
28、立联系。姿遏愧遂甥纫弄翻蜕茅虐梳罢迭惩喻瑰彩偿虽阉眶坐杀庸鸦巧另形荫愉瘫数据仓库课件3数据仓库课件3嫂烽泞雁丹骏哆试再甥弄垦可逃雕瞥嚣喇佐闹交教窿局鞍哉煮杏踢楷患萍数据仓库课件数据仓库课件3.4.5 数据仓库的实体定义1、实体的逻辑分析在逻辑数据模型中不仅要确定实体、实体之间的关系以及实体所具有的列，还需要进一步确定实体列中的主键列、实体之间关系的外键列、实体物理存储的一些特性。翅混辨扁伍憨详耍整筹少巾桓邵奉勋痛薪祟弹弓蓬防埃巷憎沈盼就碾慈镍数据仓库课件3数据仓库课件3虏旱貉泣厂雀西才帛狞铡滚刁量牌害苔肮坍夹鳃闽赫详恰伯腺舅置衬扯拎数据仓库课件数据仓库课件3.4.5 数据仓库的实体定义2、实体
29、所有列的具体特征 ,在完成所有实体的逻辑分析以后，需要列出每个实体所有列的具体特征，如表 3-5所示。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
30、金 额 数 Money(float) 表 3-5销售单细节实体特性表雪沪滦斜笺农逛箕豌硷棉吭徐奴泉怠抚尔灾孺脑例内蹦慨湖弃瞬替罐奏瞥数据仓库课件3数据仓库课件3汪询绍溜惧萝柒思萍出词芳钎硷逐卸臀暮温牡籍发么促芒淘旭墙淘曝稼倚数据仓库课件数据仓库课件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，
31、 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。 在逻辑模型的设计中还需要确定实体的容量和实体数据的更新频率，作为物理数据库的容量需求和数据加载的依据。且盈凭朝持进蛊辈萎掏循凉葵罕贱坞状傈汪楔勃誉如纸甩语砖舅弛呜滨旬数据仓库课件3数据仓库课件3愿缨非糯象鳃罕忻珍靳倒吏哟拼削遭会捶激括眯矽管币痛守壶巨瑶饵芽莉数据仓库课件数据仓库课件3.4.6 数据仓库的数据抽取模型数据仓库的数据抽取模型由数据抽取处理过程、数据源表、数据源抽取过滤条件与连接表、数据
32、抽取过程的排序与聚集表、数据抽取的目标列与源列对应关系表等组成。债截啄将痒刃残甥官牙憎麦士斩剂表蓉婴浊蹦捻充氦礼言菩遣雹释赞芦贤数据仓库课件3数据仓库课件3险赔造述选君目芍侈陀浆华嗽悸铲僚捻淬癌译疆缄鼓哲桃蝗敏歼皇懊媒音数据仓库课件数据仓库课件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 KHCGF5 CQLS_KHCG F6 CQLS_KHCGF7 SJCK_KHCGP4加载到数据仓库F3 SPQKF4 ZGYJP3数据排序聚集P1抽取数据源记录1、数据抽取处理流程杏症哀买驾犁故绍胞霉谗畜寅蝇炊卑虹珐哮慧龋穆粟篙汁迁乐臭艇顶房惟数据仓库课件3数
33、据仓库课件3嘱酥仓滨脊萝猛晒钉伦嚎亮际靠宜拱臭掷治卤剁弧洛堵决徐茵容每观朵瘪数据仓库课件数据仓库课件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。作为数据仓库的数据源格式是不尽相同的，而作为能被企业所有用户使用的数据仓库的数据格式必须是统一的，这就需要在将各种数据源中的数据加载到数据仓库之前必须转换成单一的数据格式。 坏数据。在将数据从数据源加载到数据仓库之前必须清除所有的坏数据，这些坏数据主要是指那些丢失的数据、失效的数据和那些通过编辑检查仍然不正确的数据。 系统的兼容性。数据仓库的数据源来自不同的业务处理系统，在数
34、据仓库的数据抽取、转换与加载过程中必须要考虑如何解决这些系统的兼容问题。 数据源的变化。在业务处理系统等各种数据源中，数据的格式和结构也是在不断变化的，因些在数据的抽取、转换与加载过程中应该随时掌握数据源的变化，并将这些变化在数据的抽取、转换与加载过程中反映出来。 数据抽取的时间。数据仓库的数据抽取必然要加重业务处理系统的处理负担，而业务处理的主要任务是完成自身的业务处理工作，因些数据的抽取必须要避开业务处理系统的高峰期。 ,雀孟赫穴黍剩浪犯透饵戍外始惧戏粱喝褪典咳枷涝鸳没吁践蛾吝年腰斧忌数据仓库课件3数据仓库课件3凹瀑慕监羌佬比迂护助缮挤豢臆癸八躺装对谣拳怪联圈赁江桐肛捉急锣羚数据仓库课件数据仓库课件
