数据仓库建模方法

OLTP系统建模方法

OLTP（在线事务处理）系统中，主要操作是随机读写
为了保证数据一致性、减少冗余，常使用关系模型
在关系模型中，使用三范式规则来减少冗余

OLAP（在线联机分析）

OLAP系统，主要操作是复杂分析查询；关注数据整合，以及分析、处理性能
OLAP根据数据存储的方式不同，又分为ROLAP、MOLAP、HOLAP

OLAP系统分类

ROLAP（Relation OLAP，关系型 OLAP）：使用关系模型构建，存储系统一般为RDBMS
MOLAP（Multidimensional OLAP，多维型 OLAP）：预先聚合计算，使用多维数组的形式保 存数据结果，加快查询分析时间
HOLAP（Hybrid OLAP，混合架构的 OLAP）：ROLAP 和 MOLAP 两者的集成；如低层是关
系型的，高层是多维矩阵型的；查询效率高于ROLAP，低于MOLAP

ROLAP系统建模方法

典型的数据仓库建模方法有ER模型、维度模型、Data Value、Anchor

维度模型

维度模型中，表被分为维度表、事实表，维度是对事实的一种组织

维度一般包含分类、时间、地域等

相关概念

1. 粒度

粒度（Granularity）是指多维数据集中数据的详细程度和级别。数据越详细，粒度越小级别就越低；数据综合度越高，粒度越大级别就越高。

例如，地址数据中“北京市”比“北京市海淀区”的粒度大。

2.维（Dimension）

是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性。此类属性的集合构成一个维度（或维），如时间维、地理维等

存放维数据的表称为维表，如表所示就是一个时间维表。维表中的数据具有维层次结构，包含维属性和维成员。

3.度量或事实

度量（Measure）是多维数据集中的信息单元，即多维空间中的一个单元，用以存放数据，也称为事实（Fact）。通常是数值型数据并具有可加性。

也就是DW所关心主题的数值表示

4.多维数据集

数据仓库和OLAP服务是基于多维数据模型的，这种模型将多维数据集看作数据方体（data cube）形式。多维数据集可以用一个多维数组来表示，它是维和度量列表的组合表示。

    一个多维数组可以表示为：

（维1，维2，…，维n，度量列表）

维度模型

维度模型分为星型模型、雪花模型、星座模型

维度模型建立后，方便对数据进行多维分析

维表即为观察事实度量的角度，每个度量表具有多个维表，度量值可在维表的层次上进行汇总统计或下钻细分，例如：可以在时间维度上统计一年的销售额，也可以在地域维度上，下钻每个城区的销售额；这些都是OLAP的多维分析操作（下一节）。（可加性）

星型模型

标准的星型模型，维度只有一层，分析性能最优

雪花模型

雪花模型具有多层维度，比较接近三范式设计，较为灵活，是星型模型的进一步规范化。去除部分冗余。

星座模型

星座模型基于多个事实表，事实表之间会共享一些维度表

是大型数据仓库中的常态，是业务增长的结果，与模型设计无关

例如：对于一个销售量主题和商品存储量主题而言，他们的时间维度和地点维度是一样的，即可公用维表。

OLAP多维分析

OLAP主要操作是复杂查询，可以多表关联，使用COUNT、SUM、AVG等聚合函数
OLAP对复杂查询操作做了直观的定义，包括钻取、切片、切块、旋转

钻取

对维度不同层次的分析，通过改变维度的层次来变换分析的粒度

钻取包括上卷（Roll-up）、下钻(Drill-down)
上卷（Roll-up），也称为向上钻取，指从低层次到高层次的切换
下钻(Drill-down)，指从高层次到低层次的切换

切片(Slice)、切块(Dice)

选择某个维度进行分割称为切片
按照多维进行的切片称为切块

旋转(Pivot)

对维度方向的互换，类似于交换坐标轴上卷（Roll-up）

一个复杂的查询统计是一系列OLAP基本操作叠加的结果。

例如，对于表的多维数据集，统计2014年“华东”分区的总销售量的过程是：通过地点维从“城市”上卷到“分区”，对年份维按“年份=2014”和分区维按“分区=‘华东’”进行切片操作，最后聚集总和，如图所示。

下一篇实验教程：数据仓库与数据挖掘 4（上）

参考资料

[0] 陈志泊 主编. 数据仓库与数据挖掘(第二版). 清华大学出版社,2019
[1] 陈立伟著,数据仓库与数据挖掘教程，清华大学出版社，2006
[2] 林宇编著. 数据仓库原理与实践，人民邮电出版社，2003。
[3] 彭木根著 数据仓库技术与实现，电子工业出版社，2002.6。
[4] [加]韩家炜、[加]坎伯，范明等译，数据挖掘概念与技术，机械工业出版社，2005。
[5] 张云涛、龚玲著，数据挖掘原理与技术，电子工业出版社，2003。

最后

以上就是潇洒龙猫为你收集整理的数据仓库与数据挖掘 3数据仓库建模方法参考资料的全部内容，希望文章能够帮你解决数据仓库与数据挖掘 3数据仓库建模方法参考资料所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。