數(shù)據(jù)倉庫模型的設計-在線瀏覽
2024-08-10 01:57本頁面
【正文】 業(yè)務部門的需求，同時對系統(tǒng)的物理實施有著重要的指導作用。. 確定粒度層次劃分。. 關系模式定義。. 合理的數(shù)據(jù)分割策略。. 定義合適的數(shù)據(jù)來源等。所以，我們必須對概念模型設計步驟中確定的幾個基本主題域進行分析，一并選擇首先要實施的主題域。它還要足夠小，以便于開發(fā)和較快地實施。在每一次的反饋過程中，都要進行主題域的分析。確定數(shù)據(jù)倉庫的粒度劃分，可以使用在粒度劃分一節(jié)中介紹的方法，通過估算數(shù)據(jù)行數(shù)和所需的DASD數(shù)，來確定是采用單一粒度還是多重粒度，以及粒度劃分的層次。數(shù)據(jù)量的大小是決定是否進行數(shù)據(jù)分割和如何分割的主要因素。我們還要考慮到所選擇的數(shù)據(jù)分割標準應是自然的、易于實施的:同時也要考慮數(shù)據(jù)分割的標準與粒度劃分層次是適應的。在概念模型設計時，我們就確定了數(shù)據(jù)倉庫的基本主題，并對每個主題的公共碼鍵、基本內容等做了描述在這一步里，我們將要對選定_的當前實施的主題進行模式劃分，形成多個表，并確定各個表的關系模式。范式是數(shù)據(jù)庫邏輯模型設計的基本理論，一個關系模型可以從第一范式到第五范式進行無損分解，這個過程也稱為規(guī)范化(Normalize)。如果從其表達的含義來看，一個符合第三范式的關系必須具有以下三個條件:，不具有多義性。，團為這樣的話，這種屬性應該歸到其他關系中去。如果只滿足第一個條件，則稱為第一范式。因此，各級范式是向下兼容的。每個維表都有一個維作為主鍵，所有這些維則組合成事實表的主鍵，換言之，事實表主鍵的每個元素都是維表的外鍵。而維大都是文字、時間等類型的數(shù)據(jù)。星型模式中同一維度的不同層次位于一張維表中，維表由唯一主鍵和事實表關連。因為星型模式查詢效率要比雪花模式高的多，所以比較多的是采用星型模式設計多維數(shù)據(jù)關系。而在進行物理實施時，則由于數(shù)據(jù)庫引擎的限制，不得不對邏輯模型進行不規(guī)范處理(DeNormalize)，以提高系統(tǒng)的響應速度，這當然是以增加系統(tǒng)的復雜度、維護工作量、磁盤使用比率(指原始數(shù)據(jù)與磁盤大小的比率)并降低系統(tǒng)執(zhí)行動態(tài)查詢能力為代價的。下面列出了一些DBMS在實際系統(tǒng)中針對這些困難所采用的折衷處理辦法:如何避免多表連接:在設計模型時對表進行合并，即所謂的預連接(PreJoin)。如何避免表的累計:在模型中增加有關小計數(shù)據(jù)(Summarized Data)的項。如何避免數(shù)據(jù)排序:對數(shù)據(jù)事先排序。大量的時間將用于對系統(tǒng)的整理，系統(tǒng)的可用性隨之降低。但這也將增加系統(tǒng)的復雜程度，降低系統(tǒng)進行動態(tài)查詢的能力。根據(jù)上面的討論，當把規(guī)范的系統(tǒng)邏輯模型進行物理實施時，由于數(shù)據(jù)庫引
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