数据仓库概念与设计详解

本幻灯片演示详细阐述了使用 Oracle 设计和部署数据仓库的方法。

第1章探讨了决策支持系统的发展，从直接存取存储设备到个人计算机和第四代编程语言技术的演化，以及数据抽取程序和自然演化体系结构中的问题。章节还涵盖了体系结构设计环境、用户身份、开发生命周期、硬件利用模式和重建工程的建立。监控数据仓库环境和总结也在此章进行。

大多数商务数据是多维的，传统的数据模型在表示三维以上的数据时存在困难。概念模型简化了这一过程，并允许用户、开发者及其他利益相关者建立联系。它包括确定系统边界、决策类型和所需信息，以及确定主题域、公共键码、联系、属性组，进而确定时间维、销售位置维、产品维和组别维等维度。最后，概念模型还确定了相应维的详细类别和用于分析的数值化指标和事实。

数据仓库的入门概念看过不少，这本电子书算是讲得比较系统的，适合刚上手或者想理清思路的你。它不只是讲原理，还带你走一圈整个流程——从ETL、OLAP、数据建模，到历史数据整合，基本都能覆盖到。企业数据仓库和数据集市的区别也说得挺清楚，比如你是做 BI 可视化的，理解这个区别有。文中还提到维度建模的“星型”、“雪花型”结构，对做数据查询优化的你也有点用。顺便说，想深挖的话，下面这些资源可以一起看看：数据仓库与 OLAP 概述Python 与数据仓库的 ETL 过程Druid 实时 OLAP 数据仓库架构解析如果你平时跟后端或数据打交道比较多，或者准备上 BI 项目，这本书还是挺值得过一眼的。哦对了

数据仓库设计方法 数据仓库设计方法主要有三种： 自上而下（Top-Down）： 该方法从整体架构出发，首先定义企业级的数据模型，然后逐步细化到各个主题域和数据 marts。 自底而上（Bottom Up）： 该方法从现有数据源出发，逐步整合和构建数据仓库。 混合方法： 该方法结合了自上而下和自底而上的优点，在实际项目中更为常见。 数据仓库建模 数据仓库建模是数据仓库设计的重要环节，常用的数据仓库模型包括： 星型模型 雪花模型 星座模型

数据仓库的教程，内容挺全面，啥都照顾到了。设计、建造、迁移流程都讲得比较细，连元数据管理和外部数据也没落下。嗯，做决策支持或者想从传统数据库转型的，可以翻翻，还挺有料。 分布式数据仓库的玩法也有提，比如TDW，想知道怎么在腾讯那一套跑，参考下腾讯 TDW 分布式数据仓库平台还不错。还有规则系统和逻辑规则，别小看，做查询优化的时候蛮实用。 数据挖掘也顺带提了，像医疗数据那块，挺多人关心。你要是对元数据模型感兴趣，推荐看看元数据模型及应用，比较贴地气。对了，配套的还有Redis、RDDs、Bigtable、Cassandra这些，分布式那味儿一下就拉满。 如果你最近正好要做数据仓库相关，或者想从E

客户数据的多维切片，配上经典的数据仓库设计，读起来还挺有意思。嗯，主要讲的是怎么按性别、年龄、入网时间这些维度，把用户分成不同的群体，再他们用服务的习惯。这个套路在电信行业常见，数据一多，用肉眼看真没啥用，得靠数据仓库那一套来帮你分门别类。 客户群的自然属性分类挺直观的，比如性别、年龄段，还有那种用户类型——像公费、私人，这些标签在建模时都有用。你要是做用户画像或者客户细分，拿这些字段来喂模型，效果还不错。 数据仓库设计这部分也讲得挺扎实，没整太玄的词，主要就是围绕业务来建模，比如用星型模型，先搭好维度表和事实表的框架，再根据你要的指标一步步填。你只要理解了它的出发点是为了方便，整个设计就不难

在云端数据存储的领域，元数据、计算和存储的分离是实现高可用、高并发和良好扩展性的关键。这种新型对象存储系统有望取代传统的HDFS。

数据仓库ETL（Extract, Transform, Load）是建立和维护数据仓库的核心过程，涉及从多种数据源中提取数据，经过清洗、转换后加载到数据仓库，以支持分析和决策。ETL在IT领域中至关重要，保证数据质量和一致性。数据抽取通过SQL查询、数据导出或定制的ETL工具实现，数据转换包括数据清洗、整合、标准化和类型转换，数据加载则涉及全量或增量加载到数据仓库。现代工具如Informatica、Talend、SSIS提供图形化界面和多数据源支持，优化策略包括批量插入和性能调优。