数据仓库中的数据建模-2

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
简介: 数据仓库中的数据建模-2
  1. 逻辑建模(Logical Modeling):在概念建模完成后,进入逻辑建模阶段,将概念模型转化为适合数据仓库的逻辑模型。关键任务包括:
  • 设计事实表(Fact Table):事实表是存储与业务过程相关的度量数据的中心表。要根据业务需求和概念模型确定事实表的粒度和度量。例如,如果需要分析销售额,可能将每笔销售作为事实表的一行,并包括与之关联的维度外键和销售金额。
  • 设计维度表(Dimension Table):维度表存储描述事实的维度信息,并包含与之关联的维度属性。维度表通常是维度建模中的核心,并与事实表通过外键关联。例如,对于销售事实表来说,维度表可能包括产品维度表、时间维度表、地理位置维度表等。
  • 定义事实表和维度表之间的关联关系:通过外键将事实表和维度表进行关联。这样可以在数据查询时轻松地将事实表与维度表进行连接,以进行适当的数据分析和汇总。
  • 设计规范化表:除了事实表和维度表之外,可能还需要设计一些规范化表来存储维度表中的详细信息,以支持更细粒度的查询和分析。
  1. 物理建模(Physical Modeling):在逻辑建模完成后,进入物理建模阶段,将逻辑模型转化为具体的物理数据库模型。关键任务包括:
  • 根据目标数据库管理系统(DBMS)的要求,选择适当的物理数据模型(如关系模型)并设计表结构。
  • 确定每个表的列和数据类型,并定义约束条件,例如主键、外键、索引等。
  • 考虑性能优化需求,例如分区策略、数据压缩、集群配置等。
  • 根据数据库管理系统的特定语法和规则,生成物理模型的脚本或使用数据库管理系统提供的建模工具。
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