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数据仓库数据建模的几种思路
1、数据仓库接典型的两种数据仓库建模的理论是维度建模和基于主题域的实体关系建模,这两种方式分别以Kimball和Immon两位大师为代表。
2、数据库和逻辑模型有概念模型、层次模型、网状模型和关系模型四种。逻辑模型,是指数据的逻辑结构。逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环,因为它能直接反映出业务部门的需求,同时对系统的物理实施有着重要的指导作用。
3、分布参数和集中参数模型 分布参数模型是用各类偏微分方程描述系统的动态特性,而集中参数模型是用线性或非线性常微分方程来描述系统的动态特性。
4、第三类是Kimball提倡的数据仓库的维度建模,我们一般也称之为星型结构建模,有时也加入一些雪花模型在里面。维度建模是一种面向用户需求的、容易理解的、访问效率高的建模方法,也是笔者比较喜欢的一种建模方式。
5、ER建模:即实体关系建模,由数据仓库之父BIll Inmon提出,核心思想是从全企业的高度去设计三范式模型,用实体关系描述企业服务。主张的是自上而下的架构,将不同的OLTP数据集中到面向主题的数据仓库中。
6、数据仓库模型设计时,常用的三种范式:0范式,即没有范式,只有一列,所有数据信息放到一起,没有字段划分。优点:一列通吃所有数据。缺点:排序、查找不方便。1范式,列拆分,原子性。
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