数据仓库模型的层级结构以及范式建模和维度建模
来源:互联网 发布:杭州小周seo 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 14:22
一般常规的数据仓库层级结构可分为:ods、dw(默认为汇总数据层,也可在细分为dwd(明细)与dw(汇总)两层)、dm共三层:
ods层:称为接口层或近源数据层,表结构与源系统表结构高度相似,通常在ods层主要会做字段的筛选,枚举值转换,编码统一,异常&缺失数据处理等操作。
dw层:称为中间层,按主题建模(域->主题)的明细数据层,数据粒度与ods层一致。
dm层:称为数据集市层,集市层是按照业务主题、分主题构建出来的、面向特定部门或人员的数据集合。
维度建模源于Kimball提出的总线式的自下而上(DM-DW)的数据仓库架构。
特点:
1.模型结构简单,星型模型为主;
2.开发周期短,能够快速迭代;
3.维护成本较高;
范式建模源于Inmon提出的集线器的自上而下(EDW-DM)的数据仓库架构。
特点:
1.同一份数据只存放在一个地方,因此只能从一个地方获取,没有数据冗余,保证了数据一致性;
2.解耦(系统级与业务级),方便维护;
3.开发周期较长,开发成本较高;
当下的数据仓库模型架构设计中,dw层通常会采用范式建模,并且可以根据实际情况允许存在一些冗余。dm层通常会采用维度建模,因为采用维度建模构建出来的数据模型更加符合普通人的认知、易于被普通人所理解,从而有利于数据的推广使用。
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