開發和生成數據庫中使用的數據概念表示的過程稱為數據建模。數據倉庫上下文中的數據建模是創建將存儲在數據倉庫中的數據的邏輯表示的過程。
數據倉庫中數據建模的目標是建立一個能夠實現有效數據存儲、檢索和分析的結構。精心設計的數據模型將有助于確保數據倉庫可擴展、適應性強并且能夠滿足業務需求。
一 進行數據建模需要什么
在數據倉庫中，數據建模通常需要開發維度模型，這是一種將數據組織為維度和指標的數據模型。維度是可用于分析的數據屬性，例如時間、位置和產品。銷售額或收入等指標是可以分析的數據項。
除了創建維度模型之外，數據倉庫中的數據建模還可能涉及創建數據字典，數據字典是數據倉庫中包含的數據的完整描述。數據字典包含有關數據結構和含義的信息，可用于確保數據分析的一致性和正確性。
二 為什么需要數據建模
數據倉庫中需要數據建模的一些主要原因是：
●高效的數據存儲：數據建模有助于數據的組織，以最大限度地提高存儲和檢索效率。它保證數據以有組織的方式保存，從而允許簡單的查詢和報告。
●數據一致性：數據建模保證數據倉庫中的數據是一致的。數據建模通過指定數據元素之間的關系和約束來保證數據始終準確且最新。
●數據質量：數據建模也有助于數據質量保證。數據建模可以通過設置業務規則和限制來幫助識別和糾正數據中的錯誤。
●靈活性和可擴展性：數據建模允許添加新的數據源并適應不斷變化的業務需求。它還使數據倉庫能夠隨著數據量的增長而擴展。
三 數據建模架構
數據建模中存在三種主要類型的模式，可確保數據組織的出色數據檢索速度和靈活性。
●星型模式：星型模式圍繞具有許多維度表的中央事實表組織數據。事實表包括分析定量測量，而維度表則提供這些測量的上下文。
●雪花模式：雪花模式與星型模式類似，不同之處在于維度表是標準化的，或者分為許多表。這可能會使模式更加復雜，但也可以使其更加靈活且更易于維護。因此，它是星型模式的擴展。
●星系模式：星系模式是星型模式和雪花模式的混合體。通過使某些維度表標準化而另一些維度表不標準化，它結合了星型模式的簡單性和雪花模型的靈活性。
四 將 RDBMS 模式轉換為星型或雪花模式10步法
以下是將 RDBMS 模式轉換為星型模式或雪花模式的分步過程：
1.識別事實表：我們希望分析的可量化數據（例如銷售額、收入或點擊次數）包含在事實表中，確定事實表的主鍵。
2.識別維度表：維度表包含有關事實表數據的描述性信息，例如時間、位置、產品或客戶，確定維度表的主鍵。
3.維度表規范化：為了消除冗余，提高查詢效率，對維度表進行規范化。
4.創建代理鍵：在每個維度表中為每個主鍵創建一個新列，并為每一行指定唯一的 ID。
5.添加外鍵：將維度表的代理鍵作為外鍵添加到事實表中。
6.對事實表進行非規范化：將任何新列（例如計算字段）添加到事實表中，然后對其進行非規范化以減少冗余。
7.創建星形或雪花模式：使用外鍵將事實表連接到維度表。星型模式中的所有維度表都與事實表直接相關。雪花模式中的一些維度表可以通過中間表進一步規范化和鏈接。
8.加載數據：使用 ETL（提取、轉換、加載）工具，將數據從 RDBMS 模式加載到星型或雪花模式中。
9.測試和驗證：測試數據以確認其正確并滿足公司的需求。
10.維護架構：根據需要進行修改以適應新數據或業務需求的變化，從而使架構保持最新。
五 小結
數據建模對于數據倉庫項目的成功至關重要。通過利用精心設計的數據模型，組織可以更好地理解他們的數據、提高數據質量并做出更明智的業務選擇。數據建模方法的選擇（無論是星型模式、雪花模式還是其他模式）取決于組織的獨特需求和建模數據的類型。為了確保生成的數據模型滿足組織的需求，將業務利益相關者和 IT 專家納入數據建模過程至關重要。組織可以通過可靠的數據模型開發高效且成功的數據倉庫，從而使他們能夠從數據中提取最大價值。
