# 数据仓库模型重构指南
数据仓库模型重构是一个重要的过程，旨在优化和改善数据存储结构，以提升数据访问性能和灵活性。对初学者来说，这可能看起来有些复杂，因此我将带你逐步了解整个流程，并提供一些示例代码，以帮助你更好地理解。
## 变更流程
首先，让我们看一下数据仓库模型重构的基本流程。我们可以将这个过程分为以下五个步骤：
| 步骤 | 描述 |
# 数据仓库模型重构
数据仓库是企业中用于存储和分析大量数据的重要组件。随着业务的发展和数据量的增加，原有的数据仓库模型可能面临性能瓶颈和数据管理复杂性的问题。为了解决这些问题，我们需要对数据仓库进行重构。
## 什么是数据仓库模型重构？
数据仓库模型重构是指对现有的数据仓库模型进行优化和改进，以提高性能、降低复杂性，从而更好地支持企业的数据分析和决策。
在数据仓库模型重构过程中，我们需要
原创
2023-08-03 06:38:09
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一、数据仓库构建需要考虑的问题与数据库的单表基于ER模型构建思路不同，其面向特定业务分析的特性，决定了它的构建需要整合多套数据输入系统，并输出多业务条线的、集成的数据服务能力，需要考虑更全面的因素，包括：业务需求：从了解业务需求着手分析业务特点和业务期望；系统架构：从系统架构和数据分布、数据特性等角度，分析系统架构设计上是否有问题；逻辑设计：从数据模型逻辑设计出发是否设计合理，是否符合数据库开发和
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2024-06-23 23:48:11
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“设计”——暗含了可以预先对组成单元进行规划的意思，“兵马未动，粮草先行”体现了前人在规划事情的聪明才智。但是数据仓库的需求只有在已经装载了部分数据并开始使用的时候才能弄清楚，因此，过去很有效的设计方法在设计数据仓库时并不能满足需要。数据仓库是在启发方式下建造的，过程中后一个阶段开发完全依赖于上一个阶段获得的结果。下面对设计数据仓库的几个主要过程进行分享。设计师的手稿1.从操作型数据开始什么是操作
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2023-08-12 21:30:36
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数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。这个定义的确官方，但是却指出了数据仓库的四个特点。
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2021-02-24 10:24:13
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传统的操作型数据库主要是面向业务的，所执行的操作基本上也是联机事务处理，但随着企业规模的增长，历史积累的数据越来越多，如何利用历史数据来为未来决策服务，就显得越来越重要了，而数据仓库就是其中的一种技术。企业常见的数据处理工作大致可以分成两大类，分别是 OLTP(On-LineTransaction Processing ，联机事务处理 ) 和 OLAP (On-LineAnalytical Pro
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2023-07-28 10:45:20
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小 A 糊里糊涂进入一家网约车出现服务公司，负责公司数仓建设，试用期主要一项 KPI 是制定数据仓库建设规划；因此小 A 本着从问题出发为原点，先对公司数仓现状进行一轮深入了解，理清存在问题，然后在以不忘初心原则提出解决问题方案。相信很多数据建设者在公司发展某个阶段时都会遇到类似小 A 公司问题，也在思考或已经在执行落地解决这些问题方案，希望通过小 A 案例可以给大家一些启发。下面先看看小 A 公
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2023-12-21 11:08:23
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0x00 前言翻出来之前零零散散写的数据仓库的内容，重新修正整理成一个系列，此为第一篇《数据模型》。数据仓库包含的内容很多，比如系统架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容：以Hadoop、Spark、Hive等组件为中心的数据架构体系调度系统、元数据系统、ETL系统这类辅助系统各种数据建模方法，如维度建模我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大，在数据仓库体系中，数据模型的
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2024-01-02 22:00:13
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# 数据仓库重构的需求背景
数据仓库是用于支持决策分析和企业智能的数据存储系统。随着企业的数据量不断增加，数据模型和存储架构的初版很可能会面临性能和灵活性的问题。因此，定期对数据仓库进行重构是必要的。本文将指导你如何实现数据仓库的重构，提供必要的步骤、代码示例和详细的解释。
## 数据仓库重构的流程
首先，我们需要了解重构的基本流程。下面是一个简单的流程图和表格来展示。
```mermai
1：引言 上一篇介绍了数据仓库的定义:面向主题的，集成的，不可修改的，随时间不断变化的用来更好的为企业或组织决策分析的数据集合。 数据仓库是区别于传统操作型数据库的数据集合，主要应用于分析型数据操作，支持企业全局决策分析。但要实现这一应用的目的 单一的数据仓库是无法实现的，需要建立一个数据仓库系统。 基于数据仓库系统，完成数据从操作型数据库等数据源到数据仓库
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2023-09-01 18:32:34
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数据仓库概念1.概念模型设计所要完成的工作是:(1)界定系统边界要做的决策类型有哪些？决策者感兴趣的是什么问题？这些问题需要什么样的信息？要得到这样信息需要包含原有数据库哪些数据？(2)确定主要的主题及其内容:主题是基于业务来说的，不是技术本身。如果业务能够按照一定规模分割出独立的几个模块，那每个模块就是一个主题域。这是分而治之的思想 客户主题的含义可以简单给你解释为以客户号为主键的事实
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2023-07-14 11:17:13
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数据仓库的基本架构 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用： 从图中可以看出数据仓
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2023-08-04 20:43:31
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笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人，欢迎直筒们关注我的公众号，大家一起讨论数据中的那些有趣的事情。1、什么是数据建模： 数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式
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2023-11-17 21:04:33
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前言 今天给大家分享下数仓中的模型设计，一个好的数仓项目首先看一下它的架构以及他所用到的模型，它们使用的模型也都是非常巧妙的，好了，我们话不说到直接开始。一、维度建模基本概念 维度模型是数据仓库领域大师Ral
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2024-09-02 11:08:03
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数据仓库模型设计1.数据仓库模型 数据模型：实体、属性、实体之间的关系对业务概念和逻辑规则进行统一的定义、命名和编码，主要描述企业的信息需求和业务规则，是业务人员和开发人员沟通的语言。 数据仓库模型设计定义了数据仓库从业务需求到数据组织的整个过程。一般为三个层次：概念模型、逻辑模型、物理模型。概念模型 最高层次，主要反映数据仓库主题和重要业务之间的关系。 设计工作：①确定系统边界，需求收集和分析，
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2023-09-03 21:30:01
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标题为什么要分层数仓的分层不能为了分层而分层。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性，用于支持管理决策。数据仓库的存在的意义在于对企业的所有数据进行汇总，为企业各个部门提供统一的、规范的数据出口。数据仓库在构建过程中通常都需要进行分层处理。业务不同，分层的技术处理手段也不同。数仓分层的主要原因：清晰数据结构 每一个数据分层都有它的作用域，这样在使用表的时候能更方便的定位和理解。数据血
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2023-10-08 09:50:32
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一、什么是数据模型 数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。在这里，数据模型表现的抽象的是实体和实体之间的关系，通过对实体和实体之间关系的定义和描述，来表达实际的业务中具体的业务关系。 数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的一种特定的数据模型，一般的来说，我们数据仓库模型分为几下几个层次，如图 2
本文介绍数据仓库中常见的模型：范式建模，雪花模型，星型建模，事实星座模型。星型模型星型模型是数据集市维度建模中推荐的建模方法。星型模型是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。星型模型的特点是数据组织直观，执行效率高。因为在数据集市的建设过程中，数据经过了预处理，比如按照维度进行了汇总，排序等等，数据量减少，执行的效率就比较高。雪花模型雪花模型也是维度建模中的一种选择。雪花模型
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2023-06-07 12:23:49
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多维数据模型的定义和作用：为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实和维的数据库模型。其基本的应用是为了实现OLAP（Online Analytical Processing）。 通过多维数据模型的数据展示、查询和获取就是其作用的展现，但其真的作用的实现在于，通过数据仓库可以根据不同的数据需求建立起各类多维模型，并组成数据集市开放给不同的用户群体使用，也就是根据需求定制
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2024-01-12 09:18:03
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数据模型 数据模型是对现实事物的反映和抽象，能帮助我们更好地了解客观世界。数据模型定义了数据之间的关系和结构，使得我们可以有规律地获取想要的数据。例如，在一个超市里，商品的布局都有特定的规范，商品摆放的位置是按照消费者的购买习惯以及人流走向进行摆放的1、数据模型的作用 数据模型是业务需求分析之后，数据仓库工作开始的第一步。良好的数据模型可以帮助我们更好地存储数据，更有效地获取数据，保证数据间的
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2023-08-13 18:55:20
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