数据仓库电子书

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mob649e816704bc 2024-10-12 06:53:27 ©著作权

文章标签 数据仓库数据 sql 文章分类 数据仓库大数据

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数据仓库基础知识与实战

什么是数据仓库？

数据仓库是一种用于数据分析和报告的系统，专为查询和分析设计。它从多个来源提取数据，进行清洗、转换，实现统一存储。数据仓库的核心理念是支持企业决策，以更好地理解业务趋势、客户需求和市场变化。

数据仓库的特点

主题导向：数据仓库以主题为中心，而不是以应用程序为中心。
集成性：数据来自多个不同来源，经过整合，形成一个一致的视图。
时间变化：数据仓库存储的是历史数据，因此支持时间序列分析。
非易失性：一旦数据被加载进数据仓库，就不会被经常更改或删除。

数据仓库存储结构

数据仓库的架构通常包括以下三个层次：

数据源：原始数据来自不同的业务系统（如ERP、CRM等）。
数据仓库层：用于存储处理后的整合数据。
展示层：提供数据展示和分析的工具，如OLAP、数据可视化工具等。

星型模型与雪花模型

在数据仓库设计中，常用的模型有星型模型和雪花模型。星型模型将事实表与多个维度表直接关联，而雪花模型则将维度进一步分解，形成多个层次的维度表。

-- 星型模型示例
CREATE TABLE SalesFact (
    SaleID INT PRIMARY KEY,
    DateID INT,
    ProductID INT,
    CustomerID INT,
    Amount DECIMAL(10, 2)
);

CREATE TABLE DateDim (
    DateID INT PRIMARY KEY,
    Date DATE,
    Month INT,
    Year INT
);

CREATE TABLE ProductDim (
    ProductID INT PRIMARY KEY,
    ProductName VARCHAR(50),
    Category VARCHAR(50)
);

CREATE TABLE CustomerDim (
    CustomerID INT PRIMARY KEY,
    CustomerName VARCHAR(50),
    Location VARCHAR(50)
);

ETL过程

ETL（Extract, Transform, Load）是数据仓库的核心过程，包括数据的提取、转换和加载。

数据提取

数据提取可以使用以下SQL语句从各个源中选择合适的数据：

SELECT * FROM SalesDB.Sales WHERE SaleDate >= '2023-01-01';

数据转换

提取的数据通常需要经过一系列转换，例如数据格式的统一、缺失值的处理等。以下是一个简单的数据转换示例，利用SQL将金钱格式从字符串转换为数值。

UPDATE SalesFact
SET Amount = CAST(REPLACE(Amount, '$', '') AS DECIMAL(10, 2));

数据加载

最后将转换后的数据加载到数据仓库的事实表和维度表中：

INSERT INTO SalesFact (SaleID, DateID, ProductID, CustomerID, Amount)
SELECT SaleID, DateID, ProductID, CustomerID, Amount
FROM StagingTable;

OLAP与数据分析

加载完成后，就可以对数据进行在线分析处理（OLAP）。用户可以根据不同的维度进行切片、切块和数据钻取。

Sample Data Analysis Query

以下是一段简单的数据分析查询，从销售事实表中选择2023年每月的销售额：

SELECT Year, Month, SUM(Amount) AS TotalSales
FROM SalesFact
JOIN DateDim ON SalesFact.DateID = DateDim.DateID
WHERE Year = 2023
GROUP BY Year, Month
ORDER BY Month;

类图示例

在数据仓库的设计中，通常需要表示各个表之间的关系。以下是一个类图示例，利用Mermaid语法表示：

classDiagram
    class SalesFact {
        +int SaleID
        +int DateID
        +int ProductID
        +int CustomerID
        +decimal Amount
    }

    class DateDim {
        +int DateID
        +date Date
        +int Month
        +int Year
    }

    class ProductDim {
        +int ProductID
        +string ProductName
        +string Category
    }

    class CustomerDim {
        +int CustomerID
        +string CustomerName
        +string Location
    }

    SalesFact --> DateDim : "has"
    SalesFact --> ProductDim : "has"
    SalesFact --> CustomerDim : "has"