數(shù)據(jù)倉庫

什么是數(shù)據(jù)倉庫帆喇？

數(shù)據(jù)倉庫警医，英文名稱為Data Warehouse，關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫概念的標(biāo)準(zhǔn)定義業(yè)內(nèi)認(rèn)可度比較高的番枚，是由數(shù)據(jù)倉庫之父比爾·恩門（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立數(shù)據(jù)倉庫》）一書中所提出：數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）法严、集成的（Integrated）、相對穩(wěn)定的（Non-Volatile）葫笼、反映歷史變化（Time Variant）的數(shù)據(jù)集合深啤，用于支持管理決策(Decision Making Support)。

技術(shù)發(fā)展歷程

數(shù)據(jù)倉庫特點

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• 主題性

  不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫對應(yīng)于某一個或多個項目，數(shù)據(jù)倉庫根據(jù)使用者實際需求锦爵，將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)在一個較高的抽象層次上做整合舱殿，所有數(shù)據(jù)都圍繞某一主題來組織。這里的主題怎么來理解呢险掀？比如對于滴滴出行怀薛，“司機(jī)行為分析”就是一個主題，對于鏈家網(wǎng)迷郑，“成交分析”就是一個主題。

• 集成性

  數(shù)據(jù)倉庫中存儲的數(shù)據(jù)是來源于多個數(shù)據(jù)源的集成创倔，原始數(shù)據(jù)來自不同的數(shù)據(jù)源嗡害，存儲方式各不相同。要整合成為最終的數(shù)據(jù)集合畦攘，需要從數(shù)據(jù)源經(jīng)過一系列抽取霸妹、清洗、轉(zhuǎn)換（ETL）的過程知押。

• 穩(wěn)定性

  數(shù)據(jù)倉庫中保存的數(shù)據(jù)是一系列歷史快照叹螟，不允許被修改。用戶只能通過分析工具進(jìn)行查詢和分析台盯。

• 變化的

  數(shù)據(jù)倉庫會定期接收新的集成數(shù)據(jù)罢绽，反應(yīng)出最新的數(shù)據(jù)變化牧挣。這和穩(wěn)定性特點并不矛盾轴总。

OLAP和OLTP的區(qū)別

面向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)庫常稱作OLTP眠冈，面向分析的數(shù)據(jù)倉庫亦稱為OLAP

數(shù)據(jù)處理大致可以分成兩大類：

聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP（on-line transaction processing）惫确、
聯(lián)機(jī)分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）耘婚。
OLTP是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的主要應(yīng)用皿伺，主要是基本的神得、日常的事務(wù)處理频轿，例如銀行交易市咽。OLAP是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的主要應(yīng)用痊银，支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持施绎，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果溯革。

OLTP 系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)庫內(nèi)存效率贞绳，強(qiáng)調(diào)內(nèi)存各種指標(biāo)的命令率，強(qiáng)調(diào)綁定變量鬓照，強(qiáng)調(diào)并發(fā)操作熔酷；
OLAP 系統(tǒng)則強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)分析，強(qiáng)調(diào)SQL執(zhí)行市場豺裆，強(qiáng)調(diào)磁盤I/O拒秘，強(qiáng)調(diào)分區(qū)等。

• OLTP

也叫聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（Online Transaction Processing）

? 表示事務(wù)性非常高的系統(tǒng)臭猜，一般都是高可用的在線系統(tǒng)躺酒，以小的事務(wù)以及小的查詢?yōu)橹鳎u估其系統(tǒng)的時候蔑歌，一般看其每秒執(zhí)行的Transaction以及Execute SQL的數(shù)量羹应。在這樣的系統(tǒng)中，單個數(shù)據(jù)庫每秒處理的Transaction往往超過幾百個次屠，或者是幾千個园匹，Select 語句的執(zhí)行量每秒幾千甚至幾萬個。典型的OLTP系統(tǒng)有電子商務(wù)系統(tǒng)劫灶、銀行裸违、證券等，如美國eBay的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫本昏，就是很典型的OLTP數(shù)據(jù)庫供汛。

• OLAP

也叫聯(lián)機(jī)分析處理（Online Analytical Processing）系統(tǒng)

? 有的時候也叫DSS決策支持系統(tǒng)，就是我們說的數(shù)據(jù)倉庫涌穆。在這樣的系統(tǒng)中怔昨，語句的執(zhí)行量不是考核標(biāo)準(zhǔn)，因為一條語句的執(zhí)行時間可能會非常長宿稀，讀取的數(shù)據(jù)也非常多趁舀。所以，在這樣的系統(tǒng)中原叮，考核的標(biāo)準(zhǔn)往往是磁盤子系統(tǒng)的吞吐量（帶寬）赫编，如能達(dá)到多少MB/s的流量。

• DML

數(shù)據(jù)操縱語言（Data Manipulation Language, DML）

? 數(shù)據(jù)操縱語言（Data Manipulation Language, DML）是SQL語言中奋隶，負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)庫對象運行數(shù)據(jù)訪問工作的指令集擂送，以INSERT、UPDATE唯欣、DELETE三種指令為核心嘹吨，分別代表插入、更新與刪除境氢，是開發(fā)以數(shù)據(jù)為中心的應(yīng)用程序必定會使用到的指令蟀拷，因此有很多開發(fā)人員都把加上SQL的SELECT語句的四大指令以“CRUD”來稱呼碰纬。

DML 的主要功能即是訪問數(shù)據(jù)，因此其語法都是以讀取與寫入數(shù)據(jù)庫為主问芬，除了INSERT以外悦析，其他指令都可能需搭配WHERE指令來過濾數(shù)據(jù)范圍，或是不加WHERE指令來訪問全部的數(shù)據(jù)此衅。

數(shù)據(jù)分層

為什么要分層骑歹？

1. 清晰數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：每一個數(shù)據(jù)分層都有它的作用域，這樣我們在使用表的時候能更方便地定位和理解墨微。
2. 數(shù)據(jù)血緣追蹤：簡單來講可以這樣理解道媚，我們最終給業(yè)務(wù)呈現(xiàn)的是一能直接使用的張業(yè)務(wù)表，但是它的來源有很多翘县，如果有一張來源表出問題了最域，我們希望能夠快速準(zhǔn)確地定位到問題，并清楚它的危害范圍锈麸。
3. 減少重復(fù)開發(fā)：規(guī)范數(shù)據(jù)分層羡宙，開發(fā)一些通用的中間層數(shù)據(jù)，能夠減少極大的重復(fù)計算掐隐。
4. 把復(fù)雜問題簡單化：將一個復(fù)雜的任務(wù)分解成多個步驟來完成，每一層只處理單一的步驟钞馁，比較簡單和容易理解虑省。而且便于維護(hù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題之后僧凰，可以不用修復(fù)所有的數(shù)據(jù)探颈，只需要從有問題的步驟開始修復(fù)。
5. 屏蔽原始數(shù)據(jù)的異常训措。
6. 屏蔽業(yè)務(wù)的影響伪节，不必改一次業(yè)務(wù)就需要重新接入數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)體系中的各個表的依賴就像是電線的流向一樣绩鸣，我們都希望它是規(guī)整怀大、流向清晰、便于管理的呀闻，如下圖：

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但是化借，最終的結(jié)果大多卻是依賴復(fù)雜、層級混亂捡多，想梳理清楚一張表的聲稱途徑會比較困難蓖康，如下圖：

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怎樣分層铐炫？

具體分層細(xì)節(jié)不在展開，之后會做詳細(xì)講解

我們從理論上來做一個抽象蒜焊，可以把數(shù)據(jù)倉庫分為下面三個層倒信，即：數(shù)據(jù)運營層、數(shù)據(jù)倉庫層和數(shù)據(jù)產(chǎn)品層泳梆。

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1. ODS 全稱是 Operational Data Store鳖悠，操作數(shù)據(jù)存儲

“面向主題的”，數(shù)據(jù)運營層鸭丛，也叫ODS層竞穷，是最接近數(shù)據(jù)源中數(shù)據(jù)的一層，數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)鳞溉，經(jīng)過抽取瘾带、洗凈、傳輸熟菲，也就說傳說中的 ETL 之后看政，裝入本層。本層的數(shù)據(jù)抄罕，總體上大多是按照源頭業(yè)務(wù)系統(tǒng)的分類方式而分類的允蚣。

但是，這一層面的數(shù)據(jù)卻不等同于原始數(shù)據(jù)呆贿。在源數(shù)據(jù)裝入這一層時嚷兔，要進(jìn)行諸如去噪（例如有一條數(shù)據(jù)中人的年齡是 300 歲，這種屬于異常數(shù)據(jù)做入，就需要提前做一些處理）冒晰、去重（例如在個人資料表中，同一 ID 卻有兩條重復(fù)數(shù)據(jù)竟块，在接入的時候需要做一步去重）壶运、字段命名規(guī)范等一系列操作。

2. 數(shù)據(jù)倉庫層(DW)浪秘，是數(shù)據(jù)倉庫的主體

在這里蒋情，從 ODS 層中獲得的數(shù)據(jù)按照主題建立各種數(shù)據(jù)模型。這一層和維度建模會有比較深的聯(lián)系耸携。

dw層還可以更加細(xì)分為：dwd和dws層

• DWD：Data Warehouse Detail棵癣，明細(xì)數(shù)據(jù)層。
• DWS：Data Warehouse Summary夺衍，匯總數(shù)據(jù)層浙巫。

3. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品層（APP），這一層是提供為數(shù)據(jù)產(chǎn)品使用的結(jié)果數(shù)據(jù)

在這里，主要是提供給數(shù)據(jù)產(chǎn)品和數(shù)據(jù)分析使用的數(shù)據(jù)的畴，一般會存放在 ES渊抄、Mysql 等系統(tǒng)中供線上系統(tǒng)使用，也可能會存在 Hive 或者 Druid 中供數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘使用丧裁。
比如我們經(jīng)常說的報表數(shù)據(jù)护桦，或者說那種大寬表，一般就放在這里煎娇。

元數(shù)據(jù)

元數(shù)據(jù)（Metadata）是關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)二庵。

在數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中，元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和建立方法的數(shù)據(jù)缓呛，可將其按用途的不同分為兩類：

• 技術(shù)元數(shù)據(jù)（Technical Metadata）
• 業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)（Business Metadata）

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技術(shù)元數(shù)據(jù)

技術(shù)元數(shù)據(jù)是存儲關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)技術(shù)細(xì)節(jié)的數(shù)據(jù)催享，是用于開發(fā)和管理數(shù)據(jù)倉庫使用的數(shù)據(jù)，它主要包括以下信息：

數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)的描述哟绊，包括倉庫模式因妙、視圖、維票髓、層次結(jié)構(gòu)和導(dǎo)出數(shù)據(jù)的定義攀涵，以及數(shù)據(jù)集市的位置和內(nèi)容；
業(yè)務(wù)系統(tǒng)洽沟、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的體系結(jié)構(gòu)和模式
匯總用的算法以故，包括度量和維定義算法，數(shù)據(jù)粒度裆操、主題領(lǐng)域怒详、聚集、匯總踪区、預(yù)定義的查詢與報告棘利；
由操作環(huán)境到數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境的映射，包括源數(shù)據(jù)和它們的內(nèi)容朽缴、數(shù)據(jù)分割、數(shù)據(jù)提取水援、清理密强、轉(zhuǎn)換規(guī)則和數(shù)據(jù)刷新規(guī)則、安全（用戶授權(quán)和存取控制）蜗元。

業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)

業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)角度描述了數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)或渤，它提供了介于使用者和實際系統(tǒng)之間的語義層，使得不懂計算機(jī)技術(shù)的業(yè)務(wù)人員也能夠“讀懂”數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)奕扣。業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)主要包括以下信息：使用者的業(yè)務(wù)術(shù)語所表達(dá)的數(shù)據(jù)模型薪鹦、對象名和屬性名；訪問數(shù)據(jù)的原則和數(shù)據(jù)的來源；系統(tǒng)所提供的分析方法以及公式和報表的信息池磁；具體包括以下信息：

• 企業(yè)概念模型

這是業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)所應(yīng)提供的重要的信息奔害，它表示企業(yè)數(shù)據(jù)模型的高層信息、整個企業(yè)的業(yè)務(wù)概念和相互關(guān)系地熄。以這個企業(yè)模型為基礎(chǔ)华临，不懂?dāng)?shù)據(jù)庫技術(shù)和SQL語句的業(yè)務(wù)人員對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)也能做到心中有數(shù)。

• 多維數(shù)據(jù)模型

這是企業(yè)概念模型的重要組成部分端考，它告訴業(yè)務(wù)分析人員在數(shù)據(jù)集市當(dāng)中有哪些維雅潭、維的類別、數(shù)據(jù)立方體以及數(shù)據(jù)集市中的聚合規(guī)則却特。這里的數(shù)據(jù)立方體表示某主題領(lǐng)域業(yè)務(wù)事實表和維表的多維組織形式扶供。
業(yè)務(wù)概念模型和物理數(shù)據(jù)之間的依賴：以上提到的業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)只是表示出了數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)視圖，這些業(yè)務(wù)視圖與實際的數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)庫裂明、多維數(shù)據(jù)庫中的表椿浓、字段、維漾岳、層次等之間的對應(yīng)關(guān)系也應(yīng)該在元數(shù)據(jù)知識庫中有所體現(xiàn)轰绵。

數(shù)據(jù)模型

什么是數(shù)據(jù)建模

數(shù)據(jù)模型是抽象描述現(xiàn)實世界的一種工具和方法，是通過抽象的實體及實體之間聯(lián)系的形式尼荆，來表示現(xiàn)實世界中事務(wù)的相互關(guān)系的一種映射左腔。在這里，數(shù)據(jù)模型表現(xiàn)的抽象的是實體和實體之間的關(guān)系捅儒，通過對實體和實體之間關(guān)系的定義和描述液样，來表達(dá)實際的業(yè)務(wù)中具體的業(yè)務(wù)關(guān)系。

為什么需要數(shù)據(jù)建模

• 進(jìn)行全面的業(yè)務(wù)梳理巧还，改進(jìn)業(yè)務(wù)流程

  在業(yè)務(wù)模型建設(shè)的階段鞭莽，能夠幫助我們的企業(yè)或者是管理機(jī)關(guān)對本單位的業(yè)務(wù)進(jìn)行全面的梳理。通過業(yè)務(wù)模型的建設(shè)麸祷，我們應(yīng)該能夠全面了解該單位的業(yè)務(wù)架構(gòu)圖和整個業(yè)務(wù)的運行情況澎怒，能夠?qū)I(yè)務(wù)按照特定的規(guī)律進(jìn)行分門別類和程序化，同時阶牍，幫助我們進(jìn)一步的改進(jìn)業(yè)務(wù)的流程喷面，提高業(yè)務(wù)效率，指導(dǎo)我們的業(yè)務(wù)部門的生產(chǎn)走孽。

• 建立全方位的數(shù)據(jù)視角惧辈，消滅信息孤島和數(shù)據(jù)差異

  通過數(shù)據(jù)倉庫的模型建設(shè)，能夠為企業(yè)提供一個整體的數(shù)據(jù)視角磕瓷，不再是各個部門只是關(guān)注自己的數(shù)據(jù)盒齿，而且通過模型的建設(shè)念逞，勾勒出了部門之間內(nèi)在的聯(lián)系，幫助消滅各個部門之間的信息孤島的問題边翁，更為重要的是翎承，通過數(shù)據(jù)模型的建設(shè)，能夠保證整個企業(yè)的數(shù)據(jù)的一致性倒彰，各個部門之間數(shù)據(jù)的差異將會得到有效解決审洞。

• 解決業(yè)務(wù)的變動和數(shù)據(jù)倉庫的靈活性

  通過數(shù)據(jù)模型的建設(shè)，能夠很好的分離出底層技術(shù)的實現(xiàn)和上層業(yè)務(wù)的展現(xiàn)待讳。當(dāng)上層業(yè)務(wù)發(fā)生變化時芒澜，通過數(shù)據(jù)模型，底層的技術(shù)實現(xiàn)可以非常輕松的完成業(yè)務(wù)的變動创淡，從而達(dá)到整個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的靈活性痴晦。

• 幫助數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)本身的建設(shè)

  ?通過數(shù)據(jù)倉庫的模型建設(shè)，開發(fā)人員和業(yè)務(wù)人員能夠很容易的達(dá)成系統(tǒng)建設(shè)范圍的界定琳彩，以及長期目標(biāo)的規(guī)劃誊酌，從而能夠使整個項目組明確當(dāng)前的任務(wù)，加快整個系統(tǒng)建設(shè)的速度露乏。

數(shù)倉建模階段劃分

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• 業(yè)務(wù)建模: 生成業(yè)務(wù)模型碧浊，主要解決業(yè)務(wù)層面的分解和程序化。
• 領(lǐng)域建模: 生成領(lǐng)域模型瘟仿，主要是對業(yè)務(wù)模型進(jìn)行抽象處理箱锐，生成領(lǐng)域概念模型。
• 邏輯建模: 生成邏輯模型劳较，主要是將領(lǐng)域模型的概念實體以及實體之間的關(guān)系進(jìn)行數(shù)據(jù)庫層次的邏輯化驹止。
• 物理建模: 生成物理模型，主要解決观蜗，邏輯模型針對不同關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的物理化以及性能等一些具體的技術(shù)問題臊恋。

數(shù)倉建模方法

具體的實操單獨出文章

范式建模法（ThirdNormal Form，3NF）

范式建模法其實是我們在構(gòu)建數(shù)據(jù)模型常用的一個方法墓捻，該方法的主要由Inmon 所提倡抖仅，主要解決關(guān)系型數(shù)據(jù)庫得數(shù)據(jù)存儲，利用的一種技術(shù)層面上的方法砖第。目前撤卢，我們在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的建模方法，大部分采用的是三范式建模法厂画。

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維度建模法

維度建模法，Kimball 最先提出這一概念拷邢。其最簡單的描述就是袱院，按照事實表，維表來構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)集市忽洛。這種方法的最被人廣泛知曉的名字就是星型模式（Star-schema）

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實體建模法

實體建模法并不是數(shù)據(jù)倉庫建模中常見的一個方法腻惠，它來源于哲學(xué)的一個流派。從哲學(xué)的意義上說欲虚，客觀世界應(yīng)該是可以細(xì)分的集灌，客觀世界應(yīng)該可以分成由一個個實體，以及實體與實體之間的關(guān)系組成复哆。那么我們在數(shù)據(jù)倉庫的建模過程中完全可以引入這個抽象的方法欣喧，將整個業(yè)務(wù)也可以劃分成一個個的實體，而每個實體之間的關(guān)系梯找，以及針對這些關(guān)系的說明就是我們數(shù)據(jù)建模需要做的工作唆阿。

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星型模型架構(gòu) VS 雪花模型架構(gòu)

星型模型

一種非正規(guī)化的結(jié)構(gòu)，多維數(shù)據(jù)集的每一個維度都直接與事實表相連接锈锤，不存在漸變維度驯鳖，所以數(shù)據(jù)有一定的冗余，如在地域維度表中久免，存在國家 A 省 B 的城市 C 以及國家 A 省 B 的城市 D 兩條記錄浅辙，那么國家 A 和省 B 的信息分別存儲了兩次，即存在冗余阎姥。

優(yōu)點：查詢效率高

缺點：數(shù)據(jù)冗余多

如下圖：銷售數(shù)據(jù)倉庫中的星型模型

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雪花模型

當(dāng)有一個或多個維表沒有直接連接到事實表上记舆，而是通過其他維表連接到事實表上，就像多個雪花連接在一起

優(yōu)點：****通過最大限度地減少數(shù)據(jù)存儲量以及聯(lián)合較小的維表來改善查詢性能

缺點：效率低丁寄，有些統(tǒng)計就需要通過表的聯(lián)接才能產(chǎn)生

如下圖：銷售數(shù)據(jù)倉庫中的雪花型模型

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總結(jié)：星型模型因為數(shù)據(jù)的冗余所以很多統(tǒng)計查詢不需要做外部的連接氨淌，因此一般情況下效率比雪花型模型要高。星型結(jié)構(gòu)不用考慮很多正規(guī)化的因素伊磺，設(shè)計與實現(xiàn)都比較簡單盛正。雪花型模型由于去除了冗余，有些統(tǒng)計就需要通過表的聯(lián)接才能產(chǎn)生屑埋，所以效率不一定有星型模型高豪筝。正規(guī)化也是一種比較復(fù)雜的過程，相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)設(shè)計摘能、數(shù)據(jù)的 ETL续崖、以及后期的維護(hù)都要復(fù)雜一些。因此在冗余可以接受的前提下团搞，實際運用中星型模型使用更多严望，也更有效率。

主題和主題域

主題

主題是與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的面向應(yīng)用相對應(yīng)的逻恐，是一個抽象概念像吻，是在較高層次上將企業(yè)信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)綜合峻黍、歸類并進(jìn)行分析利用的抽象。

每一個主題對應(yīng)一個宏觀的分析領(lǐng)域拨匆。在邏輯意義上姆涩，它是對應(yīng)企業(yè)中某一宏觀分析領(lǐng)域所涉及的分析對象。面向主題的數(shù)據(jù)組織方式惭每， 就是在較高層次上對分析對象數(shù)據(jù)的一個完整并且一致的描 述骨饿，能刻畫各個分析對象所涉及的企業(yè)各項數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系台腥。所謂較高層次是相 對面向應(yīng)用的數(shù)據(jù)組織方式而言的宏赘， 是指按照主題進(jìn)行數(shù)據(jù)組織的方式具有更高的數(shù)據(jù)抽象 級別。 與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫面向應(yīng)用進(jìn)行數(shù)據(jù)組織的特點相對應(yīng)览爵， 數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是面向主題進(jìn)行組織的置鼻。主題是根據(jù)分析的要求來確定的。這與按照數(shù)據(jù)處理或應(yīng)用的要求來組織數(shù)據(jù)是不同的蜓竹。

主題域(數(shù)據(jù)域)

主題域通常是聯(lián)系較為緊密的數(shù)據(jù)主題的集合箕母。可以根據(jù)業(yè)務(wù)的關(guān)注點俱济，將這些數(shù)據(jù)主題劃分到不同的主題域嘶是。主題域的確定必須由最終用戶和數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計人員共同完成。

主題域蛛碌、主題聂喇、實體間關(guān)系

主題設(shè)計是對主題域進(jìn)一步分解，細(xì)化的過程蔚携。主題域下面可以有多個主題希太，主題還可以劃分成更多的子主題，而實體則是不可劃分的最小單位酝蜒。主題域誊辉、主題、實體的關(guān)系如下圖所示：

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如何應(yīng)用亡脑？

持續(xù)更新

參考

• 數(shù)據(jù)倉庫百度百科
• 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的發(fā)展歷程堕澄，數(shù)倉發(fā)展歷史
• 數(shù)據(jù)倉庫、主題域霉咨、主題概念與定義
• 什么是數(shù)據(jù)倉庫
• 木東居士-如何優(yōu)雅地設(shè)計數(shù)據(jù)分層
• 數(shù)據(jù)倉庫與元數(shù)據(jù)
• 數(shù)據(jù)倉庫學(xué)習(xí)（二）——數(shù)據(jù)倉庫建模