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            數(shù)據(jù)倉庫中,什么是business key?

            來源:千鋒教育
            發(fā)布人:xqq
            時間: 2023-10-13 17:45:55 1697190355

            一、數(shù)據(jù)倉庫中,什么是business key

            在數(shù)據(jù)倉庫中,Business key(業(yè)務(wù)鍵)是指與業(yè)務(wù)相關(guān)的那些主鍵或少數(shù)標識符,通常由業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)<掖_定。它是用于標識業(yè)務(wù)實體或事務(wù)的關(guān)鍵屬性,例如客戶姓名、訂單編號、產(chǎn)品代碼等。

            在數(shù)據(jù)倉庫建模中,Business key是一個重要的概念,因為它可以幫助將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可分析的形式并且為數(shù)據(jù)集成提供了一個很好的起點。通常,數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)模型都是基于業(yè)務(wù)鍵而不是原始數(shù)據(jù)庫中的物理主鍵來設(shè)計的。

            二、數(shù)據(jù)倉庫概述

            1、數(shù)據(jù)倉庫誕生的原因

            歷史數(shù)據(jù)積存:歷史數(shù)據(jù)使用頻率過低,堆積在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中,會導(dǎo)致查詢性能下降企業(yè)數(shù)據(jù)分析需要:各個部門自己建立獨立的數(shù)據(jù)抽取系統(tǒng),導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致,資源 浪費嚴重,數(shù)據(jù)庫權(quán)限也會存在風險

            2、數(shù)據(jù)倉庫的基本概念

            數(shù)據(jù)倉庫,英文名稱為Data Warehouse,可簡寫為DW或DWH。數(shù)據(jù)倉庫顧名思義,是一個很大的數(shù)據(jù)存儲集合,出于企業(yè)的分析性報告和決策支持目的而創(chuàng)建,對多樣的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行篩選與整合。它為企業(yè)提供一定的BI(商業(yè)智能)能力,指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程改進、監(jiān)視時間、成本、質(zhì)量以及控制。

            數(shù)據(jù)倉庫將各個異構(gòu)的數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)給統(tǒng)一管理起來,并且完成了質(zhì)量較差的數(shù)據(jù)的剔除、格式轉(zhuǎn)換,最終按照一種合理的建模方式來完成源數(shù)據(jù)組織形式的轉(zhuǎn)變,以更好的支持到前端的可視化分析。數(shù)據(jù)倉庫的輸入方式是各種各樣的數(shù)據(jù)源,最終的輸出用于企業(yè)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)報表等方向。

            3、數(shù)據(jù)倉庫的主要特征

            數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的(Subject-Oriented )、集成的(Integrated)、穩(wěn)定的(Non-Volatile)和時變的(Time-Variant )數(shù)據(jù)集合,面向數(shù)據(jù)分析,用以支持管理決策。

            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,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,所有數(shù)據(jù)都圍繞某一主題來組織。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,原始數(shù)據(jù)來自不同的數(shù)據(jù)源,存儲方式各不相同。要整合成為最終的數(shù)據(jù)集合,需要從數(shù)據(jù)源經(jīng)過一系列抽取、清洗、轉(zhuǎn)換的過程。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,不允許被修改。用戶只能通過分析工具進行查詢和分析。這里說明一點,數(shù)據(jù)倉庫基本上是不許允許用戶進行修改,刪除操作的。大多數(shù)的場景是用來查詢分析數(shù)據(jù)。時變性:數(shù)據(jù)倉庫會定期接收新的集成數(shù)據(jù),反應(yīng)出最新的數(shù)據(jù)變化。這和穩(wěn)定特點并不矛盾。

            另外說明,上面我們已經(jīng)說了數(shù)據(jù)倉庫中的歷史數(shù)據(jù)是不能修改的,那我們每天修改或新增的數(shù)據(jù),從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫中,可以以時間戳標記版本來標記最新數(shù)據(jù),老舊的數(shù)據(jù)就可以定期刪除,保證數(shù)據(jù)分析的準確性。

            4、數(shù)據(jù)倉庫分層架構(gòu)

            按照數(shù)據(jù)流入流出的過程,數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)可分為三層——源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)應(yīng)用。

            數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源于不同的源數(shù)據(jù),并提供多樣的數(shù)據(jù)應(yīng)用,數(shù)據(jù)自下而上流入數(shù)據(jù)倉庫后向上層開放應(yīng)用,而數(shù)據(jù)倉庫只是中間集成化數(shù)據(jù)管理的一個平臺。

            源數(shù)據(jù)層(ODS): 操作性數(shù)據(jù)(Operational Data Store) ,是作為數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫的一種過渡,ODS的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一般與數(shù)據(jù)來源保持一致,可以增加字段用來進行數(shù)據(jù)管理,存儲的歷史數(shù)據(jù)只是只讀的,提供業(yè)務(wù)系統(tǒng)查詢使用, 而且ODS的數(shù)據(jù)周期一般比較短。ODS的數(shù)據(jù)為后一步的數(shù)據(jù)處理做準備。數(shù)據(jù)倉庫層(DW):數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse),是數(shù)據(jù)的歸宿,這里保持這所有的從ODS到來的數(shù)據(jù),并長期保存,而且這些數(shù)據(jù)不會被修改,DW層的數(shù)據(jù)應(yīng)該是一致的、準確的、干凈的數(shù)據(jù),即對源系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行了清洗(去除了雜質(zhì))后的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)應(yīng)用層(DA):數(shù)據(jù)應(yīng)用(Data Application),為了特定的應(yīng)用目的或應(yīng)用范圍,而從數(shù)據(jù)倉庫中獨立出來的一部分數(shù)據(jù),也可稱為部門數(shù)據(jù)或主題數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)面向應(yīng)用。如根據(jù)報表、專題分析需求而計算生成的數(shù)據(jù)。????

            5、數(shù)據(jù)倉庫之ETL

            建立OLAP應(yīng)用之前,我們要想辦法把各個獨立系統(tǒng)的數(shù)據(jù)抽取出來,經(jīng)過一定的轉(zhuǎn)換和過濾,存放到一個集中的地方,成為數(shù)據(jù)倉庫。這個抽取,轉(zhuǎn)換,加載的過程叫ETL(Extract, Transform,Load),目的是將企業(yè)中分散、零亂、標準不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起。

            ETL是數(shù)據(jù)倉庫的流水線,也可以認為是數(shù)據(jù)倉庫的血液,它維系著數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的新陳代謝,而數(shù)據(jù)倉庫日常的管理和維護工作的大部分精力就是保持ETL的正常和穩(wěn)定。

            6、與數(shù)據(jù)庫的區(qū)別

            數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計,數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計的。數(shù)據(jù)庫一般存儲業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫設(shè)計是盡量避免冗余,一般針對某一業(yè)務(wù)應(yīng)用進行設(shè)計,比如一張簡單的User表,記錄用戶名、密碼等簡單數(shù)據(jù)即可,符合業(yè)務(wù)應(yīng)用,但是不符合分析。數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計是有意引入冗余,依照分析需求,分析維度、分析指標進行設(shè)計。數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計,數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計。

            延伸閱讀1:數(shù)據(jù)倉庫使用的主要技術(shù)

            并行:計算的硬件環(huán)境、操作系統(tǒng)環(huán)境、 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和所有相關(guān)的數(shù)據(jù)庫操作、查詢工具和技術(shù)、應(yīng)用程序等各個領(lǐng)域都可以從并行的最新成就中獲益。分區(qū):分區(qū)功能使得支持大型表和索引更容易,同時也提高了數(shù)據(jù)管理和查詢性能。數(shù)據(jù)壓縮:數(shù)據(jù)壓縮功能降低了數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境中通常需要的用于存儲大量數(shù)據(jù)的磁盤系統(tǒng)的成本,新的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)也已經(jīng)消除了壓縮數(shù)據(jù)對查詢性能造成的負面影響。
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