文档介绍：数据仓库的设计主要内容设计原则分类面向主题原则数据驱动原则原型法设计原则具体步骤设计原则分类数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的、随时间不断变化的,这些特点决定了数据仓库的系统设计不能采用同开发传统的OLTP数据库一样的设计方法,其设计过程必须遵循下述三条原则:面向主题原则数据驱动原则原型法设计原则面向主题原则构建数据仓库的目的是面向企业的管理人员,为经营管理提供决策支持信息。因此数据仓库的组织设计必须以用户决策的需要来确定,即从用户决策的主观需求(主题)开始。为了进行数据分析首先要有分析的主题,以主题为起始点,进行相关数据的设计,最终建立起一个面向主题的分析型环境。数据驱动原则数据的来源由于数据仓库是在现存数据库系统基础上进行开发的,它着眼于有效地提取、综合、集成和挖掘已有数据库中的数据资源,服务于企业高层领导管理决策分析的需要。因此数据仓库中的数据必须是从已有的数据源中抽取出来,是已经存在的数据或对已经存在的数据进行加工处理而获得。数据驱动方法(原则)在数据仓库设计中,由于其所有数据均应建立在已有的数据库基础上,即是从已经存在于操作型环境中的数据出发进行数据仓库的设计,这种设计方法被称为:“数据驱动”方法。原型法设计原则数据仓库系统的原始需求不明确,且不断变化与增加,开发者最初并不能确切了解到用户的明确而详细的需求,用户所能提供的无非是需求的大的方向以及部分需求,更不能较准确地预见到以后的需求。因此,采用原型法来进行数据仓库的开发是比较合适的,即从构建系统的基本框架着手,不断丰富与完善整个系统。数据仓库的设计是一个逐步求精的过程,用户的需求是在设计过程中不断细化明确的。同时,数据仓库系统的开发也是一个经过不断循环、反馈而使系统不断增长与完善的过程。在数据仓库开发的整个过程中,自始至终要求决策人员和开发者的共同参与和密切合作,不做或尽量少做无效工作或重复工作。具体步骤数据仓库设计大致有如下几个步骤:明确主题概念设计技术准备逻辑设计物理设计数据仓库生成数据仓库的运行与维护具体步骤明确主题在数据仓库设计的开始,首先要做的事是有关分析人员需确定领域的分析对象,这个对象就是主题。如在商场中经常需要分析的主题是商品、顾客与供应商。主题是一种较高层次的抽象,对它的认识与表示是一个逐步完善的过程。因此,在开始时不妨先确定一个初步的主题概念以利于设计工作的开始,此后随着设计工作的进一步开展,再逐步扩充与完善。具体步骤概念设计在明确主题与已有数据源的情况下,用E-R图建立一个数据仓库抽象数据模型。技术准备准备具体的物理实现环境,包括:概念模型的评估:其内容包括数据仓库的性能指标,如数据存取能力,模型重组能力,数据装载能力等。在评估基础上提出数据仓库的软硬件平台要求,包括计算机、网络结构、操作系统、数据库及数据仓库软件的选购要求等。具体步骤逻辑模型设计在数据仓库概念模型基础上可以设计逻辑模型。物理模型设计在逻辑模型设计基础上确定数据的存储结构、索引策略、存储分配及数据存放位置等与物理有关的内容。物理模型设计的具体方法与数据库设计中的大致相似。