數(shù)據(jù)倉庫模型設計遵循“自頂向下、逐步求精”的設計原則。

模型設計分為三個階段：

1，概念模型

對業(yè)務的范圍和使用，從高度上進行抽象概括，也就是劃分主題域。

一般劃分為8個主題域：

客戶、服務、服務使用、賬務、結算、資源、客服、營銷

為什么要劃分主題域？

劃分主題域，是根據(jù)業(yè)務的應用和需要來劃分的，是用來達到數(shù)據(jù)與業(yè)務緊耦合的目的。

2，邏輯模型

對概念模型中的主題進行細化，定義實體與實體之間的關系，和實體的屬性。

即定義具體表的作用，表與表的約束，表的字段。形成ER圖。

這些實體的設計都是基于業(yè)務規(guī)則，可以說，這一階段主要面對的是業(yè)務。也就是“業(yè)務驅動建模”

3，物理模型

依照邏輯模型，在數(shù)據(jù)庫中進行建表、索引等。數(shù)據(jù)倉庫，為了滿足高性能的需求，可以增加冗余、隱藏表之間的約束等反第三范式操作。

這一階段，主要針對的是數(shù)據(jù)庫、硬件、性能。

范式：

第一范式：數(shù)據(jù)庫表的字段都是單一屬性，不可再分。

第二范式：數(shù)據(jù)庫表中不存在非關鍵字段對任一候選關鍵字段的部分函數(shù)依賴。

（部分函數(shù)依賴指的是存在組合關鍵字中的某些字段決定非關鍵字段的情況）。即要求所有屬性都依賴于主鍵。

第三范式：數(shù)據(jù)庫表中不存在非關鍵字段對任一候選關鍵字段的傳遞函數(shù)依賴。

范式是向下兼容的。

例如： 

1）違反第一范式。因為：學生部門可以分解為：學院，系，班級

2）違反第二范式。因為：關鍵字段是學生ID和課程ID， 但存在“課程ID”決定課程名稱和課程學分。

3）違反第三范式。因為：關鍵字段是學生ID，但存在可能名稱和學分依賴“課程ID”。

星型模型和雪花模型

首先，他們都是由一個事實表和一組維度表組成。

星型模型，也被稱為維度建模。

區(qū)別在于：

星型模型：維度表直接跟事實表連接，圖型像星星。

如區(qū)縣和地市做為同一維度都在地市表中。

*維度預處理，維度會預先進行分類，排序等預處理。

雪花模型：一些維度表不是直接與事實表連接，而是通過維度表中轉，圖形像雪花。

例如：

圖1：星型模型

圖2 雪花模型

從性能來看，星型模型查詢性能好。

為了提高性能，可以允許違反第三范式，適當?shù)娜哂?、隱藏表之間的約束。

維度建模

將商業(yè)維度融合到數(shù)據(jù)模型中，由此得名維度建模。

或者說，為了分析方便（商業(yè)應用要求），將同一維度的不同層次的維度（如地市ID，區(qū)縣ID）都融合到事實表中（如用戶寬表）。

維度模型也是星型模型。

它 強調(diào)的是先對維度進行預處理，將多個維度集合到一個事實表，形成一個寬表，如上面的用戶統(tǒng)一視圖。包含了20多個維度。這樣可以組合各維度，形成靈活的報表查詢。

電信行業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫都采用了分層設計原則。

總的來說，分三層：接口層、中間匯總層和應用層。

特別強調(diào)的是：

中間層是數(shù)據(jù)倉庫最重要的一層。直接決定了數(shù)據(jù)倉庫的性能。

一般的做法是：

1）數(shù)據(jù)匯總。將底層數(shù)據(jù)按維度進行小顆粒度匯總

2）信息聚合。將多張表的信息聚合在一個表中。這樣的好處，是避免使用表關聯(lián)，提高查詢性能。

如果說分層設計，是橫向的設計原則，那么主題分域是縱向的處理方法。

具體做法就是從業(yè)務上，高度的抽象和歸納，將數(shù)據(jù)劃分為不同的主題域。

分域后的好處：業(yè)務緊耦合、便于數(shù)據(jù)拓展、便于使用。

域是要具有明顯的表命名規(guī)則，如：

用戶信息域—— user

通信行為—— call

數(shù)據(jù)業(yè)務—— gprs

賬務 —— bill

客戶服務—— serv

xx經(jīng)分系統(tǒng)的數(shù)據(jù)架構圖：