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第 三 章
数据仓库原理
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数据仓库结构体系
数据仓库的数据模型
数据抽取、转换和装载
* 元数据
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数据仓库结构体系
数据仓库结构
数据集市及其结构
数据仓库系统结构
数据仓库运行结构
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近期基本数据：是最近时期的业务数据，是数据
仓库用户最感兴趣的部分，数据量大。
历史基本数据：近期基本数据随时间的推移，由
数据仓库的时间控制机制转为历史基本数据。
轻度综合数据：是从近期基本数据中提取出的，
这层数据是按时间段选取，或者按数据属性
（attributes）和内容（contents）进行综合。
高度综合数据层：这一层的数据是在轻度综合数
据基础上的再一次综合，是一种准决策数据。
数据仓库结构
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1.数据集市的产生
• 数据仓库工作范围和成本常常是巨大的。开发数
据仓库是代价很高、时间较长的大项目。
• 提供更紧密集成的数据集市就应运产生。
• 目前，全世界对数据仓库总投资的一半以上均集
中在数据集市上。
数据集市及其结构
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数据集市（Data Marts）是一种更小、更集
中的数据仓库，为公司提供分析商业数据的
一条廉价途径。
Data Marts是指具有特定应用的数据仓库，
主要针对某个应用或者具体部门级的应用，
支持用户获得竞争优势或者找到进入新市场
的具体解决方案。
2.数据集市概念
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3.数据集市与数据仓库差别
（1）数据仓库是基于整个企业的数据模型建立的，
它面向企业范围内的主题。而数据集市是按照某一
特定部门的数据模型建立的。
（2）部门的主题与企业的主题之间可能存在关联，
也可能不存在关联。
（3）数据集市的数据组织一般采用星型模型。
大型数据仓库的数据组织，如NCR公司采用第三范式。
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1、规模是小的
2、特定的应用
3、面向部门
4、由业务部门定义，设计和开发
5、由业务部门管理和维护
6、快速实现
7、购买较便宜
8、投资快速回收
9、更详细的、预先存在的数据仓库的摘要子集
10、可升级到完整的数据仓库
4.数据集市的特性
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独立数据集市(Independent Data
Mart)
从属数据集市(Dependent Data Mart)
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数据仓库系统由数据仓库（DW）、仓库管理和分析工
具三部分组成。
数据仓库系统结构
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1、仓库管理
（1）数据建模
数据建模是建立数据仓库的数据模型。
数据仓库的数据模型不同于数据库的数据模型在于：
数据仓库只为决策分析用，不包含事务处理的数据。
数据仓库的增加了时间属性数据。
数据仓库增加了一些综合数据。
数据仓库的数据建模是适应决策用户使用的逻辑数据
模型。
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解释
数据模型不同于数学模型：
数据模型是对数据进行组织和存储结构的描述模型。
如数据库的数据模型，数据仓库的数据模型。
数学模型是对数据变量的关系建立方程的描述模型。
如线性规划模型。数学模型是《运筹学》中讨论的
模型。
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（2）数据抽取、转换、装载
数据仓库中的数据，是通过在源数据中
抽取数据，按数据仓库的逻辑数据模型
的要求进行数据转换，再按物理数据模
型的要求装载到数据仓库中去。
数据抽取、转换、装载（ETL）是建立数
据仓库的重要步骤，需要花费开发数据
仓库70%的工作量。
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（1）查询工具
数据仓库的查询不是指对记录级数据的查
询，而是指对分析要求的查询。
一般包含：
可视化工具：以图形化方式展示数据，可
以帮助了解数据的结构，关系以及动态性。
2、分析工具
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（2）多维分析工具（OLAP工具）
通过对信息的多种可能的观察形式进行快
速、一致和交互性的存取，这样便利用户对数据
进行深入的分析和观察。
多维数据的每一维代表对数据的一个特定
的观察视角，如时间、地域、业务等。
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（3）数据挖掘工具
从大量数据中挖掘具有规律性知识，需要
利用数据挖掘（Data Mining）工具。
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数据仓库的运行结构
数据仓库应用是一个典型的客户/服务器（C/S）结构形
式：
客户端所做的工作：客户交互、格式化查询、结果显示、
报表生成等。
服务器端完成各种辅助决策的SQL查询、复杂的计算和各
类综合功能等。
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解释
客户/服务器（C/S）是网络上一种重要的
组织形式。
数据仓库在网络上都是以服务器
（Server）形式提供服务，能对网络上
多个客户（Client）同时提供服务。
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OLAP服务器将加强和规范化决策支持的服务工
作，集中和简化了原客户端和数据仓库服务器的部
分工作，降低了系统数据传输量。
这种结构形式工作效率更高。
OLAP的三层C/S结构
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数据仓库存储采用多维数据模型。
数据仓库的数据模型
果汁
可乐
牛奶商品维
奶油
浴巾
香皂
北京
上海
长沙
1 2 3 4 5 6 7
城市维
日期维
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维就是相同类数据的集合，商店、时间和产品
都是维。各个商店的集合是一维，时间的集合
是一维，商品的集合是一维。每一个商店、每
一段时间、每一种商品就是某一维的一个成员。
每一个销售事实由一个特定的商品、一个特
定的时间、一个特定的商品组成。
两维表，如通常的电子表格。三维构成立方
体，若再增加一维，则图形很难想象，也不容
易在屏幕上画出来。
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大多数的数据仓库都采用“星型模型”。星型模型是由
“事实表”（大表）以及多个“维表”（小表）所组成。
“事实表”中存放大量关于企业的事实数据（数量数据）
。
例如：多个时期的数据可能会出现在同一个“事实表”
中。“维表”中存放描述性数据，维表是围绕事实表建立的
较小的表。
星型模型数据如下图：
星型模型
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订货表
客户表
销售员表
事实表
产品表
日期表
地区表
星型模型数据存储情况示意图
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雪花模型
雪花模型对星型模型的维表进一步层次化，原来的各维表
可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的“层次”区域。
在上面星型模型的数据中 ，对“产品表”“日期表”“
地区表”进行扩展形成雪花模型数据见下图。
星网模型
星网模型是将多个星型模型连接起来形成网状结构。多个
星型模型通过相同的维，如时间维，连接多个事实表。
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地区键
……
事务键
……
用户键
……
时间键
……
状态键
……
时间键
用户键
事务键
地区键
电话费用
时间键
用户键
状态键
电话余额
电话公司星网模型实例
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第三范式
范式实际上是传统的关系数据库的设计理论。
数据仓库可以按第三范式进行逻辑数据建模。
它不同于星型模型在于，把事实表和维表的属
性都集中在同一数据库中，按第三范式组织数
据。它减少了维表中的键和不必要的属性。
著名的NCR数据仓库公司采用了第三范式的逻
辑数据模型。
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星型模型在进行多维数据分析时，速度
是很快的。但是增加维度将是很困难的
事情。
第三范式对于海量数据（如TB级），且
需要处理大量的动态业务分析时，就显
示了它的优势。
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数据抽取、转换和装载
数据仓库的数据来源于多个数据源，主要是企
业内部数据；存档的历史数据；企业的外部数
据。这些数据源可能是在不同的硬件平台上，
使用不同的操作系统。源数据是以不同的格式
存放在不同的数据库中。
数据仓库需要将这些源数据经过抽取、转换
和装载的过程，存储到数据仓库的数据模型中。
可以说，数据仓库的数据获取需要经过抽取
（Extraction）、转换（Transform）、装载
（Load）三个过程即ETL过程。
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3．3．1 数据抽取
（1）确认数据源
（2）数据抽取技术
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1.确认数据源
列出对事实表的每一个数据项和事实
列出每一个维度属性
对于每个目标数据项，找出源数据项
一个数据元素有多个来源，选择最好的来源
确认一个目标字段的多个源字段，建立合并规则
确认一个目标字段的多个源字段，建立分离规则
确定默认值
检查缺失值的源数据
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2.数据抽取技术
当前值。
源系统中存储的数据都代表了当前时刻的值。
当商业交易时，这些数据是会发生变化的。
周期性的状态。
这类数据存储的是每次发生变化时的状态。
例如，对于每一保险索赔，都经过索赔开始、
确认、评估和解决等步骤，都要考虑有时间
说明。
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3．3．2 数据转换
1.数据转换的基本功能
2.数据转换类型
3.数据整合和合并
4.如何实施转换
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1.数据转换的基本功能
选择：从源系统中选择整个记录或者部分记录。
分离/合并：对源系统中的数据进行分离操作或者合并操作。
转化：对源系统进行标准化和可理解化。
汇总：将最低粒度数据进行汇总。
清晰：对单个字段数据进行重新分配和简化 。
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2.数据转换类型
（1）格式修正
（2）字段的解码
（3）计算值和导出值
（4）单个字段的分离
（5）信息的合并
（6）特征集合转化
（7）度量单位的转化
（8）关键字重新构造
（9）汇总
（10）日期/时间转化
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3.数据整合和合并
数据整合和合并是将相关的源数据组合
成一致的数据结构，装入数据仓库。
（1）实体识别问题
数据来源于多个不同的客户系统，对相同客户可能分别
有不同的键码，将它们组合成一条单独的记录。
（2）多数据源相同属性不同值的问题
不同系统中得到的值存在一些差别 ，需要给出合理的值。
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4.如何实施转换
自己编写程序实现数据转换
使用转换工具
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3．3．3 数据装载
（1）数据装载方式
（2）数据装载类型
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1.数据装载方式
基本装载
按照装载的目标表，将转换过的数据输入到目标表中去。
追加
如果目标表中已经存在数据，追加过程在保存已有数据的基础
上增加输入数据。
破坏性合并
用新输入数据更新目标记录数据。
建设性合并
保留已有的记录，增加输入的记录，并标记为旧记录的替代。
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2.数据装载类型
最初装载
这是第一次对整个数据仓库进行装载。
增量装载
由于源系统的变化，数据仓库需要装载变化的数据。
完全刷新
这种类型的数据装载用于周期性重写数据仓库。
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ETL工具
有 3 类 ETL工具：
1 . 数据转换引擎
2 . 代码生成器
3 . 通过复制捕获数据
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3．4 元数据
3．4．1 元数据的重要性
3．4．2 关于数据源的元数据
3．4．3 关于数据模型的元数据
3．4．4 关于数据仓库映射的元数据
3．4．5 关于数据仓库使用的元数据
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3．4．1 元数据的重要性
最基本的元数据相当于数据库系统中的
数据字典。
元数据定义了数据仓库有什么，指明了
数据仓库中数据的内容和位置，刻画了
数据的抽取和转换规则，存储了与数据
仓库主题有关的各种商业信息，而且整
个数据仓库的运行都是基于元数据的。
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这类元数据是对不同平台上的数据源的物理结构和
含义的描述。具体为：
（1）数据源中所有物理(存储）数据结构，包括
所有的数据项及数据类型。
（2）所有数据项的业务定义。
（3）每个数据项更新的频率，以及由谁或那个过
程更新的说明。
（4）每个数据项的有效值。
关于数据源的元数据
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这组元数据描述了数据仓库中有什么数据以及
数据之间的关系，它们是用户使用管理数据仓
库的基础，它是数据仓库的字典。
这种的元数据可以支持用户从数据仓库中获
取数据。
关于数据模型的元数据
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例如，雇员与技能之间的关系如图表示。
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这类元数据是数据源与数据仓库数据间的
映射。
当数据源中的一个数据项与数据仓库建立
了映射关系，就应该记下这些数据项发生的任
何变换或变动。即用元数据反映数据仓库中的
数据项是从哪个特定的数据源填充的，经过那
些转换，变换和加载过程。
关于数据仓库映射的元数据
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1．抽取工作之间的复杂关系
一个数据的抽取要经过许多步骤。如图所示：
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2．源数据与目标数据之间的映射
（1）抽取工作
（2）抽取工作步骤
（3）抽取表映射
（4）抽取属性映射
（5）记录筛选规则
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这类元数据是数据仓库中信息的使用情况描述。
数据仓库的用户最关心的是两类元数据：
（1）元数据告诉数据仓库中有什么数据，它们从哪里来。
即如何按主题查看数据仓库的内容。
（2）元数据提供已有的可重复利用的查询语言信息。如果
某个查询能够满足他们的需求，或者与他们的愿望相似，他们
就可以再次使用那些查询而不必从头开始编程。
关于数据仓库使用的元数据能帮助用户到数据仓库查询所
需要的信息，用于解决企业问题。
关于数据仓库使用的元数据
