数据架构 - 关系型数据仓库

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在当今数据驱动的世界中，企业生成并管理着海量的信息。为了处理这些信息，他们需要一个地方来存储数据并快速检索。这就是**关系型数据仓库**的作用。它以结构化的方式组织数据，使其易于访问和分析。

在本教程中，我们将了解什么是关系型数据仓库，它的主要组成部分，以及它如何帮助企业做出明智的决策。

什么是数据仓库？

**数据仓库**是一个用于存储数据的庞大存储空间，它将来自多个来源的信息收集并组织到一个位置。其主要目标是支持明智的决策，允许用户快速运行查询并生成报表。总的来说，数据仓库在有效的数据管理和分析中发挥着关键作用。

为什么我们需要数据仓库？

我们需要**数据仓库**是因为它们提供了几个重要的益处。

• 它们将所有重要数据存储在一个方便的位置。
• 它们允许我们回顾过去的数据，从中学习。
• 它们帮助领导者为公司做出明智的决策。
• 它们帮助我们发现数据中的模式和趋势。
• 数据仓库对于理解和有效地使用信息至关重要。

什么不是数据仓库？

以下是人们在思考数据仓库时常犯的三个错误。

• 简单地复制数据库
  • **错误方法：**仅仅复制您的业务数据库并将其命名为“**DW_Database**”。
  • **错误原因：**这无助于正确地分析数据。
  • **示例：**如果您复制销售数据库并将其命名为“**DW_Sales**”，它仍然没有组织好以供分析。
• 未经计划地混合数据
  • **错误方法：**仅使用数据库视图将来自不同来源的类似数据组合在一起。
  • **错误原因：**它会导致混淆并使数据更难使用。
  • **示例：**如果您从三个不同的系统中获取客户信息，则不应在没有适当组织的情况下将它们混合在一起。
• 将其用作存储转储
  • **错误方法：**每当有人需要数据时添加随机表。
  • **错误原因：**造成混乱，难以查找和使用数据。
  • **示例：**就像将文件随意扔进文件柜一样——以后很难找到您需要的东西。

**正确方法：**在创建数据仓库之前，始终

• 规划如何组织您的数据。
• 考虑谁需要什么信息。
• 仔细设计它，以便于报表和分析使用。
• 从一开始就花时间正确地设置它。

什么是关系型数据仓库？

**关系型数据仓库**是用于存储和管理来自不同来源的大量组织数据的中心位置。之所以称为“**关系型**”，是因为它将数据组织成表（或关系）。每个表都由行和列组成，其中行表示实体（如客户或产品），列表示属性（如名称、价格或数量）。之所以称为**数据仓库**，是因为它从各种来源（如事务数据库和应用程序）收集、存储和管理大量结构化数据。

关系型数据库与普通数据库有何不同？

**关系型数据库**在几个重要方面与**普通数据库**不同。虽然两者都存储数据，但关系型数据库是专门为分析而不是日常使用而设计的。它专注于过去的数据，使轻松回顾历史信息成为可能。此外，它旨在快速处理复杂的问题，帮助用户从海量数据中获得见解。

如何在关系型数据库中组织数据？

在**关系型数据仓库**中，数据通常以两种主要方式组织。

• **事实表：**这些存储关于业务的主要数字或“事实”。
  • **示例：**一个显示每天销售了多少产品的表。
• **维度表：**这些提供有关事实的更多详细信息。
  • **示例：**一个包含有关每个产品的信息的表，例如其颜色、尺寸或价格。

组织数据的常用布局包括。

• **星型模式：**当您将其绘制出来时，它看起来像一颗星。一个事实表位于中间，连接到周围的许多维度表。它简单易用，适合许多企业。
• **雪花模式：**这类似于星型模式，但某些维度表被拆分为更多表。它可以节省空间，但使用起来可能会较慢。

为什么要使用关系型数据仓库？

**关系型数据仓库**是一种特殊类型的数据库，可帮助组织管理和使用其重要信息。以下是它的价值所在。

• **数据集中：**关系型数据仓库将公司所有重要信息放在一个地方，就像一个大型数字数据存储室。
• **结构化组织：**它将数据排列在相互关联的表中，使人们更容易理解和使用信息。
• **分析能力：**仓库允许您提出有关业务的复杂问题并快速获得答案，帮助您更好地了解公司。
• **历史数据保留：**它将旧信息与新数据一起保留，因此您可以了解事物如何随时间变化。
• **决策支持：**通过组织所有这些信息，它可以帮助公司领导者根据事实而不是猜测做出更明智的选择。

数据仓库与关系型数据仓库

**数据仓库**是一个通用术语，指一个大型存储系统，用于存储来自各种来源的历史和当前数据，以进行分析和报告。

**关系型数据仓库**是一种特定类型，它使用关系型数据库结构，使用具有行和列的表，这些表相互连接。

关系型数据仓库的关键特征

• 使用相互链接的结构化表。
• 遵循数据库规则以确保数据一致性。
• 允许使用SQL进行复杂查询。
• 更适合组织的、结构化的数据。
• 更易于管理和更新。

关系型数据仓库中的自顶向下方法

**自顶向下方法**是构建关系型数据仓库的分步方法。它从整体业务目标开始，然后再深入到技术细节。在开始之前，了解您的目标以及实现目标的最佳方法非常重要。

• 基本步骤
• **问题规划：**首先定义您的业务目标以及数据应回答的具体问题。这有助于确保数据仓库的设计满足实际需求。
• **业务需求收集：**与所有部门合作，了解他们的报表需求并确定他们想要跟踪的关键绩效指标。
• **设计蓝图创建：**为您的数据仓库创建一个计划，展示不同部分如何连接以及您将需要哪些工具。
• **数据组织：**制定明确的计划来存储和链接不同类型的数据，确保所有内容在逻辑上都紧密结合在一起。
• **系统构建：**根据您的计划构建实际的数据库和表，仔细设置结构。
• **数据流设置：**设置从不同来源获取数据的流程，确保数据已清理并正确加载到仓库中。
• **工具实施：**安装和设置允许用户轻松访问、分析和创建数据报表的工具。
• **测试阶段：**测试所有系统以确保它们准确工作，修复任何问题，并确认所有内容都能顺利运行。
• **维护计划：**定期更新系统，根据需要添加新功能，并根据用户反馈不断改进。

一些流行的关系型数据仓库系统有哪些？

以下是一些当今企业使用最广泛的系统。

• **Oracle：**许多组织使用的强大系统。
• **Microsoft SQL Server：**与其他Microsoft产品配合良好。
• **Amazon Redshift：**运行在亚马逊的云计算服务器上。
• **Google BigQuery：**Google用于快速处理海量数据的工具。

关系型数据仓库的用例有哪些？

**关系型数据仓库**通常用于

• 商业智能和分析
• 财务报表和预测
• 客户行为分析
• 供应链优化

使用关系型数据仓库有哪些缺点？

• **复杂性：**设计和维护关系型数据仓库可能很复杂，需要特殊的技能，这可能会增加成本。
• **高成本：**实施关系型数据仓库成本很高，因为需要硬件、软件和人员，而持续的维护会增加这些成本。
• **数据集成问题：**由于不同的格式和质量，组合来自不同来源的数据可能具有挑战性，需要花费大量时间进行清理。
• **数据更新缓慢：**关系型数据仓库可能无法提供实时数据，从而导致访问最新信息的延迟。
• **维护期间访问受限：**定期维护可能会阻止用户访问，导致他们在无法运行报表时感到沮丧。

关系型数据仓库的未来发展趋势如何？

未来将重点关注满足数据需求的新技术。以下是一些趋势。

• 转向云计算以节省成本并更好地工作。
• 处理不同类型的数据，而不仅仅是数字和文字。
• 使用高级算法自动查找数据中的模式。
• 提供更快的响应速度，有时甚至可以即时响应。