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数据仓库模型设计方法---关系模型和多维模型比较分析

(2010-10-24 09:49:33)
标签:

数据仓库

关系模型

数据集市

数据库设计

关系模式

杂谈

分类: DataWareHouse

数据仓库中广泛采用的数据库设计模型有两种:关系型和多维型。普遍认为在数据仓库的设计方法中关系模型是“Inmon”方法而多维模型是“Kimball”方法。

先来看下关系模型,关系型数据以一种称为“标准化”的形式存在。数据标准化是指数据库设计会使数据分解成非常低的粒度级,标准化数据以一种孤立模式存在,这种情况下对数据表里的数据关系要求很严格。一般遵循3NF范式。采用关系型设计的数据库一般具有较强的灵活性和多功能性(可以支持数据的多种视图)。

再来看下多维模型,多维模型一般有星型模式、雪花模式、混杂模式(又叫星系模式)。多维模型设计的最大优点在于访问的高效性。

两种模型的区别

作为数据仓库设计的基础,星形连接和关系型结构两者之间存在很多不同。最重要的区别是在灵活性和性能方面。关系模型具有高灵活性,但是对用户来说在性能方面却不是很理想的。多维模型在满足用户需求方面是非常高效的,但是灵活性不好。

另一重要区别在于设计的范围不同。必然地,多维设计只能在有限的范围内进行,也就是说,数据库设计只能在一组请求过程下得到最优化。如果所有不同组请求全部加入到设计当中,最优化变得毫无意义。

当使用关系模型时,在性能方面没有特别的优化方法。既然关系模型要求数据以最低粒度级存储,那么就可以无限制地添加新数据。很显然,添加数据到关系模型永远也不会停止。正因为这样,关系模式适合大范围数据(如一个企业模型),而多维模型适用于小范围数据(如一个部门或甚至一个子部门)。

区别的起源

关系环境是通过起源数据模型设计出来的;多维模型是根据最终用户的请求塑造的。换句话说,关系模型通过纯数据模型和其他模式设计,而多维模型通过处理请求塑造。

在适用性方面:由于关系模型通过抽象数据形成,所以模型自身非常灵活。但这种灵活性,对于直接数据访问的执行却不是最优化的。如果想得到一个高性能的关系模型,最佳方法是从模型中抽取出数据,并重新构造一种适合于快速访问的模式。

多维模型在直接访问数据方面是快速而高效的。从体系结构观点来看,在数据仓库设计基础方面关系模型是更好地支持数据仓库的模式,其原因是,数据仓库需要根据不同的议程和多种观察数据的方式来支持许多不同的用户组。也就是说,数据仓库对于访问已给定的用户并不是最佳的。相反,数据仓库可以以多种方式支持多个不同的用户。

关系模式,数据以最低粒度级和标准化形式存储;关系表间的关系已经定义好并且包含一个含有外键的关键字表;新表可以对关系表中的基本数据集定义新的汇总和筛选标准;也就是说可以很简单以一种形式创建关系表,再以另一种形式重新塑造这些表,这样做对于数据仓库环境来说是非常理想的。

此外,关系模式支持将来未知的需求、支持适度变化的需求方面具有多维模型无法比拟的优势。

因此根据上面讨论过的原因可以看出:关系模型对数据仓库是理想的基础,而星形连接对于数据集市是最佳的。

独立集市和从属集市的区别:

独立集市是指直接通过历史应用创建的数据集市。建立独立数据集市不需要有“全局思想”考虑。

与独立数据集市相对应的是从属数据集市。从属数据集市是利用来自数据仓库的数据建立的。它的数据源不依赖于历史数据或操作型数据,只依赖于数据仓库。总之,从属数据集市要求有预先的计划、长期的观察、全局的分析和企业各不同部门对需求分析的合作与协调。

建立多个独立数据集市后,很快用户就会发现数据集市之间的信息不统一,也不同步,而且每增加一个数据集市就会出现不断增长的细节数据冗余的问题,需要大量的资源来建立接口程序,维护这些程序也变成了负担。因此独立数据集市不适合与解决企业中的信息问题。

当然,如果企业采用了从属数据集市,并在建立任何数据集市之前先创建了一个数据仓库,那么,独立数据集市固有的哪些体系结构方面的问题就不会出现了。

换句话说,独立数据集市表示的是不需要顾及全局及全景的一个短期的、有限范围的解决方法。另一方面,从属数据集市则要求一个长期和全局的展望。但是独立数据集市不能为企业信息提供一个坚实的基础,而从属数据集市确能为信息决策提供了一个真正的长期基础。

总结:数据仓库中数据库设计推荐采用关系模式设计方法,而数据集市推荐采用多维模型设计方法,其中数据集市推荐采用从属型的数据集市构建方法。

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