Hadoop develop

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一、总线架构

维度建模的数据仓库中,有一个概念叫Bus Architecture,中文一般翻译为“总线架构”。总线架构是Kimball的多维体系结构(MD)中的三个关键性概念之一,另两个是一致性维度(Conformed Dimension)和一致性事实(Conformed Fact)。

在多维体系结构(MD) 的数据仓库架构中,主导思想是分步建立数据仓库,由数据集市组合成企业的数据仓库。但是,在建立第一个数据集市前,架构师首先要做的就是设计出在整个企业 内具有统一解释的标准化的维度和事实,即一致性维度和一致性事实。而开发团队必须严格的按照这个体系结构来进行数据集市的迭代开发。

一致性维度就好比企业范围内的一组总线,不同数据集市的事实的就好比插在这组总线上的元件。这也是称之为总线架构的原因。

实际设计过程中,我们通常把总线架构列表成矩阵的形式,其中列为一致性维度,行为不同的业务处理过程,即事实,在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关。这个矩阵也称为总线矩阵(Bus Matrix)。

总线架构和一致性维度、一致性事实共同组成了Kimball的多维体系结构的基础,也建立了一套可以逐步建立数据仓库的方法论。由于总线架构是多维体系结构的核心,所以我们有时就把多维体系结构直接称为总线架构。

二、总线矩阵
      通常,总线矩阵的一行会产生几个相关的事实表,由此可以从不同角度跟踪业务过程。订单业务过程可能会有行项级别的订单事务事实表和订单级别的订单快照事实表。这两种基于订单的维度模型同属于订单业务过程,这种分组称为业务过程维度模型。

三、维度建模的优势

      数据仓库采用使用维度建模的好处:易理解、查询的高性能、修改的灵活性和可扩充性。

维度建模是一个可不断扩充添加的过程

(1)在现有的事实表中增加维度。

(2)在事实表中增加事实。

(3)在维度表中增加属性。

在比较了解业务情况下,可先以底层细粒度构建开始,反之,以业务需求的粗粒度开始,至顶向下;

 

posted on 2016-04-14 06:43 张子良 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏