要想在百度八亿网页的数据海洋中找到你所要的信息,
人工方式需要1200 多人年,而百度搜索技术不到1 秒钟。人
们被数据淹没,却渴望知识。商务智能技术已成为当今企业
获取竞争优势的源泉之一。商务智能通常被理解为将企业中
现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智决策的IT工具集。
其中数据仓库、OLAP和数据挖掘技术是商务智能的重要组成
部分。商务智能的关键在于如何从众多来自不同企业运作系
统的数据中,提取有用数据,进行清理以保证数据的正确性,
然后经过抽取、转换、装载合并到一个企业级的数据仓库里,
从而得到企业数据的一个全局视图,并在此基础上利用适当
的查询分析、数据挖掘、OLAP等技术工具对其进行分析处理,
最终将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。
可见,数据仓库技术是商业智能系统的基础,在智能系统开
发过程中,星型模式设计又是数据仓库设计的基本概念之一。
星型模式是由位于中央的事实表和环绕在四周的维度表
组成的,事实表中的每一行与每个维度表的多行建立关系,
查询结果是通过将一个或者多个维度表与事实表结合之后产
生的,因此每一个维度表和事实表都有一个“一对多”的连
接关系,维度表的主键是事实表中的外键。随着企业交易量
的越来越多,星型模式中的事实表数据记录行数会不断增加,
而且交易数据一旦生成历史是不能改变的,即便不得不变动,
如对发现以前的错误数字做修改,这些修改后的数据也会作
为一行新纪录添加到事实表中。与事实表总是不断增加记录
的行数不同,维度表的变化不仅是增加记录的行数,而且据
需求不同维度表属性本身也会发生变化。本文着重讨论数据
仓库维度表的变化类型及其更新技术。
### 数据仓库维度表更新技术分析
#### 一、引言
在当今大数据时代,面对海量信息,企业如何高效地从这些数据中提炼出有价值的知识,成为了一个亟待解决的问题。商务智能(Business Intelligence, BI)作为一种重要的信息技术工具,旨在帮助企业管理层做出更为明智的决策。在BI领域中,数据仓库、在线分析处理(OLAP)和数据挖掘技术是不可或缺的组成部分。特别是数据仓库技术,它是商业智能系统的基础,并且在数据仓库设计中,星型模式是一个核心概念。
星型模式由中心的事实表和围绕它的多个维度表构成。事实表存储具体的业务事件数据,而维度表则包含了描述这些事件的背景信息。随着企业的不断发展,数据仓库中的事实表记录数量会不断增加,而维度表不仅需要增加新的记录,有时还需要更新已有的数据。因此,理解和掌握维度表的更新技术对于维护数据仓库的有效性和准确性至关重要。
#### 二、维度表变化类型及其更新技术
##### (一)维度表变化类型
1. **类型0 (Type 0)**: 维度表中的数据保持不变。这种情况下,维度表不需要特别的更新机制。
2. **类型1 (Type 1)**: 当维度表中的某些字段发生变化时,旧值会被新值覆盖。这种方式简单直接,但无法保留历史信息。
3. **类型2 (Type 2)**: 这是最常见的一种类型,它允许维度表中的某些字段发生改变,并保留了旧值的历史记录。具体做法是在维度表中添加额外的字段来记录版本信息,包括有效的起始日期和结束日期。
4. **类型3 (Type 3)**: 类型3允许在维度表中新增列来保存历史数据的变化情况,而不是通过版本控制来跟踪。每当前一个字段发生改变时,就在新的列中记录下来,旧列的数据保持不变。
##### (二)维度表更新技术
1. **增量加载**: 只有当维度表中的数据发生变更时才进行更新,这样可以显著减少处理时间和资源消耗。
2. **全量加载**: 定期或不定期地更新整个维度表,适用于数据变化不频繁的情况。
3. **混合加载**: 结合增量加载和全量加载的优点,定期执行全量加载,而在两次全量加载之间采用增量加载的方式。
#### 三、渐变维度的应用与挑战
##### (一)应用
1. **销售分析**: 在销售分析中,客户信息(如联系方式、地址等)可能会随着时间的推移而变化。通过使用类型2或类型3的渐变维度,可以保留这些变化的历史记录,为企业提供有价值的洞察。
2. **产品管理**: 对于产品的描述、分类等维度数据也可能发生变化,渐变维度可以帮助追踪这些变化,有助于产品的市场分析和策略制定。
##### (二)挑战
1. **数据一致性**: 维度表更新时需要确保数据的一致性和完整性,避免出现数据冲突。
2. **历史数据管理**: 随着时间的积累,历史数据量会变得非常庞大,如何有效地存储和管理这些数据成为一个挑战。
3. **性能优化**: 高效地查询和处理渐变维度数据对数据库的性能提出了更高要求。
#### 四、结论
维度表的更新是数据仓库维护中的一项重要工作,合理的更新策略不仅能保证数据的准确性和完整性,还能提升数据分析的效果。通过采用合适的渐变维度策略和技术手段,可以有效应对数据仓库管理中的挑战,为企业决策提供强有力的支持。在未来的发展中,随着技术的进步和业务需求的变化,维度表的更新技术还将不断演进和完善。