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浅析一致性维度
作者:佚名    来源:本站原创    点击数:    时间:2007-4-11
【摘要】 维度建模的 数据仓库中,有一个概念叫Conformed Dimension,中文一般翻译为“一致性维度”。一致性维度是Kimball的多维体系结构(MD)中的三个关键性概念之一,另两个是总线架构(Bus Architecture)和一致性事实(Conformed Fact)。

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

在多维体系结构中,没有物理上的数据仓库,由物理上的数据集市组合成逻辑上的数据仓库。而且数据集市的建立是可以逐步完成的,最终组合在一起,成为一个数据仓库。如果分步建立数据集市的过程出现了问题,数据集市就会变成孤立的集市,不能组合成数据仓库,而一致性维度的提出正式为了解决这个问题。

一致性维度的范围是总线架构中的维度,即可能会在多个数据集市中都存在的维度,这个范围的选取需要架构师来决定。一致性维度的内容和普通维度并没有本质上区别,都是经过数据清洗和整合后的结果。

一致性维度建立的地点是多维体系结构的后台(Back Room),即数据准备区。在多维体系结构的数据仓库项目组内需要有专门的维度设计师,他的职责就是建立维度和维护维度的一致性。在后台建立好的维度同步复制到各个数据集市。这样所有数据集市的这部分维度都是完全相同的。建立新的数据集市时,需要在后台进行一致性维度处理,根据情况来决定是否新增和修改一致性维度,然后同步复制到各个数据集市。这是不同数据集市维度保持一致的要点。

在同一个集市内,一致性维度的意思是两个维度如果有关系,要么就是完全一样的,要么就是一个维度在数学意义上是另一个维度的子集。例如,如果建立月维度话,月维度的各种描述必须与日期维度中的完全一致,最常用的做法就是在日期维度上建立视图生成月维度。这样月维度就可以是日期维度的子集,在后续钻取等操作时可以保持一致。如果维度表中的数据量较大,出于效率的考虑,应该建立物化视图或者实际的物理表。

这样,维度保持一致后,事实就可以保存在各个数据集市中。虽然在物理上是独立的,但在逻辑上由一致性维度使所有的数据集市是联系在一起,随时可以进行交叉探察等操作,也就组成了数据仓库。

 
责任编辑:朱莉   
 
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