2021年计算机二级Ppt内部资料AOA.ppt

主要内容
设计原则分类
面向主题原则
数据驱动原则
原型法设计原则
具体步骤
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设计原则分类
数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的、随时间不断变化的，这些特点决定了数据仓库的系统设计不能采用同开发传统的OLTP数据库一样的设计方法，其设计过程必须遵循下述三条原则：
面向主题原则
数据驱动原则
原型法设计原则
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面向主题原则
构建数据仓库的目的是面向企业的管理人员，为经营管理提供决策支持信息。因此数据仓库的组织设计必须以用户决策的需要来确定，即从用户决策的主观需求（主题）开始。
为了进行数据分析首先要有分析的主题，以主题为起始点，进行相关数据的设计，最终建立起一个面向主题的分析型环境。
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数据驱动原则
数据的来源
由于数据仓库是在现存数据库系统基础上进行开发的，它着眼于有效地提取、综合、集成和挖掘已有数据库中的数据资源，服务于企业高层领导管理决策分析的需要。因此数据仓库中的数据必须是从已有的数据源中抽取出来，是已经存在的数据或对已经存在的数据进行加工处理而获得。
数据驱动方法（原则）
在数据仓库设计中，由于其所有数据均应建立在已有的数据库基础上，即是从已经存在于操作型环境中的数据出发进行数据仓库的设计，这种设计方法被称为：“数据驱动”方法。
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原型法设计原则
数据仓库系统的原始需求不明确，且不断变化与增加，开发者最初并不能确切了解到用户的明确而详细的需求，用户所能提供的无非是需求的大的方向以及部分需求，更不能较准确地预见到以后的需求。因此，采用原型法来进行数据仓库的开发是比较合适的，即从构建系统的基本框架着手，不断丰富与完善整个系统。
数据仓库的设计是一个逐步求精的过程，用户的需求是在设计过程中不断细化明确的。同时，数据仓库系统的开发也是一个经过不断循环、反馈而使系统不断增长与完善的过程。在数据仓库开发的整个过程中，自始至终要求决策人员和开发者的共同参与和密切合作，不做或尽量少做无效工作或重复工作。
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具体步骤
数据仓库设计大致有如下几个步骤：
明确主题
概念设计
技术准备
逻辑设计
物理设计
数据仓库生成
数据仓库的运行与维护
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具体步骤
明确主题
在数据仓库设计的开始，首先要做的事是有关分析人员需确定领域的分析对象，这个对象就是主题。
如在商场中经常需要分析的主题是商品、顾客与供应商。
主题是一种较高层次的抽象，对它的认识与表示是一个逐步完善的过程。因此，在开始时不妨先确定一个初步的主题概念以利于设计工作的开始，此后随着设计工作的进一步开展，再逐步扩充与完善。
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具体步骤
概念设计
在明确主题与已有数据源的情况下，用E-R图建立一个数据仓库抽象数据模型。
技术准备
准备具体的物理实现环境，包括：
概念模型的评估：其内容包括数据仓库的性能指标，如数据存取能力，模型重组能力，数据装载能力等。
在评估基础上提出数据仓库的软硬件平台要求，包括计算机、网络结构、操作系统、数据库及数据仓库软件的选购要求等。
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具体步骤
逻辑模型设计
在数据仓库概念模型基础上可以设计逻辑模型。
物理模型设计
在逻辑模型设计基础上确定数据的存储结构、索引策略、存储分配及数据存放位置等与物理有关的内容。
物理模型设计的具体方法与数据库设计中的大致相似。
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具体步骤
数据仓库生成
根据逻辑模型与物理模型用数据仓库的建模语言定义数据模式。
根据元数据编制数据抽取程序，将数据源中的数据作加工以形成数据仓库中的数据。
数据加载：将数据源中的数据，通过数据抽取程序加载到数据仓库中去。
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