Ein Data Warehouse ist eine themenorientierte, integrierte, relativ stabile und zeitveränderliche Sammlung von Daten und bildet die Grundlage für Datenverarbeitungs- und -speichermethoden wie Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS) und Online-Analyseverarbeitung (OLAP). Ziel des Oracle Data Warehouse Design Guide ist es, Oracle-Datenbankbenutzern einige Empfehlungen und Best Practices für das Data Warehouse-Design zu geben. Dieser Leitfaden konzentriert sich auf Folgendes:
1. Architektur- und Designprinzipien
Um ein effizientes Data Warehouse zu entwerfen, müssen Sie einige grundlegende Architektur- und Designprinzipien befolgen. Zunächst müssen Sie den Gegenstand und den Umfang des Data Warehouse definieren und festlegen, wo sich die Datenquellen befinden und wie die Daten repliziert werden. Darüber hinaus müssen Sie das Schema und Modell des Data Warehouse bestimmen und die Kapazitäts- und Leistungsanforderungen des Data Warehouse berücksichtigen.
2. Datenzuordnung und -konvertierung
Beim Data Warehouse-Design müssen Sie Datenzuordnung und -transformation durchführen. Sie müssen Daten aus verschiedenen Datenquellen in einem logischen Datenmodell in einem Data Warehouse abbilden und ETL-Tools verwenden, um Daten aus einer physischen Datenbank zu extrahieren und in eine Zieldatenstruktur umzuwandeln. Darüber hinaus müssen Sie die Datenkonsistenz und -integrität sicherstellen und eine Datenbereinigung und -bereinigung durchführen.
3. Design der Dimensions- und Faktentabelle
In einem Data Warehouse sind Dimensionen und Faktentabellen die beiden wichtigsten Datenstrukturen. Dimensionen sind Faktentabellen in einem Data Warehouse, die Hierarchien und Ebenen für die Datenanalyse bereitstellen. Faktentabellen sind die Haupttabellen im Data Warehouse, die numerische Werte und Kennzahlen enthalten und mit Dimensionstabellen verknüpft sind. Beim Entwerfen von Dimensionen und Faktentabellen müssen Sie einige Best Practices befolgen, z. B. die Verwendung sich langsam ändernder Dimensionen, das Entwerfen gut gestalteter Primär- und Fremdschlüssel, das Vermeiden komplexer Datentypen usw.
4. Laden und Aktualisieren der Daten
Das Laden und Aktualisieren von Daten sind wichtige Schritte beim Data Warehouse-Design. Sie müssen ETL-Tools verwenden, um Daten aus der Quelldatenbank zu extrahieren und in die Zieldatenbank zu laden, und Datenaktualisierungstools verwenden, um die Daten im Data Warehouse zu aktualisieren. Beim Laden und Aktualisieren von Daten müssen Sie auf Datenkonsistenz und -integrität achten und die Effizienz und Leistung des Ladens und Aktualisierens von Daten sicherstellen.
5. Metadatenmanagement und Datenqualität
Bei Metadaten handelt es sich um Daten über Daten, und sie sind für das Data-Warehouse-Design sehr wichtig. Sie müssen Metadaten im Data Warehouse verwalten, einschließlich Datenbankstrukturen, Datentabellen, Ansichten, Indizes, gespeicherten Prozeduren und mehr. Darüber hinaus müssen Sie die Qualität und Genauigkeit Ihrer Daten sicherstellen und Tools zur Datenbereinigung und -bereinigung verwenden, um die Qualität Ihrer Daten zu verbessern.
6. Sicherheits- und Autoritätsmanagement
In einem Data Warehouse sind Sicherheit und Rechteverwaltung sehr wichtig. Sie müssen sicherstellen, dass nur autorisierte Benutzer auf Daten zugreifen und diese analysieren können. Um dieses Ziel zu erreichen, müssen Sie strenge Sicherheitsrichtlinien und Rechteverwaltungsmechanismen definieren und Verschlüsselungstechnologie und Sicherheitsprotokolle verwenden, um die Vertraulichkeit und Integrität der Daten zu schützen.
7. Leistungsoptimierung und -optimierung
Für eine optimale Leistung müssen Sie Ihr Data Warehouse optimieren und optimieren. Sie müssen geeignete Hardware- und Softwarekonfigurationen verwenden, um die Datenbankleistung zu verbessern, und Partitionierungs- und Indizierungstechniken verwenden, um die Datenbankstruktur und Abfrageeffizienz zu optimieren. Darüber hinaus müssen Sie eine Datenbanküberwachung und -analyse durchführen und geeignete Optimierungsstrategien entwickeln, um die Leistung und Verfügbarkeit der Datenbank zu verbessern.
Kurz gesagt, der Entwurf eines effizienten Data Warehouse muss einigen grundlegenden Architektur- und Entwurfsprinzipien folgen und Datenzuordnung und -transformation, Dimensions- und Faktentabellenentwurf, Datenladen und -aktualisierung, Metadatenverwaltung und Datenqualität, Sicherheits- und Autoritätsverwaltung sowie Leistungsoptimierung durchführen und Tuning. Nur durch die umfassende Berücksichtigung dieser Faktoren kann ein qualitativ hochwertiges Data Warehouse entwickelt werden, das eine starke Unterstützung für die Entscheidungsunterstützung und Analyse von Unternehmen bietet.
Dieser Artikel wurde von mdnice multi-platform veröffentlicht