主题(Subject):是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类和分析利用的一个抽象概念,每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。在逻辑意义上,它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。例如“销售分析”就是一个分析领域,因此这个数据仓库应用的主题就是“销售分析”。
本文主要讲解数据仓库的一个重要环节:如何设计数据分层!
数据建设刚起步,大部分的数据经过粗暴的数据接入后就直接对接业务。数据建设发展到一定阶段,发现数据的使用杂乱无章,各种业务都是从原始数据直接计算而得。各种重复计算,严重浪费了计算资源,需要优化性能。
一、数据分层方法
为什么要设计数据分层?
了解一些数据仓库知识的,可以提升工作效率。我们肯定希望自己的数据能够有秩序的流转,数据的整个生命周期能够清晰明确被设计者和使用者感知到。
数据体系中的各个表的依赖就像是电线的流向一样,我们都希望它是规整、流向清晰、便于管理的,如下图:
但大多数情况下,我们完成的数据体系却是依赖复杂、层级混乱的,我们可能会做出一套表依赖结构混乱,且出现循环依赖的数据体系,比如下面。</