数据仓库架构设计，数据库结构设计
1，数据库结构设计2，数据库架构设计方面有什么好是书籍3，大数据量的系统的数据库结构如何设计4，哪种数据仓库架构最成功5，怎样的架构设计才是真正的数据仓库架构1，数据库结构设计
名值对解决的,建一个 name value 表 1个产品对应多个 属性集合
属性与产品所属的类型关联
产品 -> 类型 <- 属性
产品 1 ->* 属性
2，数据库架构设计方面有什么好是书籍 饭客论坛那些资料也不错哦 你可以到哪里看看。。对你很有帮助的!oracle 9i10g编程艺术、oracle专家高级编程(expert_one-on-one_oracle)也不错
3，大数据量的系统的数据库结构如何设计 1、把你表中经常查询的和不常用的分开几个表，也就是横向切分 2、把不同类型的分成几个表，纵向切分 3、常用联接的建索引 4、服务器放几个硬盘，把数据、日志、索引分盘存放，这样可以提高io吞吐率 5、用优化器，优化你的查询 6、考虑冗余，这样可以减少连接 7、可以考虑建立统计表，就是实时生成总计表，这样可以避免每次查询都统计一次 mrzxc 等说的好，考虑你的系统，注意负载平衡，查询优化，25 万并不大，可以建一个表，然后按mrzxc 的3 4 5 7 优化。 速度，影响它的因数太多了，且数据量越大越明显。 1、存储 将硬盘分成ntfs格式，ntfs比fat32快，并看你的数据文件大小，1g以上你可以采用多数据库文件，这样可以将存取负载分散到多个物理硬盘或磁盘阵列上。 2、tempdb tempdb也应该被单独的物理硬盘或磁盘阵列上,建议放在raid 0上，这样它的性能最高,不要对它设置最大值让它自动增长 3、日志文件 日志文件也应该和数据文件分开在不同的理硬盘或磁盘阵列上，这样也可以提高硬盘i/o性能。 4、分区视图 就是将你的数据水平分割在集群服务器上，它适合大规模oltp,sql群集上，如果你数据库不是访问特别大不建议使用。 5、簇索引 你的表一定有个簇索引，在使用簇索引查询的时候，区块查询是最快的，如用between，应为他是物理连续的，你应该尽量减少对它的updaet,应为这可以使它物理不连续。 6、非簇索引 非簇索引与物理顺序无关，设计它时必须有高度的可选择性，可以提高查询速度，但对表update的时候这些非簇索引会影响速度，且占用空间大，如果你愿意用空间和修改时间换取速度可以考虑。 7、索引视图 如果在视图上建立索引,那视图的结果集就会被存储起来，对与特定的查询性能可以提高很多，但同样对update语句时它也会严重减低性能，一般用在数据相对稳定的数据仓库中。 8、维护索引 你在将索引建好后，定期维护是很重要的，用dbcc showcontig来观察页密度、扫描密度等等，及时用dbcc indexdefrag来整理表或视图的索引,在必要的时候用dbcc dbreindex来重建索引可以受到良好的效果。 不论你是用几个表1、2、3点都可以提高一定的性能，5、6、8点你是必须做的，至于4、7点看你的需求，我个人是不建议的。打了半个多小时想是在写论文，希望对你有帮助。
4，哪种数据仓库架构最成功 ”的争论一直没有休止，这个问题同时也是企业在建立dw时需要决策的关键问题。bill inmon的集线器架构/企业信息工厂架构（hub and spoke / cif – corporate information factory）与ralph kimball的数据集市/数据仓库总线架构（data mart bus architecture/data warehouse bus architecture）则是dw架构的争论焦点。但是，这些争论一直无法形成统一的结论。到底哪种dw架构最好，不同的bi/dw从业者在不同的项目中，面对不同企业的不同情况时，往往持有不同的说法。2005 年，thilini ariyachandra 与hugh watson针对dw架构做了一个深入的调查，调查题目为“哪种数据仓库最成功？”，受访者由454位曾在各种不同规模的企业（绝大多数是美国企业）中参与了dw规划与实施的人员组成，受访者根据dw应用实际情况及经验体会做出回答。为了合理设计调查问卷，在调查问卷中合理设置调查对象（参与调查的dw架构）和评判标准（影响dw架构选择的因素及判断dw架构成功的因素等）等内容，watson和ariyachandra邀请了20位专家组成专家组设计调查问卷及判断标准等，这20位专家包括了dw领域的两位先驱——赫赫有名的bill inmon和ralph kimball。因此我们可以认为这份调查的结果是权威可信的。争论一直没有休止，这个问题同时也是企业在建立dw时需要决策的关键问题。bill inmon的集线器架构/企业信息工厂架构（hub and spoke / cif – corporate information factory）与ralph kimball的数据集市/数据仓库总线架构（data mart bus architecture/data warehouse bus architecture）则是dw架构的争论焦点。但是，这些争论一直无法形成统一的结论。到底哪种dw架构最好，不同的bi/dw从业者在不同的项目中，面对不同企业的不同情况时，往往持有不同的说法。2005 年，thilini ariyachandra 与hugh watson针对dw架构做了一个深入的调查，调查题目为“哪种数据仓库最成功？”，受访者由454位曾在各种不同规模的企业（绝大多数是美国企业）中参与了dw规划与实施的人员组成，受访者根据dw应用实际情况及经验体会做出回答。为了合理设计调查问卷，在调查问卷中合理设置调查对象（参与调查的dw架构）和评判标准（影响dw架构选择的因素及判断dw架构成功的因素等）等内容，watson和ariyachandra邀请了20位专家组成专家组设计调查问卷及判断标准等，这20位专家包括了dw领域的两位先驱——赫赫有名的bill inmon和ralph kimball。因此我们可以认为这份调查的结果是权威可信的。 了解更多开源相关，去lupa社区看看吧。 5，怎样的架构设计才是真正的数据仓库架构 是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于rdbms中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。olap服务器对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：rolap（关系型在线分析处理）、molap（多维在线分析处理）和holap（混合型线上分析处理）。rolap基本数据和聚合数据均存放在rdbms之中；molap基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；holap基本数据存放于rdbms之中，聚合数据存放于多维数据库中。 元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。可将其按用途的不同分为两类，技术元数据和商业元数据。技术元数据是数据仓库的设计和管理人员用于开发和日常管理数据仓库使用的数据。包括：数据源信息；数据转换的描述；数据仓库内对象和数据结构的定义；数据清理和数据更新时用的规则；源数据到目的数据的映射；用户访问权限，数据备份历史记录，数据导入历史记录，信息发布历史记录等。商业元数据从商业业务的角度描述了数据仓库中的数据。包括：业务主题的描述，包含的数据、查询、报表；元数据为访问数据仓库提供了一个信息目录（informationdirectory），这个目录全面描述了数据仓库中都有什么数据、这些数据怎么得到的、和怎么访问这些数据。是数据仓库运行和维护的中心，数据仓库服务器利用他来存贮和更新数据，用户通过他来了解和访问数据。 为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据（subjectarea）。在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据集市着手，以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。需要注意的就是在实施不同的数据集市时，同一含义的字段定义一定要相容，这样在以后实施数据仓库时才不会造成大麻烦。国外知名的garnter关于数据集市产品报告中，位于第一象限的敏捷商业智能产品有qlikview, tableau和spotview，都是全内存计算的数据集市产品，在大数据方面对传统商业智能产品巨头形成了挑战。国内bi产品起步较晚，知名的敏捷型商业智能产品有powerbi, 永洪科技的z-suite，smartbi，finebi商业智能软件等，其中永洪科技的z-data mart是一款热内存计算的数据集市产品。国内的德昂信息也是一家数据集市产品的系统集成商。 为用户访问数据仓库提供手段。有数据查询和报表工具；应用开发工具；管理信息系统（eis）工具；在线分析（olap）工具；数据挖掘工具
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2，数据库架构设计方面有什么好是书籍 饭客论坛那些资料也不错哦 你可以到哪里看看。。对你很有帮助的!oracle 9i10g编程艺术、oracle专家高级编程(expert_one-on-one_oracle)也不错
3，大数据量的系统的数据库结构如何设计 1、把你表中经常查询的和不常用的分开几个表，也就是横向切分 2、把不同类型的分成几个表，纵向切分 3、常用联接的建索引 4、服务器放几个硬盘，把数据、日志、索引分盘存放，这样可以提高io吞吐率 5、用优化器，优化你的查询 6、考虑冗余，这样可以减少连接 7、可以考虑建立统计表，就是实时生成总计表，这样可以避免每次查询都统计一次 mrzxc 等说的好，考虑你的系统，注意负载平衡，查询优化，25 万并不大，可以建一个表，然后按mrzxc 的3 4 5 7 优化。 速度，影响它的因数太多了，且数据量越大越明显。 1、存储 将硬盘分成ntfs格式，ntfs比fat32快，并看你的数据文件大小，1g以上你可以采用多数据库文件，这样可以将存取负载分散到多个物理硬盘或磁盘阵列上。 2、tempdb tempdb也应该被单独的物理硬盘或磁盘阵列上,建议放在raid 0上，这样它的性能最高,不要对它设置最大值让它自动增长 3、日志文件 日志文件也应该和数据文件分开在不同的理硬盘或磁盘阵列上，这样也可以提高硬盘i/o性能。 4、分区视图 就是将你的数据水平分割在集群服务器上，它适合大规模oltp,sql群集上，如果你数据库不是访问特别大不建议使用。 5、簇索引 你的表一定有个簇索引，在使用簇索引查询的时候，区块查询是最快的，如用between，应为他是物理连续的，你应该尽量减少对它的updaet,应为这可以使它物理不连续。 6、非簇索引 非簇索引与物理顺序无关，设计它时必须有高度的可选择性，可以提高查询速度，但对表update的时候这些非簇索引会影响速度，且占用空间大，如果你愿意用空间和修改时间换取速度可以考虑。 7、索引视图 如果在视图上建立索引,那视图的结果集就会被存储起来，对与特定的查询性能可以提高很多，但同样对update语句时它也会严重减低性能，一般用在数据相对稳定的数据仓库中。 8、维护索引 你在将索引建好后，定期维护是很重要的，用dbcc showcontig来观察页密度、扫描密度等等，及时用dbcc indexdefrag来整理表或视图的索引,在必要的时候用dbcc dbreindex来重建索引可以受到良好的效果。 不论你是用几个表1、2、3点都可以提高一定的性能，5、6、8点你是必须做的，至于4、7点看你的需求，我个人是不建议的。打了半个多小时想是在写论文，希望对你有帮助。
4，哪种数据仓库架构最成功 ”的争论一直没有休止，这个问题同时也是企业在建立dw时需要决策的关键问题。bill inmon的集线器架构/企业信息工厂架构（hub and spoke / cif – corporate information factory）与ralph kimball的数据集市/数据仓库总线架构（data mart bus architecture/data warehouse bus architecture）则是dw架构的争论焦点。但是，这些争论一直无法形成统一的结论。到底哪种dw架构最好，不同的bi/dw从业者在不同的项目中，面对不同企业的不同情况时，往往持有不同的说法。2005 年，thilini ariyachandra 与hugh watson针对dw架构做了一个深入的调查，调查题目为“哪种数据仓库最成功？”，受访者由454位曾在各种不同规模的企业（绝大多数是美国企业）中参与了dw规划与实施的人员组成，受访者根据dw应用实际情况及经验体会做出回答。为了合理设计调查问卷，在调查问卷中合理设置调查对象（参与调查的dw架构）和评判标准（影响dw架构选择的因素及判断dw架构成功的因素等）等内容，watson和ariyachandra邀请了20位专家组成专家组设计调查问卷及判断标准等，这20位专家包括了dw领域的两位先驱——赫赫有名的bill inmon和ralph kimball。因此我们可以认为这份调查的结果是权威可信的。争论一直没有休止，这个问题同时也是企业在建立dw时需要决策的关键问题。bill inmon的集线器架构/企业信息工厂架构（hub and spoke / cif – corporate information factory）与ralph kimball的数据集市/数据仓库总线架构（data mart bus architecture/data warehouse bus architecture）则是dw架构的争论焦点。但是，这些争论一直无法形成统一的结论。到底哪种dw架构最好，不同的bi/dw从业者在不同的项目中，面对不同企业的不同情况时，往往持有不同的说法。2005 年，thilini ariyachandra 与hugh watson针对dw架构做了一个深入的调查，调查题目为“哪种数据仓库最成功？”，受访者由454位曾在各种不同规模的企业（绝大多数是美国企业）中参与了dw规划与实施的人员组成，受访者根据dw应用实际情况及经验体会做出回答。为了合理设计调查问卷，在调查问卷中合理设置调查对象（参与调查的dw架构）和评判标准（影响dw架构选择的因素及判断dw架构成功的因素等）等内容，watson和ariyachandra邀请了20位专家组成专家组设计调查问卷及判断标准等，这20位专家包括了dw领域的两位先驱——赫赫有名的bill inmon和ralph kimball。因此我们可以认为这份调查的结果是权威可信的。 了解更多开源相关，去lupa社区看看吧。 5，怎样的架构设计才是真正的数据仓库架构 是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于rdbms中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。olap服务器对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：rolap（关系型在线分析处理）、molap（多维在线分析处理）和holap（混合型线上分析处理）。rolap基本数据和聚合数据均存放在rdbms之中；molap基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；holap基本数据存放于rdbms之中，聚合数据存放于多维数据库中。 元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。可将其按用途的不同分为两类，技术元数据和商业元数据。技术元数据是数据仓库的设计和管理人员用于开发和日常管理数据仓库使用的数据。包括：数据源信息；数据转换的描述；数据仓库内对象和数据结构的定义；数据清理和数据更新时用的规则；源数据到目的数据的映射；用户访问权限，数据备份历史记录，数据导入历史记录，信息发布历史记录等。商业元数据从商业业务的角度描述了数据仓库中的数据。包括：业务主题的描述，包含的数据、查询、报表；元数据为访问数据仓库提供了一个信息目录（informationdirectory），这个目录全面描述了数据仓库中都有什么数据、这些数据怎么得到的、和怎么访问这些数据。是数据仓库运行和维护的中心，数据仓库服务器利用他来存贮和更新数据，用户通过他来了解和访问数据。 为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据（subjectarea）。在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据集市着手，以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。需要注意的就是在实施不同的数据集市时，同一含义的字段定义一定要相容，这样在以后实施数据仓库时才不会造成大麻烦。国外知名的garnter关于数据集市产品报告中，位于第一象限的敏捷商业智能产品有qlikview, tableau和spotview，都是全内存计算的数据集市产品，在大数据方面对传统商业智能产品巨头形成了挑战。国内bi产品起步较晚，知名的敏捷型商业智能产品有powerbi, 永洪科技的z-suite，smartbi，finebi商业智能软件等，其中永洪科技的z-data mart是一款热内存计算的数据集市产品。国内的德昂信息也是一家数据集市产品的系统集成商。 为用户访问数据仓库提供手段。有数据查询和报表工具；应用开发工具；管理信息系统（eis）工具；在线分析（olap）工具；数据挖掘工具
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