数据仓库建设技术规范书

数据仓库建设技术规范书是数据仓库建设过程中的重要文档，通过严格遵守规范书的要求，可以确保数据仓库的质量和可维护性。下面将从数据仓库建设的整体流程入手，分别阐述规范书的要求和相应的代码实现。

1. 数据模型设计

数据模型是数据仓库的核心，其设计质量直接影响数据仓库后续的使用效果。规范书要求在数据模型设计中，应该采用标准的建模方法，统一使用行业标准的建模工具，如PowerDesigner等。

代码示例：PowerDesigner是一种常用的数据建模工具，可用其进行数据仓库数据模型的设计和维护。如下图所示，是一个简单的数据仓库模型设计例子：

2. ETL设计

ETL是数据仓库的重要组成部分，负责从多个数据源中提取、转换、加载数据到数据仓库中。规范书要求在ETL设计中，应该采用标准的设计方法和流程，保证ETL的可维护性和可扩展性。

代码示例：下面是一个ETL任务的Python代码实现，在该任务中，使用了标准的ETL设计方法，包括连接数据源、提取数据、转换数据和加载数据等步骤。

import pyodbc

# 连接数据源
conn = pyodbc.connect('DRIVER={Oracle in XE};DBQ=127.0.0.1:1521/XE;UID=test;PWD=test')

# 提取数据
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('select * from employee')
rows = cursor.fetchall()

# 转换数据
result = []
for row in rows:
    result.append({
        'id': row[0],
        'name': row[1],
        'department': row[2],
        'hire_date': row[3]
    })

# 加载数据
conn2 = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=localhost;DATABASE=test;UID=user;PWD=password')
cursor2 = conn2.cursor()
for row in result:
    cursor2.execute("INSERT INTO employee (id