企业数据仓库规划与实现pdf

企业数据仓库规划与实现.pdf是一份非常重要的技术文档，讲述了如何规划和实现一个企业级数据仓库。本文将对其中几个重要的技术点进行解析，并给出部分代码示例。

一、数据模型的设计

数据模型的设计是数据仓库的核心。在设计数据模型时，必须考虑到数据仓库中存在多个不同的维度和事实表，这些表之间存在复杂的关系。为了能够更加清晰的表示这些关系，数据模型的设计通常采用星型或雪花型结构。其中，星型结构将事实表与维度表一一对应，即事实表只有对应的主键，维度表则包含更多的属性信息，如下图所示：

而雪花型结构则将维度表通过外键关联，形成了一个层次结构，如下图所示：

在实际设计中，一般会根据系统的具体情况选择使用哪种结构。

二、数据抽取

数据抽取是将源系统中的数据转换到数据仓库中的过程。数据抽取通常包括三个阶段：获取数据、转换数据、加载数据。其中，获取数据阶段需要考虑到源数据的来源和采集方式；转换数据阶段需要将获取到的数据进行清洗、转换，并生成符合数据仓库要求的格式；加载数据阶段主要将清洗好的数据以批处理的方式加载到数据仓库中。

在实际的数据抽取过程中，需要根据不同的需求选择不同的抽取方式。常用的抽取方式包括：

1. 增量抽取：仅抽取更新或新增的数据，避免全量抽取导致效率低下。

2. 批量抽取：将每个源数据表的数据全部抽取并加载到数据仓库中。

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