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我应该构建事实和维度表,还是应该在高度标准化的ODS上使用视图?

在数据仓库设计中,构建事实表和维度表与在高度标准化的操作数据存储(ODS)上使用视图是两种不同的策略,它们各有优势和适用场景。

事实表和维度表

基础概念

  • 事实表:存储业务过程的量化数据,通常包含数值型数据,用于度量和分析。
  • 维度表:存储描述性属性,用于对事实表中的数据进行分类和标记。

优势

  • 灵活性:事实表和维度表的设计使得数据易于理解和查询,支持复杂的分析需求。
  • 性能:通过适当的索引和分区,可以提高查询性能。
  • 可维护性:结构化的数据模型便于数据维护和更新。

类型

  • 星型模式:一个中心事实表连接多个维度表。
  • 雪花模式:维度表进一步规范化,减少数据冗余。

应用场景

  • 复杂的业务分析需求。
  • 需要高性能的数据查询。

高度标准化的ODS上使用视图

基础概念

  • ODS:操作数据存储,存储原始业务数据,通常高度标准化。
  • 视图:基于ODS数据创建的虚拟表,提供特定的数据视角。

优势

  • 简化查询:视图可以隐藏复杂的查询逻辑,提供简化的接口。
  • 数据一致性:通过视图可以确保数据的一致性和准确性。
  • 灵活性:视图可以根据需求快速调整,无需修改底层数据结构。

类型

  • 物化视图:预先计算并存储结果,提高查询性能。
  • 普通视图:仅存储查询定义,查询时动态生成结果。

应用场景

  • 需要快速响应业务变化。
  • 简化复杂的数据查询。

选择建议

  • 如果你的业务分析需求复杂,需要高性能的数据查询,并且数据模型相对稳定,那么构建事实表和维度表可能是更好的选择。
  • 如果你的业务数据变化频繁,需要灵活应对查询需求的变化,并且希望简化数据访问接口,那么在高度标准化的ODS上使用视图可能更适合。

遇到的问题及解决方法

问题:数据冗余和不一致性。 原因:过度规范化或视图定义不当。 解决方法

  • 确保事实表和维度表的设计合理,避免过度规范化。
  • 使用物化视图来减少查询时的计算量,提高数据一致性。

问题:查询性能下降。 原因:数据量过大或索引不当。 解决方法

  • 对事实表和维度表进行适当的索引和分区。
  • 使用物化视图预先计算并存储查询结果。

参考链接

通过以上分析,你可以根据具体需求选择合适的数据存储和查询策略。

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