Canon EOS 70D 数码单反摄影圣经：账户活动事实表

在图6.14中，单行道类别聚合模式示例展示了类别描述和部门描述在类别级别的定义，字段名称与基础表中的维表命名保持一致。UPC号码、包装尺寸和滋味等特定维度不在此级别内，并且不应出现在类别表中。缩减的维表对于聚合导航至关重要，因为系统目录描述能够提供任何聚合级别的范围。换句话说，通过查询系统目录表，我们能够获取其目录描述和部门描述。如果查询的是产品的滋味，我们将立即了解到当前聚合级别无法满足需求，需要聚合导航器在其他地方查找。缩减的维表的吸引力还在于避免了在原始维表中为所有在更高聚合级别上不支持的维度实体填写null值。因此，在类别表中不需要填写滋味和包装尺寸字段的null值，也无需在应用程序中对这些null值进行处理。尽管我们专注于缩减的维表，但是在构建高级别聚合时，事实表中的度量数目也会随之变化。大多数基本的可加度量如销售额、销售数量和成本额将存在于各个聚合级别上，但是一些维度如促销和一些事实如促销成本将仅在基础级别上存在，并在聚合表中被删除。简化的设计要求#2仅创建此类聚合事实表，完全删除特定维度，而不是仅简单地缩减。例如，在零售销售事实表中，地址或店铺维度可以完全删除。

3.2设计集结区根据自身需求配置最终的数据仓库展示区。有时，集结区数据用于支持需要历史数据的功能；其他时候，集结区数据在每个处理流程完成后即被清除。用于长期保存历史信息的持久集结区与每次加载后删除的临时集结区形成对比。大多数集结区采用混合模式，同时包含临时和持久的集结表。集结区的设计不仅仅是为了支持下一个处理作业，还可以用于工作流恢复、审计和验证数据处理结果。此外，在设计和部署集结区时应考虑以下基本规则，确保数据仓库操作的成功：数据集结区应由ETL小组所有，不对外开放，不支持查询索引和聚合表，也不保证数据访问和一致性，这些需求应在展示区处理。未经授权不得进入集结区，以免影响数据仓库完整性。报表不应直接从集结区访问数据，集结区是ETL小组的工作站点，允许他们无需用户通知即可操作表格。

数据库应用系统设计中，CRUD矩阵表（创建、读取、修改和删除）用于追踪数据操作过程。尽管数据修改和读取很常见，但删除操作的开发却常被忽视。这会导致两种情况：运行后台脚本删除历史数据或数据无限期留存，两种情况都不利于数据仓库管理。 每个主题域完成后，都应有相应的清除处理过程。如果数据量小，且长期数据量不影响性能，ETL开发可延后，但清除策略元数据需在初始化实施时收集发布。 数据仓库数据的存档应由DBA负责，而永久删除则由ETL团队执行。删除数据的业务规则需通过充分测试和质量保证的ETL过程来执行。

图5.9展示了员工角色的多维图表，而图5.10展示了多个日期角色的设计方法，推荐的角色维度设计方法不会对ETL团队的工作产生影响。讨论角色维度技术的目的是帮助ETL团队通过视图而不是多个物理表达到相同目的。在电信行业，每个记录几乎都有一个地址，将所有可能的地址加入到单个地址维表可能导致维表包含数百万记录。在这种情况下，建立视图对性能可能造成严重影响，因此为各个子集创建物理表可能更有效。图6.10进一步探讨了其他维度的子维杜，将事实表中对维的引用视为事实表的外键，正确的外键存储在父维表和事实表中。

图6.9四种类型的优化更改中，前三类改变带来一个共同问题：如何处理旧的历史数据，特别是在更改事实、维度或属性之前。通常，如果有现成的旧历史数据可用，处理会更为简单。然而，大多数情况下，增加事实、维度或属性的原因是它们在当前情境下变得可用。针对这些变化，我们可以采取以下策略：1、新增事实时，历史值存储为null。随着时间推移，当历史值得到更新，null值能够正确计算，从而确保计数和平均值的准确性。2、新增维度时，必须确保之前的事实记录外键指向维度表中适用的记录。3、新增维度属性时，在类型1的维度中无需修改，新实体在所有维度表记录中均可用；而在类型2的维度中，在添加新实体之前的所有记录中，需确保相关维表记录的有效性。

图11.12描述了一个单一处理，即小批处理流图。各个处理连续运行，并与其他处理共同完成同一工作，如邮件收发后台程序。因此设置工作处理事件和微批处理状态值，然后继续。数据清洗、一致化、匹配、存在和发布等后台处理任务可能同时发生在数据管理者的环境中。实时CTF系统中的转换过程和代理键查找后台程序也有可能存在。每个后台程序都会连续地处理查找任务。所述的任务工作是指在给定处理中以最优方式处理的阶段，已记录的任务。任务处理事件的状态在处理中被设置，并且关系数据库处理的起始点是确定的。处理后，任务处理事件的状态会更新为成功或失败。在批处理结束时，批处理控制表会被更新，以确保所有任务都已成功执行。如果发生失败或大量任务处理事件状态失败，将执行回滚处理，将数据库恢复到微批处理执行之前的状态。回滚事件并不一定回滚错误信息或控制表中的状态值。关系型数据库提供了处理控制选项以支持这种约束。微批处理ETL应用于实时数据管理者，如图11.13所示，作为系列后台处理，从数据库表中读取数据，更新控制信息，分段传输数据，并进行数据一致化。

图4.1数据质量优先级确保全面清洗数据子系统，以确保向业务环境发布的信息在检测、纠正和文档化过程中的高质量。最终用户期望将数据仓库作为可信赖的信息源，从而构建管理度量指标、策略和规则。ETL过程需迅速处理不断增长的数据量，以满足客户对详细和个性化信息（如Web点击率）的需求。

图5.5处理精确时间度量的事实表设计与日期维表不同，通常少有对分秒的描述。如果企业有定义明确时间片的属性（如轮班时间、广告时间等），可将这些属性定义为对午夜时点的偏移量。若粒度为分钟，则每日时间维度将产生1440条记录；若粒度为秒，则会有86400条记录。此时可采用之前描述的SQL日期时间戳设计。6.6大维度数据仓库中最有趣的维度包括客户、产品等，大企业客户维度通常有上百万记录，每条记录有上百个字段。大型个人客户维度则可能超过千万条记录，字段数多数时候较少。大维度通常由多个数据源衍生，企业中客户可来自多个账户管理系统，如银行中客户可能来自抵押、信用卡、支票和储蓄等多个业务部门。银行若欲创建所有部门客户维表，则需对这些独立客户列表进行剔重、规范化和合并，步骤见图5.6。

Oracle SQL*Loader需要一个控制文件来描述数据文件的编排。优化性能的两个重要参数：DIRECT={TRUE | FALSE} PARALLEL={TRUE | FALSE}。Microsoft SQL Server Bulk Copy Program（BCP）提供了BULK INSERT，比BCP更快，节省时间，无需利用Microsoft Netlib API。IBM DB2 Load Utility接受来自Oracle的控制文件和数据文件作为输入源。Sybase Bulk Copy Program（BCP）也支持DBLOAD，参数BULKCOPY=“Y”。掌握每个加载器的特定实用程序是相对简单的，它们之间的相似性使得理解更为容易。