資料架構 - 關係型資料倉庫

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在當今資料驅動的世界中，企業生成並管理著海量的資訊。為了處理這些資訊，他們需要一個地方來儲存資料並快速檢索。這就是**關係型資料倉庫**的作用。它以結構化的方式組織資料，使其易於訪問和分析。

在本教程中，我們將瞭解什麼是關係型資料倉庫，它的主要組成部分，以及它如何幫助企業做出明智的決策。

什麼是資料倉庫？

**資料倉庫**是一個用於儲存資料的龐大儲存空間，它將來自多個來源的資訊收集並組織到一個位置。其主要目標是支援明智的決策，允許使用者快速執行查詢並生成報表。總的來說，資料倉庫在有效的資料管理和分析中發揮著關鍵作用。

為什麼我們需要資料倉庫？

我們需要**資料倉庫**是因為它們提供了幾個重要的益處。

• 它們將所有重要資料儲存在一個方便的位置。
• 它們允許我們回顧過去的資料，從中學習。
• 它們幫助領導者為公司做出明智的決策。
• 它們幫助我們發現數據中的模式和趨勢。
• 資料倉庫對於理解和有效地使用資訊至關重要。

什麼不是資料倉庫？

以下是人們在思考資料倉庫時常犯的三個錯誤。

• 簡單地複製資料庫
  • **錯誤方法：**僅僅複製您的業務資料庫並將其命名為“**DW_Database**”。
  • **錯誤原因：**這無助於正確地分析資料。
  • **示例：**如果您複製銷售資料庫並將其命名為“**DW_Sales**”，它仍然沒有組織好以供分析。
• 未經計劃地混合資料
  • **錯誤方法：**僅使用資料庫檢視將來自不同來源的類似資料組合在一起。
  • **錯誤原因：**它會導致混淆並使資料更難使用。
  • **示例：**如果您從三個不同的系統中獲取客戶資訊，則不應在沒有適當組織的情況下將它們混合在一起。
• 將其用作儲存轉儲
  • **錯誤方法：**每當有人需要資料時新增隨機表。
  • **錯誤原因：**造成混亂，難以查詢和使用資料。
  • **示例：**就像將檔案隨意扔進檔案櫃一樣——以後很難找到您需要的東西。

**正確方法：**在建立資料倉庫之前，始終

• 規劃如何組織您的資料。
• 考慮誰需要什麼資訊。
• 仔細設計它，以便於報表和分析使用。
• 從一開始就花時間正確地設定它。

什麼是關係型資料倉庫？

**關係型資料倉庫**是用於儲存和管理來自不同來源的大量組織資料的中心位置。之所以稱為“**關係型**”，是因為它將資料組織成表（或關係）。每個表都由行和列組成，其中行表示實體（如客戶或產品），列表示屬性（如名稱、價格或數量）。之所以稱為**資料倉庫**，是因為它從各種來源（如事務資料庫和應用程式）收集、儲存和管理大量結構化資料。

關係型資料庫與普通資料庫有何不同？

**關係型資料庫**在幾個重要方面與**普通資料庫**不同。雖然兩者都儲存資料，但關係型資料庫是專門為分析而不是日常使用而設計的。它專注於過去的資料，使輕鬆回顧歷史資訊成為可能。此外，它旨在快速處理複雜的問題，幫助使用者從海量資料中獲得見解。

如何在關係型資料庫中組織資料？

在**關係型資料倉庫**中，資料通常以兩種主要方式組織。

• **事實表：**這些儲存關於業務的主要數字或“事實”。
  • **示例：**一個顯示每天銷售了多少產品的表。
• **維度表：**這些提供有關事實的更多詳細資訊。
  • **示例：**一個包含有關每個產品的資訊的表，例如其顏色、尺寸或價格。

組織資料的常用佈局包括。

• **星型模式：**當您將其繪製出來時，它看起來像一顆星。一個事實表位於中間，連線到周圍的許多維度表。它簡單易用，適合許多企業。
• **雪花模式：**這類似於星型模式，但某些維度表被拆分為更多表。它可以節省空間，但使用起來可能會較慢。

為什麼要使用關係型資料倉庫？

**關係型資料倉庫**是一種特殊型別的資料庫，可幫助組織管理和使用其重要資訊。以下是它的價值所在。

• **資料集中：**關係型資料倉庫將公司所有重要資訊放在一個地方，就像一個大型數字資料儲存室。
• **結構化組織：**它將資料排列在相互關聯的表中，使人們更容易理解和使用資訊。
• **分析能力：**倉庫允許您提出有關業務的複雜問題並快速獲得答案，幫助您更好地瞭解公司。
• **歷史資料保留：**它將舊資訊與新資料一起保留，因此您可以瞭解事物如何隨時間變化。
• **決策支援：**透過組織所有這些資訊，它可以幫助公司領導者根據事實而不是猜測做出更明智的選擇。

資料倉庫與關係型資料倉庫

**資料倉庫**是一個通用術語，指一個大型儲存系統，用於儲存來自各種來源的歷史和當前資料，以進行分析和報告。

**關係型資料倉庫**是一種特定型別，它使用關係型資料庫結構，使用具有行和列的表，這些表相互連線。

關係型資料倉庫的關鍵特徵

• 使用相互連結的結構化表。
• 遵循資料庫規則以確保資料一致性。
• 允許使用SQL進行復雜查詢。
• 更適合組織的、結構化的資料。
• 更易於管理和更新。

關係型資料倉庫中的自頂向下方法

**自頂向下方法**是構建關係型資料倉庫的分步方法。它從整體業務目標開始，然後再深入到技術細節。在開始之前，瞭解您的目標以及實現目標的最佳方法非常重要。

• 基本步驟
• **問題規劃：**首先定義您的業務目標以及資料應回答的具體問題。這有助於確保資料倉庫的設計滿足實際需求。
• **業務需求收集：**與所有部門合作，瞭解他們的報表需求並確定他們想要跟蹤的關鍵績效指標。
• **設計藍圖建立：**為您的資料倉庫建立一個計劃，展示不同部分如何連線以及您將需要哪些工具。
• **資料組織：**制定明確的計劃來儲存和連結不同型別的資料，確保所有內容在邏輯上都緊密結合在一起。
• **系統構建：**根據您的計劃構建實際的資料庫和表，仔細設定結構。
• **資料流設定：**設定從不同來源獲取資料的流程，確保資料已清理並正確載入到倉庫中。
• **工具實施：**安裝和設定允許使用者輕鬆訪問、分析和建立資料報表的工具。
• **測試階段：**測試所有系統以確保它們準確工作，修復任何問題，並確認所有內容都能順利執行。
• **維護計劃：**定期更新系統，根據需要新增新功能，並根據使用者反饋不斷改進。

一些流行的關係型資料倉庫系統有哪些？

以下是一些當今企業使用最廣泛的系統。

• **Oracle：**許多組織使用的強大系統。
• **Microsoft SQL Server：**與其他Microsoft產品配合良好。
• **Amazon Redshift：**執行在亞馬遜的雲計算伺服器上。
• **Google BigQuery：**Google用於快速處理海量資料的工具。

關係型資料倉庫的用例有哪些？

**關係型資料倉庫**通常用於

• 商業智慧和分析
• 財務報表和預測
• 客戶行為分析
• 供應鏈最佳化

使用關係型資料倉庫有哪些缺點？

• **複雜性：**設計和維護關係型資料倉庫可能很複雜，需要特殊的技能，這可能會增加成本。
• **高成本：**實施關係型資料倉庫成本很高，因為需要硬體、軟體和人員，而持續的維護會增加這些成本。
• **資料整合問題：**由於不同的格式和質量，組合來自不同來源的資料可能具有挑戰性，需要花費大量時間進行清理。
• **資料更新緩慢：**關係型資料倉庫可能無法提供即時資料，從而導致訪問最新資訊的延遲。
• **維護期間訪問受限：**定期維護可能會阻止使用者訪問，導致他們在無法執行報表時感到沮喪。

關係型資料倉庫的未來發展趨勢如何？

未來將重點關注滿足資料需求的新技術。以下是一些趨勢。

• 轉向雲計算以節省成本並更好地工作。
• 處理不同型別的資料，而不僅僅是數字和文字。
• 使用高階演算法自動查詢資料中的模式。
• 提供更快的響應速度，有時甚至可以即時響應。