什么是不同类型的数据仓库设计？(the different types of data warehouse design?)
数据仓库存储大量数据，用于许多不同的领域。数据仓库设计有两种主要类型：自顶向下和自下而上。这两种设计各有优缺点。自下而上更容易实现，也更便宜，但它不太完整，数据关联更零散。在自上而下的设计中，数据之间的连接是显而易见的，并且已经建立，但是数据可能已经过时，并且系统的实现成本很高。
数据集市是数据仓库设计的核心。数据集市是基于单个概念的数据集合。每个数据集市都是一个唯一且完整的数据子集。这些集合中的每个集合在内部完全相关，并且通常与外部数据集市有连接。
处理数据集市的方式是两种数据仓库设计风格的主要区别。在自顶向下的设计中，数据集市在数据放入系统时自然发生。在自底向上的设计中，数据集市直接制作并连接在一起形成仓库。虽然这看起来只是一个小小的区别，但它却带来了一个非常不同的设计。
自顶向下的方法是最初的数据仓库设计。使用这种方法，组织持有的所有信息都会被放入系统中。每个广泛的主题在数据库中都有自己的通用领域。使用数据时，相关数据点之间会出现连接，数据集市也会出现。此外，系统中的任何数据都将永远保留在那里，即使这些数据被后来的信息取代或淡化，它也将作为过去事件的记录保留在系统中。
自下而上的数据仓库设计方法从相反的方向工作。公司将信息作为独立的数据集市输入。随着时间的推移，其他数据集被添加到系统中，或者作为它们自己的数据集市，或者作为已经存在的数据集市的一部分。当两个数据集市被认为足够连接时，它们合并为一个单元。
这两种数据仓库设计各有优缺点。自顶向下的方法对于更小的数据集来说是一个巨大的项目。由于大型项目的成本也更高，因此在资金和人力方面，它是最昂贵的。如果完成并维护了数据仓库，它将是一个庞大的集合，包含公司所知道的一切。
自下而上的过程更快、更便宜，但由于数据是根据需要输入的，因此数据库实际上永远不会完整。此外，数据集市之间的相关性仅取决于它们的使用情况。如果存在很强的相关性，但没有用户看到它，那么它将断开连接。
- 发表于 2021-12-08 19:30
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