3．  數據倉庫元數據的管理

元數據（Meta Date），主要記錄數據倉庫中模型的定義、各層級間的映射關系、監控數據倉庫的數據狀態及ETL的任務運行狀態。一般會通過元數據資料庫（Metadata Repository）來統一地存儲和管理元數據，其主要目的是使數據倉庫的設計、部署、操作和管理能達成協同和一致。

元數據是數據倉庫管理系統的重要組成部分，元數據管理是企業級數據倉庫中的關鍵組件，貫穿數據倉庫構建的整個過程，直接影響著數據倉庫的構建、使用和維護。

構建數據倉庫的主要步驟之一是ETL。這時元數據將發揮重要的作用，它定義了源數據系統到數據倉庫的映射、數據轉換的規則、數據倉庫的邏輯結構、數據更新的規則、數據導入歷史記錄以及裝載周期等相關內容。數據抽取和轉換的專家以及數據倉庫管理員正是通過元數據高效地構建數據倉庫。用戶在使用數據倉庫時，通過元數據訪問數據，明確數據項的含義以及定制報表。數據倉庫的規模及其復雜性離不開正確的元數據管理，包括增加或移除外部數據源，改變數據清洗方法，控制出錯的查詢以及安排備份等。

元數據可分為技術元數據和業務元數據。技術元數據為開發和管理數據倉庫的IT 人員使用，它描述了與數據倉庫開發、管理和維護相關的數據，包括數據源信息、數據轉換描述、數據倉庫模型、數據清洗與更新規則、數據映射和訪問權限等。而業務元數據為管理層和業務分析人員服務，從業務角度描述數據，包括商務術語、數據倉庫中有什么數據、數據的位置和數據的可用性等，幫助業務人員更好地理解數據倉庫中哪些數據是可用的以及如何使用。

由上可見，元數據不僅定義了數據倉庫中數據的模式、來源、抽取和轉換規則等，而且是整個數據倉庫系統運行的基礎，元數據把數據倉庫系統中各個松散的組件聯系起來，組成了一個有機的整體。

數倉建模方法

數據倉庫的建模方法有很多種，每一種建模方法代表了哲學上的一個觀點，代表了一種歸納、概括世界的一種方法。常見的有 范式建模法、維度建模法、實體建模法等，每種方法從本質上將是從不同的角度看待業務中的問題。

1． 范式建模法（Third Normal Form，3NF）

范式建模法其實是我們在構建數據模型常用的一個方法，該方法的主要由 Inmon 所提倡，主要解決關系型數據庫的數據存儲，利用的一種技術層面上的方法。目前，我們在關系型數據庫中的建模方法，大部分采用的是三范式建模法。

范式 是符合某一種級別的關系模式的集合。構造數據庫必須遵循一定的規則，而在關系型數據庫中這種規則就是范式，這一過程也被稱為規范化。目前關系數據庫有六種范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、Boyce－Codd范式（BCNF）、第四范式（4NF）和第五范式（5NF）。

在數據倉庫的模型設計中，一般采用第三范式。一個符合第三范式的關系必須具有以下三個條件 ：

每個屬性值唯一，不具有多義性 ；

每個非主屬性必須完全依賴于整個主鍵，而非主鍵的一部分 ；

每個非主屬性不能依賴于其他關系中的屬性，因為這樣的話，這種屬性應該歸到其他關系中去。

范式建模

根據 Inmon 的觀點，數據倉庫模型的建設方法和業務系統的企業數據模型類似。在業務系統中，企業數據模型決定了數據的來源，而企業數據模型也分為兩個層次，即主題域模型和邏輯模型。同樣，主題域模型可以看成是業務模型的概念模型，而邏輯模型則是域模型在關系型數據庫上的實例化。

2． 維度建模法（Dimensional Modeling）

維度模型是數據倉庫領域另一位大師Ralph Kimall所倡導，他的《數據倉庫工具箱》是數據倉庫工程領域最流行的數倉建模經典。維度建模以分析決策的需求出發構建模型，構建的數據模型為分析需求服務，因此它重點解決用戶如何更快速完成分析需求，同時還有較好的大規模復雜查詢的響應性能。

維度建模

典型的代表是我們比較熟知的星形模型（Star－schema），以及在一些特殊場景下適用的雪花模型（Snow－schema）。

維度建模中比較重要的概念就是 事實表（Fact table）和維度表（Dimension table）。其最簡單的描述就是，按照事實表、維度表來構建數據倉庫、數據集市。

目前在互聯網公司最常用的建模方法就是維度建模，稍后將重點講解。

3． 實體建模法（Entity Modeling）

實體建模法并不是數據倉庫建模中常見的一個方法，它來源于哲學的一個流派。從哲學的意義上說，客觀世界應該是可以細分的，客觀世界應該可以分成由一個個實體，以及實體與實體之間的關系組成。那么我們在數據倉庫的建模過程中完全可以引入這個抽象的方法，將整個業務也可以劃分成一個個的實體，而每個實體之間的關系，以及針對這些關系的說明就是我們數據建模需要做的工作。

雖然實體法粗看起來好像有一些抽象，其實理解起來很容易。即我們可以將任何一個業務過程劃分成 3 個部分，實體，事件，說明，如下圖所示：

實體建模

上圖表述的是一個抽象的含義，如果我們描述一個簡單的事實：“小明開車去學校上學”。以這個業務事實為例，我們可以把“小明”，“學�！笨闯墒且粋�實體，“上學”描述的是一個業務過程，我們在這里可以抽象為一個具體“事件”，而“開車去”則可以看成是事件“上學”的一個說明。

維度建模

維度建模是目前應用較為廣泛的，專門應用于分析型數據庫、數據倉庫、數據集市建模的方法。數據集市可以理解為是一種＂小型數據倉庫＂。

1． 維度建模中表的類型

1． 事實表

發生在現實世界中的操作型事件，其所產生的可度量數值，存儲在事實表中。從最低的粒度級別來看，事實表行對應一個度量事件，反之亦然。

事實表表示對分析主題的度量。比如一次購買行為我們就可以理解為是一個事實。

事實與維度