快速了解數據倉庫及數據建模的常用新術(shù)語(yǔ)

數據倉庫引入了新的術(shù)語(yǔ)，擴展了數據建模的術(shù)語(yǔ)表。為使本文的闡述能夠完備，下面我介紹一下最常用的術(shù)語(yǔ)。

數據倉庫

數據倉庫是一個(gè)支持管理決策的數據集合。數據是面向主題的、集成的、不易丟失的并且是時(shí)間變量。

數據倉庫是所有操作環(huán)境和外部數據源的快照集合。它并不需要非常精確，因為它必須在特定的時(shí)間基礎上從操作環(huán)境中提取出來(lái)。

數據集市

數據倉庫只限于單個(gè)主題的區域，例如顧客、部門(mén)、地點(diǎn)等。數據集市在從數據倉庫獲取數據時(shí)可以依賴(lài)于數據倉庫，或者當它們從操作系統中獲取數據時(shí)就不依賴(lài)于數據倉庫。

事實(shí)

事實(shí)是數據倉庫中的信息單元，也是多維空間中的一個(gè)單元，受分析單元的限制。

事實(shí)存儲于一張表中（當使用關(guān)系數據庫時(shí)）或者是多維數據庫中的一個(gè)單元。

每個(gè)事實(shí)包括關(guān)于事實(shí)（收入、價(jià)值、滿(mǎn)意記錄等）的基本信息，并且與維度相關(guān)。

在某些情況下，當所有的必要信息都存儲于維度中時(shí)，單純的事實(shí)出現就是對于數據倉庫足夠的信息。我們稍后討論有關(guān)缺無(wú)事實(shí)的情況。

維度

維度是綁定由坐標系定義的空間的坐標系的軸線(xiàn)。數據倉庫中的坐標系定義了數據單元，其中包含事實(shí)。

坐標系的一個(gè)例子就是帶有 x 維度和 y 維度的 Cartesian（笛卡爾）坐標系。

在數據倉庫中，時(shí)間總是維度之一。

數據挖掘

在數據倉庫的數據中發(fā)現新信息的過(guò)程被稱(chēng)為數據挖掘，這些新信息不會(huì )從操作系統中獲得。

分析空間

分析空間是數據倉庫中一定量的數據，用于進(jìn)行數據挖掘以發(fā)現新信息同時(shí)支持管理決策。

切片

一種用來(lái)在數據倉庫中將一個(gè)維度中的分析空間限制為數據子集的技術(shù)。

切塊

一種用來(lái)在數據倉庫中將多個(gè)維度中的分析空間限制為數據子集的技術(shù)。

星型模式

一種使用關(guān)系數據庫實(shí)現多維分析空間的模式，稱(chēng)為星型模式。

星型模式將在本白皮書(shū)中稍后進(jìn)行進(jìn)一步討論。

雪花模式

不管什么原因，當星型模式的維度需要進(jìn)行規范化時(shí)，星型模式就演進(jìn)為雪花模式。