数据仓库宽表设计原则是什么？（仓库数据库表设计）

随着当今社会经济水平的发展，企业的经营性数据越来越庞大。单纯的人工记录与统计已不能满足人们的需求。于是，便出现了数据仓库的定义。但是，数据仓库在使用过程中还需要注意一系列的问题，数据仓库宽表设计原则也需要大家了解。

为什么要使用数据仓库？

现状和需求

大量的企业经营性数据（订单，库存，原料，付款等）在企业的业务运营系统以及其后台的(事务型)数据库中产生的。

企业的决策者需要及时地对这些数据进行归类分析，从中获得企业运营的各种业务特征，为下一步的经营决策提供数据支撑。

困难

对数据的归类分析往往涉及到对多张数据库表数据的同时访问， 即需要同时锁住多张可能正在被不同事务更新的表单。这对业务繁忙的数据库系统来说可能是一件非常困难的事情 。

一方面很难把多张表同时锁住，造成复杂查询的时延增加。

另一方面如果锁住了多张表，又会阻挡数据库表单更新的事务，造成业务的延时甚至中断。

解决方案

数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景， 并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围的数据聚合和关联的复杂查询。

使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计算使用。同时支持把多个业务运营系统的数据汇集到一个数据仓库中。这样数据可以被更好地关联和分析，从而产生更大的价值。

数据仓库一般来说采用了一些和标准的面向事务的数据库(Oracle，MS SQL Server，MySQL等)不一样的设计，特别是针对数据的聚合性和关联性做了特别的优化，有些时候为了这些优化甚至可能会牺牲掉一些标准数据库的事务或者数据增删改的功能或者性能。因此，数据仓库和数据库的使用场景还是有所不同的。事务型数据库专注于事务处理（企业的业务运营），而数据仓库更擅长于复杂的数据分析。各司其职，互不干扰。简单一句话可以把它理解为，数据库主要负责数据更新，数据仓库主要负责数据分析。

数据仓库宽表设计原则

版式设计

版式设计是一个设计师的基本功，把版面上的元素，图像，图形，文字，色彩等进行排列组合，起到“传递信息”和满足“视觉审美”的作用。各种不同的版式能使画面产生不同的视觉效果，也进而给读者带来不一样的心理感受。

版式设计的6大基本法则：对比对齐亲密重复留白变化。各种排版形式和规则都是基于这6大法则衍生而来，而掌握好这些法则能够帮助我们在短期内更快更好的达成设计目标。

什么是对比原则？

对比就是强调两个或者两个以上事物之间的差异性，有主次层级才称的上对比，通过对比分清层次才能营造出核心视觉。相当于红花和绿叶主角和配角的关系，我们的视觉永远是会被主角给吸引的。在平面构成的的定义，是指画面元素中，形成强烈的冲突或截然不同的呈现。如大小，颜色，形状，肌理，虚实，方向，位置等等一切都可以产生成变化的元素。理论上元素的一切改变特征都是可以形成对比的。

数据仓库维度建模的基本原则

1、载入详细的原子数据到维度结构中

2、围绕业务流程构建维度模型

3、确保每个事实表都有一个与之关联的日期维度表

4、确保每个事实表中的事实具有相同的粒度或同级的详细程度

5、解决事实表中的多对多关系

数据仓库的出现，为企业数据的统计、分析与测算带来了极大的便利，大大减轻了统计人员的工作量，同时也提高了效率与准确率。在使用过程中，谨遵数据仓库宽表设计原则，会使得我们的统计工作更加得心应手。