数据仓库中为什么还要使用关系型数据库？

[张伟平]

 

最近有人问我这两个问题：

1、为什么数据仓库项目中要使用星型模型？

 

我简单的理解是：数据仓库中使用星型模型是为了实现纬度结构，支撑olap处理要求。而olap的数据是海量的，一般的关系型数据库是无法处理大量数据分析处理的。

 

这样的话就产生出第二问题：为什么现在大部分数据仓库项目中，还是使用关系型数据库？

 

因为多维数据库没有一个公开的标准的接口，且不支持oltp。而数据仓库的数据来源大部分来源于关系型数据库。

 

以上是我个人的一点简单理解。希望能得到

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张伟平

2006-01-10

[ZenofBI]

数据仓库项目没有一定要使用关系型数据库。只是大部分商务数据储存在关系型数据库。

您英文好吗？可查阅:

http://www.ciobriefings.com/whitepapers/StarSchema.asp

[ZenofBI]

MS提出的UDM也许回答了您的问题：

The MS UDM’s Single Model

http://www.microsoft.com/technet/prodtechnol/sql/2005/solvngbp.mspx

[刘庆]

为什么dw使用星型模型，为什么使用关系型数据库？

 

对于第一个问题，我同意伟平的说法。其实就是实现了维度结构，星型模式是一种比3NF更加形式化的模式，其目的正是为了支撑OLAP的要求，是一种支撑分析应用的模式。特别是针对ROLAP，如果不建立星型模式（或者雪花模式），想建立olap元数据是非常困难的，因为某个维度需要跟物理维表关联起来，维中的级别、属性、钻取体系都要与表中字段对应起来。同样，度量也需要和事实表中某个字段对应。在星型模式中，这种对应关系是匹配的，所以很方便地描述它们。然而如果是基于3NF去映射一个维度结构，当然可以，只是需要额外的工作，因为3NF和OLAP模型是不匹配的。

 

可以先将这部分工作分成两部分，一是数据模型，二是OLAP应用。如果数据模型用3NF，那么OLAP建模的事情多放在OLAP服务器中进行。而如果使用星型模式，OLAP建模其实部分工作移到了数据建模这边。

 

这样理解，其实采用星型模式是为了让架构和过程更加规范。当然，代价是数据的冗余。

 

对于第二个问题，为什么使用关系型数据库。如果不采用RDB，还会有哪些选择呢？多维数据库、面向对象数据库、xml数据库？显然，后者都是一些不成熟的技术，不似RDB，其关系理论已经存在三十年矣。

 

多维数据库主要面向分析应用，对于存储海量数据当然有其缺陷。更加不用提没有一个标准的接口。至少微软提出的MDX还并没有形成一种访问标准，而在数据存储理论上，各个厂商有各自的一套。而面向对象数据库，虽然也是也是发展多年，但其主要应用还是偏向于一般系统的设计、开发效率，也不擅长数据存储。虽然有一些规范、理论，但大多还没有形成比较权威的形式化理论，还是处于感性阶段。

 

像sybase的IQ数据库，这玩意儿到底是个什么类型的数据库，我也不是非常确定，但显然他并没有颠覆关系数据，同样有表、字段的概念，只是他颠覆了原来按行存储数据的技术，改用按列存储数据。最后还是同样用SQL来访问数据，所以姑且还是认为他是关系数据库吧。

 

如此，似乎只有选择关系数据库来存放海量数据，当然可以附加地采用多维数据来存放用于分析目的的数据。未来会不会还是如此，说不一定，但至少在三五年内，还不不会有什么新的变化。

 

On 1/10/06, 张伟平 <zhang...@126.com> wrote:

 

最近有人问我这两个问题：

1、为什么数据仓库项目中要使用星型模型？

 

。。。

 

这样的话就产生出第二问题：为什么现在大部分数据仓库项目中，还是使用关系型数据库？