数据集市 Data Mart

数据集市

数据集市(Data Mart),也叫数据市场,为满足特定的部门或者用户需求,按照多维的方式进行存储,包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等,生成面向决策分析需求的数据立方体。

数据集市,迎合了专业用户群体的特殊需求,包括分析、内容、表现,以及易用性方面。

数据集市,是企业级数据仓库的一个子集,主要面向部门级业务,只面向某个特定的主题。

来源

数据集市数据来源于企业范围的数据库、专业的数据仓库。

数据仓库与数据集市的区别

指标 数据仓库 数据集市
数据来源 遗留系统、外部数据 数据仓库
范围 企业级 部门级或工作组级
主题 企业主题 部门或特殊的分析主题
数据粒度 最细的粒度 较粗的粒度
数据结构 规范化结构、星型模型、雪花模型 星型模型、雪花模型
历史数据 大量的历史数据 适度的历史数据
优化 处理海量数据/数据探索 便于访问和分析/快速查询
索引 高度索引 高度索引

特征

  1. 规模小
  2. 特定的应用
  3. 面向部门
  4. 由业务部门定义、设计和开发
  5. 业务部门管理和维护
  6. 快速实现
  7. 购买较便宜
  8. 投资快速回收
  9. 工具集的紧密集成
  10. 提供更详细的、预先存在的、数据仓库的摘要子集
  11. 可升级到完整的数据仓库

数据结构

通常为星型结构雪花结构。一个星型结构包括:事实表和维表。

事实表

事实表描述数据集市中最密集的数据。例如,呼叫中心的呼叫数据;银行中自动柜员机的数据;零售业的销售数据、库存数据等;

维表

维有围绕着事实表建立,通过外键与事实表相连。

数据集市类型

独立型

独立型数据集市的数据来自于操作型数据库,是为了满足特殊用户而建立的一种分析型环境。

优点:

  • 开发周期较短
  • 比较灵活

缺点:

  • 脱离数据仓库
  • 容易形成信息孤岛
  • 不能以全局的视角去分析数据

从属型

从属型数据集市的数据来自于企业的数据仓库。

优点:

  • 体系结构比独立型数据集市更稳定
  • 提高了数据分析的质量
  • 保证了数据一致性

缺点:

  • 开发周期较长
原文地址:https://www.cnblogs.com/coderzjz/p/13741533.html