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数据仓库设计的21条原则

发布: 2008-10-20 11:25 | 作者: 不详 | 来源: 测试时代采编 | 查看: 70次 | 进入软件测试论坛讨论

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3. 不要设计任何无法扩展的东西
在联机处理过程(OLTP)应用中,数据分析并不是一个真正的应用程序。实际上,数据分析的关键是获取大量旧的数据,从中提取数据模型,并以此模型推断出新的信息。而你所编写的访问潜在信息的代码应该具有可扩展性,可以附加新的数据。千万别在支持数据分析的代码中假定数据都是固定格式的。 

4. 不要附加不必要的功能
一个仓库要做的是恰到好处的服务,用户走进仓库,从货架上取得自己所需得信息,仅此而已。由于业务智能、分析以及规律性的问题都有各自的处理程序,因此你的客户唯一的需要就是获取信息。他们需要一种应用环境,可以让他们快速的从数据仓库中取得分析过程所需的数据,而不论这个数据是什么样子的。也许你想帮助他们精炼一下获得的数据,但最好不要这么做。一定要记住,不要给客户的数据分析程序添加任何会影响数据访问性能的功能。

5. 不要简化数据清除和数据源分析的步骤
在实现数据仓库过程中最应该注意的地方就是为Extract-Transform-Load机制分析数据源,以及为优化负载而清除数据。安全的做法是假设项目经理在这个阶段会需要整个项目资源的一半以上。相反,如果你在这方面进行了简化,稍后肯定会后悔。所以就算系统工作缓慢,也不要简化清理旧的数据的过程。

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文章来源于领测软件测试网 https://www.ltesting.net/


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