/ FAQs / 商业智能建模与事务系统建模有何不同?

商业智能建模与事务系统建模有何不同?

商业智能建模与事务系统建模有何不同?
商业智能(BI)建模和事务系统建模的根本目的不同。事务建模优先考虑数据完整性和对频繁、细粒度更新的高效处理(例如记录销售、更新库存)。BI建模专注于支持复杂查询、聚合和历史数据分析,以发现趋势并支持决策制定(例如销售业绩报告)。它们的核心目的决定了设计选择。 事务系统通常使用规范化的关系模式,以最小化冗余并确保ACID合规性,从而实现可靠的操作。这涉及许多用于原子事务的相关表。相反,BI模型通常采用维度建模(星型/雪花型模式),其非规范化结构针对读取大型数据集进行了优化。一个包含定量指标的中心事实表被提供描述性上下文的维度表所环绕。与高度规范化的事务结构相比,这种非规范化简化了查询,并显著加快了历史分析的聚合和筛选速度。 BI建模的主要区别在于其结构(维度与规范化)和查询重点(聚合分析查询与单个记录查找和更新)。实施过程包括从事务系统提取数据,将其转换为维度结构(ETL/ELT),并加载到专用数据仓库或数据集市中。这种结构通过支持历史趋势分析、复杂报告、KPI跟踪和数据驱动的战略规划,提供了巨大的业务价值,而事务系统直接提供这些功能的效率较低。

高效分析,释放数据价值。开启企业数据决策新可能!

免费试用

极速分析,强劲扩展。驱动业务创新,就选StarRocks!

了解 StarRocks

继续阅读

什么是NoSQL数据建模,它与关系型建模有何不同?

NoSQL数据建模为非关系型系统设计数据库模式,这些系统针对规模、灵活性和特定访问模式进行了优化。它摆脱了僵化的表结构和固定模式,而是根据特定应用的查询方式来组织数据。这种方法对于处理大量非结构化或半结构化数据、支持需求快速演变的敏捷开发以及在分布式系统中实现大规模水平扩展至关重要,这在Web、移动...

Read Now →

常见的数据建模技术有哪些?

常见的数据建模技术对数据进行组织,以满足特定的系统要求和业务目标。关键技术包括实体关系(ER)建模,侧重于实体及其关系;维度建模,针对数据仓库和分析进行优化;以及各种NoSQL方法,如文档、键值、列族和图建模,用于灵活的模式结构。这些技术确保事务系统、分析平台和现代非结构化数据应用程序中的数据完整性...

Read Now →

键值NoSQL存储中的数据建模是如何工作的?

键值型NoSQL数据库中的数据建模专注于唯一标识数据并通过直接键高效访问数据。键值存储通过将简单或复杂值与唯一字符串键相关联,提供了高性能和可扩展性。它们在需要快速查找的场景中表现出色,例如缓存(存储预计算结果)、会话管理(存储用户会话数据)和维护简单的用户配置文件。 核心原则包括设计有意义的键。...

Read Now →