【IT168 技术文章】
一、 数据仓库设计概况
数据仓库的作用在于从企业的应用系统中获取信息并转换到一个新的数据库，通过对新库中的历史信息和面向主题的信息进行分析，为领导层决策提供支持。数据仓库的设计不同于传统的数据库设计，数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。要成功地建立一个数据仓库，必须有一个合理的数据模型，PowerDesigner就是这样一种企业建模工具，它能帮助用户构建成功的数据仓库。本文首先对简要介绍了Sybase PowerDesigner和Sybase IQ这两个产品，接着重点分析了如何利用PowerDesigner来加速IQ数据仓库的设计与实现，最后是一个总结。
二、 Sybase PowerDesigner 与 Sybase IQ 简介
PowerDesigner 是一款优秀的企业建模工具，它强大的数据建模功能在业界始终处于领先的地位，同时它还是优秀数据仓库模型设计工具。PowerDesigner在数据仓库设计工具市场中占有很大份额。它能从已有的数据库进行反向工程，从运行系统中将现存的数据结构抽取出来形成数据模型，使数据仓库的设计变得简单。PowerDesigner 15是其最新版本，它全面支持IQ的数据建模。使用PowerDesigner 和模型驱动的方式开发数据仓库及应用可以极大的加速开发速度，提高生产率、减少IQ数据仓库设计和实现过程中的错误。
Sybase IQ是一个专门面向数据仓库环境的关系型数据库。Sybase IQ与传统的关系型数据库最关键的不同之处就是，它是专门为高性能的分析型进程设计的。该性能通过存储数据的方式——列存储，而不是传统关系型数据库中的行存储而获得。IQ中的关键技术是纵向数据存储（通过列而不是通过行来进行）、Bit-Wise查询索引、数据压缩和Multiplex技术。使数据仓库应用拥有卓越的查询性能与最低的总拥有成本。与传统数据库不同，Sybase IQ 在体系结构设计上是面向分析的－而不是面向事务的－它具有基于列的结构以及获得专利的索引技术，这都使它成为数据仓储的首选 。
三、利用PowerDesigner实现IQ数据仓库的非常好的实践
1. 获取查询或报表需求并识别报表和查询所需的数据
数据仓库的设计通常由大量的数据查询或生成报表需求驱动，用户通过建立包含大量聚集数据的数据仓库或数据集市来加速数据查询和生成报表。例如考虑一个企业电子商务网站的例子。该企业需要作出如下典型决策，如哪些产品最有利可图?哪些客户会为我们带来最大利益?哪些环节需要花费很高的费用?哪些市场活动运行得最好，为什么?我们有可能会失去哪些客户等等。这些都是设计数据仓库的原动力。在获取了这些需求之后，我们需要找出要进行这些分析需要哪些的数据，比如，需要分析哪些客户会给企业带来最大利益时，这必需找到订单数据表和客户信息表数据才能进行分析。这些需求都可以通过PowerDesigner 提供的需求模型进行分析。如图 1所示：
图 1 数据仓库的需求分析
2. 基于OLTP（在线事务处理系统）数据库模式生成IQ数据仓库模型(Data Warehouse Model)
在明确了需求并识别出所需的数据及数据表之后，可以全新开始设计一个IQ数据仓库模型，也可以从原有数据库出发，通过PowerDesigner提供的反向工程功能来加速创建IQ数据仓库模型。下面介绍一下如何利用反向工程来创建IQ数据仓库模型。
首先，需要通过PowerDesigner菜单File ->Reverse Engineer->Database…来进行OLTP数据库的反向工程。
图2 数据库反向工程设置
在反向工程的设置页面中（如图2所示）需要选中 “Statistics”选项，表示我们需要在反向工程的模型中生成关于数据库的一些统计数据（例如，一个表有多少行，一个列中有多少个不同的值，一个列的数据类型是什么等信息），这些统计信息是下面步骤中生成IQ索引的重要信息。
其次， 使用Tools->Generate Physical Data Model… 菜单生成基于的IQ数据仓库物理数据模型（PDM）。在PDM生成对话框的“General”页面中将DBMS选项中选择“Sybase As IQ 12.7”，在“Detail”页面中选择“Generate mappings...” 点击确定后，PowerDesigner就已经帮您生成了一个基于IQ物理数据仓库模型。
图3 生成IQ物理数据模型
