农作物信息数据仓库维度建模初探

农作物信息数据仓库的维度建模是一项针对农业数据特点进行的数据仓库设计活动，其目的是为了从大量复杂且多维的农作物空间信息数据中提取有价值的信息，实现对农作物生产过程的精确管理和优化决策。本文提出了一种基于维度建模的农作物信息数据仓库模型，并详细讨论了其设计要点。 文章强调了数字农业的重要性，并指出了其信息系统所面临的挑战，如数据的多维性、动态性、不确定性和稀疏性。随着GPS、GIS、RS等3S技术在农业领域的应用日益广泛，农业信息系统积累了大量的遥感数据和田间信息采集数据。为了充分利用这些数据并提供科学决策支持，构建高效的数据仓库系统变得尤为重要。 维度建模是数据仓库设计的核心技术之一，由Ralph Kimball在1996年提出，其宗旨在于以业务需求为导向，通过简单的数据模型来支持高效的数据查询和分析。维度建模方法包括元数据、维度表和事实表三大组成部分。 元数据是数据仓库的基础，它包含了数据仓库环境中除数据本身外的所有信息。元数据可以描述系统表格、分区设置、索引、视图定义和权限管理等项目内容，为数据仓库的建设和管理提供支持。 维度表作为进入事实表的入口，其质量和深度直接关系到数据仓库的整体性能。维度表包含了业务的文字描述信息，一般为文本或离散数据，目的是为用户提供约束条件和分析工具。在设计维度表时，应尽量减少用户对编码解释的依赖，使维度属性尽可能清晰、直观。 事实表用于存放业务的数字度量值信息，如产量、施肥量、灌溉量等。事实表的数据来自于各个维度的交点处，事实列的值应该是数字的、可加的，以便于进行数据分析和统计。 代理关键字是维度模型中的另一个重要概念，它是在主关键字填充时按顺序分配的整型数字，用于连接维度表和事实表，而没有具体的业务含义。代理关键字有助于简化数据仓库的设计，并且便于管理。 文章中还提到了维度模型的规范化问题，即在设计维度模型时，应避免使用自然关键字，而应使用代理关键字。这样做的好处是保持了数据仓库设计的简单性，并有助于处理数据聚合和查询优化。 在具体实现上，作者提出了农作物信息数据仓库的维度模型包括总线矩阵、值链图、星型连接图以及维度表和事实表的详细设计。通过这样的模型设计，可以为农作物信息数据挖掘和知识发现提供可靠的实现方案，并为构建数字农业优化决策支持系统打下基础。 文章还讨论了数据仓库系统的基本结构，即数据从操作型源系统中抽取出来后，经过数据的聚集和转换，上载到各个相应业务主题的数据集市中。数据集市中的数据根据业务的维度模型进行组织，用户通过数据展示、数据挖掘和知识发现等工具集合进行访问。 农作物信息数据仓库的维度建模为数字农业领域提供了一种有效的数据组织和分析框架。通过维度建模，不仅可以提高数据仓库的性能，还可以支持更深入的数据分析和更快速的决策支持，从而有效推动农业生产的数字化转型。