数据建模中的数据结构优化指南

### 数据建模中的数据结构优化指南 #### 1. 数据建模基础与Power Pivot性能优化 在数据建模过程中，合理利用工具和遵循一定规则能显著提升效率与性能。比如使用视图中的图表视图可以全面了解数据集及其相互连接关系，而数据视图则用于审核或探索每个数据集的内容。同时，确保每列的数据类型格式一致也很关键，例如日期列不应有文本输入。遵循这些规则能极大提高Power Pivot的性能。 Power Pivot作为数据建模的重要工具，在分析大型复杂数据集时具有诸多优势。它能帮助我们从多个表源分析数据，就像为会计和销售人员提供的实际用例一样，让我们更好地理解和应用数据模型。 #### 2. 数据结构的三大黄金规则 为了从Power Pivot中获得最佳效果，我们需要以提升性能和获取正确见解的方式来布局数据集，这就涉及到数据结构的三大黄金规则： - **规则1：每列单一数据类型**：Power Pivot采用列存储结构管理数据，所以每列应只使用一种数据类型。例如在工资单数据中，若有员工姓名数据，应使用单独一列以相同格式存储员工姓名，且数据集中不应有其他列包含类似的员工姓名。这样数据集更可能变长而非变宽。 - **规则2：每行单一记录**：数据集中的每行应代表一个观察或数据单元的单一记录。仍以工资单为例，每行应包含一名员工的完整信息，如年龄、工资、部门等，且数据集中不应有重复行。这代表数据库中一条员工记录。 - **规则3：每单元格单一值**：表格中的每个单元格应只有一个值。若单元格包含文本，不应与数字或其他数据类型组合。比如在工资单中输入员工地址时，城市和邮政编码应放在不同单元格，以便按城市或邮政编码分析数据集。 这些规则是标准规则，也适用于Access、SQL等关系数据库管理系统。遵守这些规则能让我们更轻松地使用DAX在Power Pivot中进行计算，并使用数据透视表生成汇总报告。 #### 3. 数据冗余问题及影响 然而，对于列数众多的大型数据集，仅遵循上述规则可能不足以实现良好的性能和计算效果。数据集中的多列可能导致表中的数据冗余，即相同数据在表的不同位置重复存储。 数据冗余通常是无意的，但会给数据库带来问题。例如，在客户数据库中，如果将客户详细信息（如姓名、地址和电话号码）存储在多个表中，当客户信息发生变化时，需要在多个地方更新，这既耗时又容易导致不一致。 数据冗余还会引发以下问题： - **插入异常**：当无法在不添加可能不相关或不必要的额外数据的情况下将新记录插入数据库时，就会出现插入异常。例如在客户订单数据库中，如果将客户详细信息和订单详细信息存储在同一表中，新客户下单时，即使之前已输入过客户详细信息，仍需再次输入，这会导致冗余和效率低下。可以通过将客户详细信息存储在单独的客户表中，下单时仅记录客户ID来避免此问题。 - **删除异常**：删除数据库中的记录时，可能会意外丢失其他应保留的相关数据，这就是删除异常。例如在存储客户和订单信息的数据库表中，如果客户取消订单，包含订单号和客户姓名的行被删除，若该客户没有其他订单，其姓名也会被删除，即使该客户仍然有效。可以通过将客户详细信息存储在单独的表中来避免此问题。 - **修改异常**：数据冗余还会导致修改异常，即数据库中记录的数据类型在多个地方重复，对数据的任何更改或修改必须在所有位置以完全相同的方式进行。例如在销售数据中修改产品名称时，需要修改所有包含该产品名称的记录，若遗漏或存在替代拼写，可能会导致分析不一致。将产品名称存储在产品注册表中，销售记录中仅用产品ID表示产品名称，能更轻松地进行此类更改。 #### 4. 数据冗余问题及影响 |问题类型|问题描述|示例|解决方法| | ---- | ---- | ---- | ---- | |插入异常|无法在不添加可能不相关或不必要的额外数据的情况下将新记录插入数据库|客户订单数据库中，新客户下单时需再次输入已有的客户详细信息|将客户详细信息存储在单独的客户表中，下单时仅记录客户ID| |删除异常|删除数据库中的记录时，意外丢失其他应保留的相关数据|存储客户和订单信息的表中，客户取消订单导致客户姓名被删除|将客户详细信息存储在单独的表中| |修改异常|数据库中记录的数据类型在多个地方重复，对数据的更改需在所有位置以相同方式进行|销售数据中修改产品名称时，需修改所有包含该名称的记录，易出现遗漏或不一致|将产品名称存储在产品注册表中，销售记录中仅用产品ID表示产品名称| #### 5. 数据结构规则与冗余问题流程 ```mermaid graph LR A[开始] --> B[遵循数据结构三大规则] B --> C{是否为大型多列数据集} C -- 是 --> D[可能出现数据冗余] C -- 否 --> E[正常使用Power Pivot] D --> F[出现插入、删除、修改异常] F --> G[进行数据归一化处理] G --> H[优化数据库结构] H --> E ``` #### 6. 数据归一化：解决数据冗余的有效方法 数据归一化是一种组织数据库中数据的过程，旨在减少冗余并提高数据完整性。其目标是消除因数据冗余导致的插入、删除和修改异常等问题。 下面通过一个学生信息数据库的例子来说明数据归一化的过程： 假设我们有一个数据库表，存储了学生的信息，包括学生ID、姓名、地址、课程ID、课程名称和课程讲师。该表存在冗余数据，可能导致数据异常。例如，若要更新学生的地址，需要在多行中进行更新，既耗时又容易出错。 为了对该表进行归一化，我们可以按照以下步骤操作： 1. **确定主键**：主键是表中每条记录的唯一标识符。在这个例子中，主键是学生ID。 2. **消除冗余数据**：将课程信息分离到一个单独的表中，并与学生表建立外键关系。如下所示： | Course ID | Course Name | Course Instructor | | ---- | ---- | ---- | | 101 | Excel for Work | Mr. Boateng | | 102 | Data Analytics | Mrs. Konadu | 3. **创建新表存储课程注册信息**：为进一步归一化数据，创建一个新表用于存储课程注册信息，并与学生表和课程表建立外键关系。 | Student ID | Course ID | | ---- | ---- | | 10001 | 101 | | 10001 | 102 | | 10002 | 101 | | 10003 | 102 | 通过以上步骤，我们可以使用共同的列“Course ID”连接这两个归一化的表，从而在两个表之间建立关系。 #### 7. 归一化数据与非归一化数据的对比 归一化数据和非归一化数据各有特点，以下是它们的主要区别： | 标准 | 归一化数据 | 非归一化数据 | | ---- | ---- | ---- | | 定义 | 数据以每个数据片段或维度仅存储在一个单独表中的方式组织 | 多个信息片段存储在一个地方 | | 重复 | 数据重复最少 | 数据重复率高 | | 数据冗余 | 不存在数据冗余 | 可能存在数据冗余 | | 存储 | 需要更多的表来存储数据 | 需要较少的表来存储数据 | | 数据完整性 | 数据完整性高 | 由于数据冗余，数据完整性可能受到影响 | | 维护 | 维护更容易，但查询可能更复杂 | 维护可能更困难，但查询通常更简单 | | 可扩展性 | 在处理大量数据时更具可扩展性 | 在处理大量数据时可扩展性较差 | | 性能 | 可能需要更多的连接操作，从而降低性能 | 由于连接操作较少，可能具有更好的性能 | | 灵活性 | 在更改数据结构时更具灵活性 | 灵活性较差，更改可能需要更多的努力 | | 使用场景 | 最适合事务处理系统 | 最适合分析系统 | 理解归一化数据和非归一化数据之间的关键区别，有助于我们正确地构建数据结构。一个结构良好的数据集可以帮助我们编写更简单的DAX计算，并优化整个数据集的性能。 #### 8. 将非归一化数据转换为归一化数据的操作步骤 接下来，我们通过一个销售数据集的例子，学习在Microsoft Excel中将非归一化数据转换为归一化数据的步骤。 首先，下载包含销售数据的示例工作簿，该数据是非归一化形式。我们会发现数据集中有19列，其中一些列是相关的。例如，可以使用城市列的数据作为查找值来生成或查找地区和国家的值；使用客户ID号可以查找客户姓名和客户细分；对于产品ID、产品类别、产品子类别和产品名称也是如此。 为了避免在主表中多次重复这些查找列的条目，我们可以创建单独的查找表，为每个客户ID、城市和产品ID提供详细信息。具体操作步骤如下： 1. **复制并转置列标题**： - 高亮显示列标题。 - 使用快捷键Ctrl + C进行复制。 - 转到工作表的V2单元格。 - 按下Ctrl + Alt + V打开“选择性粘贴”对话框，然后在菜单中选择“转置”。 2. **创建查找表**：使用编号的分段块创建不同的查找表，为每个客户ID、城市和产品ID提供详细信息。 3. **维护表间关系**：为了在原始表和这三个查找表之间保持关系，需要从每个表中定义一个关键字段，并将这些标题复制到原始表中。为了方便操作，将原始表移动到查找表下方。 #### 9. 数据处理流程总结 ```mermaid graph LR A[获取非归一化销售数据] --> B[分析数据列关联] B --> C[复制转置列标题] C --> D[创建查找表] D --> E[定义关键字段并复制到原表] E --> F[完成数据归一化] ``` 通过以上对数据结构规则、数据冗余问题以及数据归一化方法的介绍，我们可以更好地处理和优化数据集，提高数据处理的效率和准确性，为数据分析和决策提供更可靠的支持。