实战hadoop海量数据处理系列03 ：数据仓库的设计
鉴于我们之前两章提前预热的开发环境，我们现在来讨论数据仓库的设计，其实本章应该放到一个正式的项目的前端，不过好事总会要来的，准备好数据仓库，我们就可以实地验证sqoop等程序的逻辑。Let’s go!
本文假设读者已经按照范老师的书搭建好了eclipse环境，并且已经导入myBi文件夹下面的子工程。
在阅读本文前，强烈建议阅读原书“系统结构设计”章节。
本文的代码同步于https://github.com/titer1/Play_HadoopFelix
ps:由于图床网络问题，本文的图显示不正常，所以请看不到图的小伙伴稍安勿躁，我会后续跟进处理，想了解原图的，可以在本文下面留言。
overview
- 原书ER图思考
- 本人对ER图细节的还原
- 数据库建立脚本的细节
- 利用存储过程快速填充数据库
- 小节
1 原书的ER图
这是一张典型的订单系统ER图，作者很耐心的给出数据表
不过，仅仅从这个版本的书，初学者往往不能得到
- ER图细节信息，两个实体之间是1：1或者1:N的关系
- 数据库建立的详细过程
- 订单系统运作的过程
关于订单系统，有兴趣的朋友可以详细参考这里 (点我)，我将在下个小节讲述我对ER图的还原（仅从书上细节）
2 基于Mysql WorkBench的ER图
由于工作中对于数据库建模软件Mysql WorkBench更熟，我这里使用它来建模，建模图示如下：
其中 ，我们可以发现
- 一个订单Orders 可以分解成若干 OrderItems
- 其他，订单Order和Address是一对一关系，OrederItem和Item是一对一关系等
3 数据库创建代码
利用之前的数据库工具，可以导出数据库创建代码，详细如下：
4 巧用存储过程快速填充数据库
数据库有了，如果想快速的填充数据库，可利用存储过程
4.1 相关实例存储过程代码
代码中，外围是个循环控制，传入参数是随机生成记录的条数，其中最核心的代码是：
本例以填充Order为例，我将为所有整型的字段和日期字段填充内容，分别利用rand()和时间函数来填充对应的项目。关于日期函数的填充，我当前想到使用sysdate()，但本人认为效果不是我期望的，如果读者朋友有更好的建议，请留言。
4.2 运行效果
敲击命令 ，生成101条随机记录
call insert_Orders_For_alphaTest(101);
结果图示：
上面这章图详细的说明在windows访问数据的过程
上面这章图详细的说明在centos访问windows主机上同一个数据库数据的过程
5 小结
通过数据库建模最大程度的还原书中数据库，为后续真机数据导入等做好铺垫。 不足之处有： – 填充的数据没有考虑实际运行的场景 – 填充多个相关关联的表，本文中的存储过程函数就还需要大规模改进。
