本文目录导读：
在信息化时代，数据仓库作为企业决策支持系统的重要组成部分，已经成为企业竞争的关键，数据仓库的结构设计直接影响着数据仓库的性能和实用性，我们就来解读一下数据仓库的结构口诀，揭开数据仓库构建的奥秘。
数据仓库的结构口诀：“星型模型为主，雪花模型为辅，维度设计合理，事实表与维度表相辅相成。”
图片来源于网络，如有侵权联系删除
星型模型为主
1、星型模型是数据仓库中最常见的模型，由一个事实表和多个维度表组成，事实表存储着业务数据，维度表则提供数据的时间、空间、组织等属性。
2、星型模型的特点是简单易懂、易于扩展，在实际应用中，事实表和维度表之间的关联关系明确，便于查询和计算。
3、在星型模型中，事实表通常包含以下几个字段：业务键、度量值和派生值，业务键用于标识一条记录的唯一性，度量值是业务指标，派生值是根据业务规则计算得到的衍生指标。
雪花模型为辅
1、雪花模型是在星型模型的基础上，对维度表进行归一化处理，将多个维度表合并为一个维度表，雪花模型适用于维度表数据量较大、关联关系复杂的情况。
2、雪花模型的特点是数据冗余较少，数据存储更加紧凑，雪花模型在查询性能上可能不如星型模型，因为维度表之间的关联关系变得更加复杂。
3、在雪花模型中，维度表通常包含以下几个字段：维度键、属性值和派生值，维度键用于标识一个维度记录的唯一性，属性值是维度的具体属性，派生值是根据业务规则计算得到的衍生指标。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
维度设计合理
1、维度设计是数据仓库构建的关键环节，合理的维度设计可以提高数据仓库的可用性和查询效率。
2、在维度设计过程中，需要注意以下几点：
（1）维度粒度：维度粒度应与业务需求相匹配，既不过细也不过粗。
（2）维度属性：维度属性应具有代表性，能够反映业务特征。
（3）维度关系：维度之间应具有明确的关联关系，便于查询和计算。
事实表与维度表相辅相成
1、事实表和维度表是数据仓库的两大核心，它们相互依存、相互支持。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、事实表提供业务数据，维度表提供数据属性，在实际应用中，通过维度表可以实现对事实表的过滤、分组、排序等操作。
3、事实表与维度表之间的关联关系决定了数据仓库的查询性能，在设计数据仓库时，应充分考虑事实表与维度表之间的关联关系，确保查询效率。
数据仓库的结构口诀揭示了数据仓库构建的奥秘，在实际应用中，我们应根据业务需求，合理选择星型模型和雪花模型，设计合理的维度，确保事实表与维度表相辅相成，从而构建出一个高效、实用的数据仓库。
标签： #数据仓库的结构口诀是
评论列表