数据仓库维度建模举例，星型模式与雪花模式，数据仓库维度建模的实践与比较

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1. 星型模式
2. 雪花模式

随着大数据时代的到来，数据仓库在企业管理中扮演着越来越重要的角色，维度建模是数据仓库设计的关键技术之一，它能够有效地组织和展示数据，为企业的决策提供有力支持，本文将介绍数据仓库维度建模的两种主要模式——星型模式和雪花模式，并通过实例进行分析和比较。

星型模式

1、定义：星型模式（Star Schema）是一种简单的数据仓库维度建模方式，它将事实表与维度表直接连接，形成一个类似星星的形状，在星型模式中，事实表位于中心，维度表围绕事实表展开。

2、特点：

（1）结构简单，易于理解；

（2）查询性能较高，尤其是在分析型查询中；

（3）适用于数据量较小、维度表较少的场景。

3、举例：

假设某公司需要建立一个销售数据仓库，其中包含以下表：

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（1）事实表：销售事实表（sales_fact），包括销售金额、销售数量等字段；

（2）维度表：产品维度表（product_dim）、时间维度表（time_dim）、地区维度表（region_dim）。

在星型模式中，这些表之间的关系如下：

sales_fact
│
├── sales_amount
│
├── sales_quantity
│
└── product_id (外键)
│
│
└── time_id (外键)
│
│
└── region_id (外键)
product_dim
│
├── product_id (主键)
│
├── product_name
│
└── product_category
time_dim
│
├── time_id (主键)
│
├── year
│
├── month
│
└── day
region_dim
│
├── region_id (主键)
│
├── region_name
│
└── country

雪花模式

1、定义：雪花模式（Snowflake Schema）是星型模式的一种扩展，它将维度表进一步分解为更细粒度的子表，在雪花模式中，维度表呈现出类似雪花的形状。

2、特点：

（1）结构更加细化，能够更好地反映现实世界的复杂性；

（2）查询性能可能受到一定影响，尤其是在分析型查询中；

（3）适用于数据量较大、维度表较多的场景。

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3、举例：

继续以销售数据仓库为例，假设在雪花模式中，我们将产品维度表进一步分解为以下子表：

（1）产品基础信息表（product_base_dim）：包含产品ID、产品名称、产品类别等字段；

（2）产品规格信息表（product_spec_dim）：包含产品ID、产品品牌、产品型号等字段。

雪花模式中的表关系如下：

sales_fact
│
├── sales_amount
│
├── sales_quantity
│
└── product_id (外键)
│
│
└── time_id (外键)
│
│
└── region_id (外键)
product_base_dim
│
├── product_id (主键)
│
├── product_name
│
└── product_category
product_spec_dim
│
├── product_id (主键)
│
├── product_brand
│
└── product_model
time_dim
│
├── time_id (主键)
│
├── year
│
├── month
│
└── day
region_dim
│
├── region_id (主键)
│
├── region_name
│
└── country

本文介绍了数据仓库维度建模的两种主要模式——星型模式和雪花模式，并通过实例进行了比较，在实际应用中，企业应根据自身业务需求和数据特点选择合适的维度建模模式，当数据量较小、维度表较少时，可以选择星型模式；当数据量较大、维度表较多时，可以选择雪花模式，这并非绝对，企业可以根据实际情况进行灵活调整。

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