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数据仓库作为企业信息化建设的重要组成部分，其核心是星型模型，本文以电商数据分析为例，深入解析数据仓库星型模型实例，旨在帮助读者更好地理解星型模型在数据仓库中的应用。
数据仓库星型模型概述
数据仓库星型模型是一种常用的数据组织方式，由事实表、维度表和连接表组成，事实表记录业务数据，维度表提供业务数据的相关属性，连接表则用于连接事实表和维度表。
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1、事实表：事实表是数据仓库的核心，存储业务数据，以电商数据分析为例，事实表可能包括订单表、商品表、用户表等。
2、维度表：维度表提供业务数据的相关属性，如时间、地点、产品等，以电商数据分析为例，维度表可能包括时间维度、地区维度、商品维度、用户维度等。
3、连接表：连接表用于连接事实表和维度表，实现业务数据的查询，连接表通常包含事实表和维度表的主键和外键。
电商数据分析星型模型实例
以下以电商数据分析为例，介绍数据仓库星型模型实例。
1、事实表
（1）订单表：记录订单信息，包括订单ID、用户ID、商品ID、订单金额、订单时间等。
（2）商品表：记录商品信息，包括商品ID、商品名称、商品类别、商品价格等。
（3）用户表：记录用户信息，包括用户ID、用户姓名、用户性别、用户年龄等。
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2、维度表
（1）时间维度：记录订单发生的时间，包括年份、月份、日期、星期等。
（2）地区维度：记录订单发生的地区，包括省份、城市、区域等。
（3）商品维度：记录商品的相关属性，包括商品类别、品牌、颜色等。
（4）用户维度：记录用户的相关属性，包括年龄段、性别、职业等。
3、连接表
连接表用于连接事实表和维度表，实现业务数据的查询，以下以订单表和时间维度为例，说明连接表的作用。
连接表：订单时间连接表
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字段：
- 订单ID（事实表主键）
- 年份（维度表主键）
- 月份（维度表主键）
- 日期（维度表主键）
通过连接表，我们可以查询某个地区、某个时间段内的订单数量、订单金额等业务数据。
数据仓库星型模型是一种高效的数据组织方式，能够帮助企业在海量数据中快速获取有价值的信息，本文以电商数据分析为例，详细解析了数据仓库星型模型实例，希望能对读者在数据仓库建设过程中有所帮助，在实际应用中，企业可根据自身业务需求，灵活调整星型模型结构，以满足数据分析需求。
标签： #数据仓库星型模型实例图
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