数据仓库星型模型vs雪花模型

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数据仓库设计与建模的星型模式与雪花模式比较(十)

数据仓库设计与建模的星型模式与雪花模式比较引言：数据仓库在现代企业管理中起着至关重要的作用。

而在数据仓库的设计与建模过程中，星型模式与雪花模式是两种常见的数据模型。

本文将就这两种模式进行比较，并探讨它们在不同情境下的适用性。

一、什么是星型模式？星型模式是数据仓库设计中最简单、最常用的模型之一。

在星型模式中，一个中心的事实表围绕着多个维度表构成星型结构。

二、什么是雪花模式？与星型模式相比，雪花模式是一种更复杂、更灵活的数据模型。

在雪花模式中，事实表仍然是中心，但维度表之间通过额外的关联表连接在一起。

三、比较：可读性与复杂度从可读性的角度来看，星型模式比雪花模式更容易理解。

星型模式中的数据模型简单明了，因此更易于数据仓库初学者理解和使用。

而雪花模式则相对复杂一些，因为它包含更多的维度表和关联表。

四、比较：性能与灵活性在性能方面，星型模式更胜一筹。

因为星型模式的数据结构更简单，查询和分析都更快速。

而在雪花模式中，由于需要关联更多的表，查询的性能会稍差一些。

然而，在灵活性方面，雪花模式更具优势。

它提供了更多的维度表和关联表，使得数据仓库可以适应更多的复杂业务需求。

而星型模式则较为局限，可能无法满足某些特殊的业务需求。

五、比较：存储空间与规模扩展在存储空间方面，星型模式相对较少，因为它没有额外的关联表。

相比之下，雪花模式需要更多的存储空间来存储额外的关联表，因此在存储方面会占用更多的资源。

在规模扩展方面，星型模式由于简单的数据结构，易于扩展和管理。

而随着维度表的增加，雪花模式的规模扩展相对较为困难，需要更精细的设计和管理。

六、结论星型模式和雪花模式各有优劣，适用于不同的数据仓库设计和建模需求。

在数据结构简单、可读性和性能方面要求较高的情况下，星型模式是更好的选择。

而在需要更多的维度表、更灵活适应复杂业务需求以及存储空间相对充足的情况下，雪花模式则更为适合。

最后，数据仓库的设计与建模是一个复杂而关键的任务，需要结合具体情况和业务需求来选择合适的模式。

数据仓库设计与建模的星型模式与雪花模式比较(九)

数据仓库设计与建模的星型模式与雪花模式比较数据仓库（Data Warehouse）是指集成多种不同来源、不同格式、不同结构的数据，并将其存储在一个统一的位置，以便企业进行分析和决策的过程。

在进行数据仓库的设计与建模时，有两种常见的模式可供选择，分别是星型模式和雪花模式。

本文将对这两种模式进行比较，探讨它们在不同情境下的优缺点。

1. 模式概述星型模式是指数据仓库的中心是一个事实表（Fact Table），周围围绕着多个维度表（Dimension Table）的设计结构。

事实表包含了与业务过程相关的事实数据，每个维度表则从不同角度对事实进行描述。

整个模式的结构形状类似于一个星座，因此被称为星型模式。

雪花模式在星型模式基础上进行了扩展，将维度表进一步归一化。

这意味着将维度表中的某些属性再次分拆成子维度表，形成更多层次的关系。

这样的模式结构使得数据仓库的模型更加灵活和精确，但也带来了一定的复杂性。

2. 异同比较在比较星型模式和雪花模式时，我们可以从以下几个方面进行讨论。

结构复杂性星型模式的结构相对简单，维度表和事实表之间的关联较为直接。

这使得数据检索和查询速度更快。

然而，雪花模式的结构更加复杂，维度表的层次结构增加了关联的复杂度。

因此，相较于星型模式，雪花模式的查询性能略低，但在需要更加精确分析的情况下，雪花模式更有优势。

存储效率由于雪花模式对维度表进行了归一化，消除了维度表中的重复数据，因此在存储空间利用效率上较星型模式更高。

然而，这也同时增加了数据表之间的连接和关联复杂性，使得查询时的性能稍低。

可维护性星型模式的维护相对简单。

由于其结构简洁明了，数据仓库的维护成本相对较低。

雪花模式虽然复杂，但它的归一化设计使得维度表的结构更加规范和独立，有利于维护。

然而，当数据仓库的规模增大时，雪花模式的维护工作可能会变得繁琐。

扩展性星型模式的扩展性相对较差。

如果需要增加新的维度表，需要对事实表进行扩展。

而雪花模式的扩展性较强，可以更方便地增加新的维度表，甚至可以继续进行维度表的归一化。

星形模型和雪花模型

例如，如果您使用星型模式实现 Product 维，Warehouse Builder 将使用单个表实现该维中的所有级别，如以下屏幕截图所示。所有级别中的属性将映射到一个名为 PRODUCT 的表的不同列。
将鼠标置于该图标上可以查看该图像
什么是雪花型模式？
雪花型模式表示一种维度模型，该模型也是由一个中央事实表和一组成员维度表组成，这些维度表可进一步规范化为子维度表。在雪花型模式实施中，Warehouse Builder 将使用多个表或视图来存储维度数据。单独的数据库表或视图存储与维中每个级别相关的数据。
以下屏幕截图显示了 Product 维的雪花型实施。维中的每个级别都会映射到一个不同的表。
将鼠标置于该图标上可以查看该图像
何时使用雪花型模式实施？
数据仓库专家 Ralph Kimball 建议了三种情况，在这三种情况下，不仅可以使用雪花型实施，而且它还是成功设计的关键：
大型客户维度，其中，（例如）80% 的事实表量度涉及匿名访问者
（您对他们的信息了解甚少），20% 涉及以可靠方式注册的客户
（您可以通过跟踪多个维收集有关他们的详细数据）
银行、经纪行和保险公司的金融产品维，因为每个单独的产品都有许多无法与其他产品共享的特殊属性
多企业日历维，因为每个组织都有特殊的结账期、季度和假期
Ralph Kimball 建议，在其他大多数情况下，星型模式是较好的解决方案。尽管在规范的雪花型模式中减少了冗余，但需要更多的联结。Kimball 通常建议最好不要将最终用户公开给物理雪花型设计，因为它总是影响可理解性和性能。
星型和雪花型模式
在关系实施中，维度设计会映射到一组关系表。您可以通过以下两种方法实施设计：

数据仓库建模方法论

数据仓库建模方法论数据仓库建模是指将数据仓库中的数据按照某种标准和规范进行组织和管理的过程。

数据仓库建模方法论包括了多种方法和技术，用于帮助用户理解和分析数据仓库中的数据，从而支持决策制定和业务分析。

一、维度建模方法维度建模方法是数据仓库建模的核心方法之一，它以维度为核心，将数据按照维度进行组织和管理，从而提供给用户灵活和高效的数据查询和分析能力。

1.1 星型模型星型模型是最常见和简单的维度建模方法，它将数据仓库中的事实表和多个维度表通过共享主键的方式进行关联。

事实表包含了衡量业务过程中的事件或指标，而维度表包含了用于描述和过滤事实记录的属性。

星型模型的结构清晰，易于理解和使用，适用于绝大部分的数据仓库场景。

1.2 雪花型模型雪花型模型是在星型模型的基础上进行扩展和优化的一种模型，它通过拆分维度表中的属性，将其拆分为多个维度表和子维度表，从而使得数据仓库更加灵活和高效。

雪花型模型适用于维度表中的属性比较复杂和层次结构比较多的情况。

1.3 天际线模型天际线模型是一种比较先进和复杂的维度建模方法，它通过将事实表和维度表按照一定的规则进行分组和划分，从而实现多个星型模型之间的关联。

天际线模型适用于数据仓库中包含多个相互关联的业务过程和多个不同的粒度的情况。

二、多维建模方法多维建模方法是在维度建模方法基础上进行进一步抽象和简化的一种方法，它通过创建多维数据立方体和维度层次结构来组织和管理数据。

2.1 数据立方体数据立方体是多维建模的核心概念，它将数据按照事实和维度进行组织和管理，从而提供给用户直观和高效的数据查询和分析能力。

数据立方体包含了多个维度和度量，用户可以通过选择和组合维度和度量进行数据分析和挖掘。

2.2 维度层次结构维度层次结构是多维建模的关键技术，它通过将维度进行分层和组织，从而实现维度之间的关联和上下级关系。

维度层次结构可以有效地减少数据的冗余和复杂性，提高数据仓库的查询和分析效率。

三、模式设计方法模式设计方法是在维度建模方法和多维建模方法的基础上进行进一步的抽象和规范的一种方法，它通过定义模式和规则来组织和管理数据仓库中的数据。

数仓业务领域标准模型

数仓业务领域标准模型
在数据仓库业务领域，存在多种标准模型，包括维度模型、范式模型、星型模型、雪花模型、星座模型、Data Vault模型和Anchor模型等。

这些模型在数据存储、数据处理和分析方面具有不同的特点和适用场景。

1. 维度模型：维度模型是数据仓库中最常用的一种数据模型，由事实表和维度表组成。

事实表存储度量值，维度表存储相关属性，适用于Ad-Hoc查询和报告，方便分析多个维度之间的关系。

2. 范式模型：范式模型是关系型数据库中常用的一种数据模型，遵循数据库设计的范式理论，将数据存储在不同的表中，并通过键将它们连接起来，以避免数据冗余。

3. 星型模型：星型模型是一种基于维度模型的数据模型，由一个事实表和多个维度表组成，维度表和事实表通过外键连接。

4. 雪花模型：雪花模型是一种基于范式模型的数据模型，遵循高内聚、低耦合的原则，将不同的表分隔开来进行存储。

雪花模型适用于数据规模较小的情况，能够减少数据冗余，提高数据的完整性和一致性。

5. 星座模型：星座模型是对星型模型的扩展延伸，多张事实表共享维度表。

6. Data Vault模型：DataVault由Hub（关键核心业务实体）、Link（关系）、Satellite（实体属性）三部分组成，是Dan Linstedt发起创建的一
种模型方法论，它是在ER关系模型上的衍生，同时设计的出发点也是为了实现数据的整合，并非为数据决策分析直接使用。

7. Anchor模型：高度可扩展的模型，所有的扩展只是添加而不是修改，因此它将模型规范到6NF，基本变成了K-V结构模型。

这些标准模型在数据仓库业务领域中具有广泛的应用价值，可以根据具体业务需求选择合适的模型进行数据处理和分析。

数据仓库设计与建模的星型模式与雪花模式比较(六)

数据仓库设计与建模的星型模式与雪花模式比较在数据仓库设计与建模中，星型模式和雪花模式是两种常见的数据结构模式。

它们各自具有一定的特点和适用场景，下面将对这两种模式进行比较和分析。

一、星型模式星型模式是一种简单直观的模式，它采用星型结构，即一个中心事实表与多个维度表相连接。

中心事实表包含了业务过程中的核心事实和度量，而维度表则包含了事实表所需要的维度信息。

这种结构形成了一个星型的图形，因此得名星型模式。

星型模式的主要特点包括：1. 简单直观：星型模式的结构清晰，易于理解和维护。

2. 查询性能好：由于数据冗余较少，查询时的连接操作相对较少，查询性能较高。

3. 灵活性差：星型模式的结构较为单一，对业务需求的变化反应没有雪花模式灵活。

4. 扩展性差：当需要新增一个维度时，需要修改事实表结构，较难进行扩展。

二、雪花模式雪花模式是在星型模式的基础上进行扩展得到的一种模式，它通过将维度表进一步规范化，将复杂的维度表拆分成多个维度表和子维度表，从而形成了一个类似雪花的形状，因此得名雪花模式。

雪花模式的主要特点包括：1. 灵活性好：雪花模式可以更灵活地适应业务需求的变化，通过拆分和规范化维度表，可以更方便地进行数据维度的扩展和变更。

2. 数据冗余多：由于雪花模式中维度表的规范化，数据冗余较多，存储开销相对较大。

3. 查询性能较差：因为需要进行多次连接操作，查询性能相对较低。

4. 维护复杂：由于数据结构较为复杂，对雪花模式进行维护和更新的难度相对较大。

三、模式选择选择星型模式还是雪花模式，在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和选择。

下面列举一些常见情况：1. 数据规模小、查询性能要求高的情况，适合选择星型模式。

星型模式由于数据冗余少、连接操作少，相对来说查询性能较好。

2. 数据规模大、灵活性要求高的情况，适合选择雪花模式。

雪花模式可以更灵活地适应业务需求的变化，便于进行数据维度的扩展和变更。

3. 数据冗余和存储开销较大的情况，适合选择星型模式。

数据库数据仓库设计实例星型模式与雪花模式

数据库数据仓库设计实例星型模式与雪花模式数据库数据仓库设计实例：星型模式与雪花模式数据仓库是指一个用于集成、存储和管理企业中大量历史、不同来源的数据的数据库。

在设计数据仓库时，我们需要考虑到如何最好地组织数据以满足分析和查询的需求。

星型模式和雪花模式是两种常见的数据仓库设计模式，本文将介绍它们的特点、应用场景以及优缺点。

一、星型模式星型模式是最简单和最直接的数据仓库设计模式之一。

它由一个中心的事实表和多个与之相关的维度表组成。

在星型模式中，事实表包含着企业中的业务事实，如销售金额、销售数量等。

每一条记录都与一个或多个维度表关联，维度表包含着描述业务事实的维度属性，如时间、地点、产品等。

事实表和维度表之间通过外键关联。

星型模式的主要特点是简单、易于理解和查询性能较高。

通过将数据分散到多个维度表中，星型模式提供了更好的数据查询性能。

此外，星型模式还具有较好的扩展性，因为维度表之间是独立的，并可以根据需求进行增加或修改。

然而，星型模式也有一些缺点。

首先，维度表之间的关系相对简单，无法表达一些复杂的业务关系。

其次，事实表中的数据冗余较多，可能浪费存储空间。

最后，当数据模型变得更加复杂时，星型模式的设计和维护会变得困难。

二、雪花模式雪花模式是星型模式的一种扩展，它在维度表中引入了层次结构，使得维度表不再是扁平的结构，而是具有层级关系。

在雪花模式中，维度表不仅包含维度属性，还包含了维度属性之间的关系。

这些关系通过将维度表进一步规范化来实现，使得维度表呈现出树状结构。

如一个产品维度表可以包含产品组、产品类别、产品子类等属性。

雪花模式的主要优点是可以更好地表达复杂的业务关系和层次关系。

通过规范化维度表，我们可以灵活地组织数据，并支持更复杂的分析查询。

此外，雪花模式还可以提供更好的数据一致性和维护性。

然而，雪花模式也有一些缺点。

首先，相对于星型模式而言，查询性能可能会稍差一些。

由于维度表的层次结构，查询需要多次连接和搜索。

数据仓库架构星型模型VS雪花模型

在实施过程中，维度设计会映射到一组关系表，可以把数据库模型分为星型模型和雪花模型，下面我们分别看一下这两种不同的模型。

星型模型：
中央表包含事实数据，多个表以中央表为中心呈放射状分布，它们通过数据库的主键和外键相互连接，是一种使用关系数据库实现多维分析空间的模式，其基本形式必须实现多维空间，以使用关系数据库的基本功能。

同时星型模型也是一种非正规化的模型，多维数据集的每一个维度直接与事实表连接，没有渐变维度，所以存在冗余数据。

在星型模型中，只需要扫描事实表就可以进行查询，主要的数据都在庞大的事实表中，所以查询效率较高，同时每个维度表和事实表关联，非常直观，很容易组合出各种查询。

雪花模型：
雪花模型在星型模型的基础上，维度表进一步规范化为子维度表，这些子维度表没有直接与事实表连接，而是通过其他维度表连接到事实表上，看起来就像一片雪花，故称雪花模型。

也就是说雪花模型是星型模型的进一步扩展，将其维度表扩展为更小的维度表，形成一种层次。

这样就通过最大限度的减少数据存储量以及联合较小的维度表来改善查询性能，且去除了星型模型中的冗余数据。

星型模型和雪花模型的特点比较：
合体。

比如中间处理层，可以用雪花模型降低冗余度，在数据集市层，采用星型模型方便提取数据，提高查询效率。

数据仓库设计与建模的星座模型与星型模型比较(一)

数据仓库设计与建模的星座模型与星型模型比较引言：在信息时代的浪潮下，数据的价值越来越被重视。

数据仓库的设计与建模是数据管理的一个重要环节。

而在数据仓库设计与建模中，星座模型和星型模型是两种常见的模型选择。

本文将对这两种模型进行比较和讨论。

一、星座模型的概述及优势星座模型又常被称为雪花模型，是一种基于事实表和维度表的关系模型。

星座模型的核心是通过将事实表与相关的维度表进行关联，来实现数据的高效查询和分析。

它的优势主要体现在以下几个方面。

多维查询支持星座模型适用于多维数据的查询和分析。

它通过维度表对指标进行分类和概括，使数据分析更加直观和灵活。

使用星座模型可以轻松实现诸如按时间、地域、产品、客户等多个维度进行查询的需求。

存储空间优化星座模型的维度表可以实现数据冗余的最小化，从而节约存储空间。

通过将多个维度与事实表建立相应的关系，将重复的数据存储在一个维度表中，减少了数据冗余和存储空间的占用。

易于理解和维护星座模型的结构相对简单，易于理解和维护。

在星座模型中，维度表与事实表之间的关系清晰，易于设计和修改，便于数据仓库的进一步发展和更新。

二、星型模型的概述及优势星型模型是一种以中心事实表为核心，辅以维度表的关系模型。

与星座模型相比，星型模型在一些方面具有独特的优势。

简单直观相对于星座模型的冗长关系链，星型模型的结构相对简单直观，易于理解和维护。

它能够更加快速地提供数据查询和分析的结果，同时降低了开发和维护的复杂性。

灵活度高星型模型的灵活度较高，能够适应不同维度的查询需求。

通过事实表与多个维度表的关联，可以轻松实现按照不同维度进行查询和分析的功能。

迭代扩展性星型模型的迭代扩展性较好，即使在数据结构发生变动时，也能较快地进行调整和扩展。

这种模型能够随着企业数据需求的变化而灵活变动，保持数据仓库与业务需求的一致性。

三、星座模型与星型模型的比较星座模型和星型模型都有各自的优势和适用场景，我们可以根据具体应用场景和需求来选择合适的模型。

星型模型和雪花型模型比较

星型模型因为数据的冗余所以很多统计查询不需要做外部的连接，因此一般情况下效率比雪花型模型要高。

星型结构不用考虑很多正规化的因素，设计与实现都比较简单。

雪花型模型由于去除了冗余，有些统计就需要通过表的联接才能产生，所以效率不一定有星型模型高。

正规化也是一种比较复杂的过程，相应的数据库结构设计、数据的 ETL、以及后期的维护都要复杂一些。

因此在冗余可以接受的前提下，实际运用中星型模型使用更多，也更有效率。

二、使用选择星形模型(Star Schema)和雪花模型(Snowflake Schema)是数据仓库中常用到的两种方式，而它们之间的对比要从四个角度来进行讨论。

1.数据优化雪花模型使用的是规范化数据，也就是说数据在数据库内部是组织好的，以便消除冗余，因此它能够有效地减少数据量。

通过引用完整性，其业务层级和维度都将存储在数据模型之中。

▲图1 雪花模型相比较而言，星形模型实用的是反规范化数据。

在星形模型中，维度直接指的是事实表，业务层级不会通过维度之间的参照完整性来部署。

▲图2 星形模型2.业务模型主键是一个单独的唯一键(数据属性)，为特殊数据所选择。

在上面的例子中，Advertiser_ID就将是一个主键。

外键(参考属性)仅仅是一个表中的字段，用来匹配其他维度表中的主键。

在我们所引用的例子中，Advertiser_ID将是Account_dimension的一个外键。

在雪花模型中，数据模型的业务层级是由一个不同维度表主键-外键的关系来代表的。

而在星形模型中，所有必要的维度表在事实表中都只拥有外键。

3.性能第三个区别在于性能的不同。

雪花模型在维度表、事实表之间的连接很多，因此性能方面会比较低。

举个例子，如果你想要知道Advertiser 的详细信息，雪花模型就会请求许多信息，比如Advertiser Name、ID以及那些广告主和客户表的地址需要连接起来，然后再与事实表连接。

而星形模型的连接就少的多，在这个模型中，如果你需要上述信息，你只要将Advertiser的维度表和事实表连接即可。

数据仓库设计与建模的星座模型与星型模型比较(五)

数据仓库设计与建模的星座模型与星型模型比较传统上，数据仓库的设计与建模是数据管理和分析的关键步骤。

为了使数据仓库能够更好地支持决策和分析需求，不同的模型方法被提出和实践。

其中，星座模型和星型模型是两种常用的数据仓库设计和建模方法。

本文将对这两种模型进行比较，并讨论它们在不同环境下的适用性和局限性。

一、星座模型星座模型，也称为雪花模型，是一种以事实表为中心，围绕其展开的多维模型。

在星座模型中，事实表是数据仓库的核心，用于存储事实事件的指标数据。

而维度表则是用来描述事实表中指标的上下文信息，如时间、地点、产品等。

星座模型的主要特点是简单直观，易于理解和使用。

星座模型的优点在于：1. 数据冗余度低：通过将共同属性的维度表分离，可以减少冗余数据的存储和管理。

2. 简单的查询：星座模型的结构简单，查询性能较高，适用于快速的多维分析。

3. 灵活性强：星座模型的扩展性好，能够根据需要灵活地添加或删除维度。

然而，星座模型也存在一些限制：1. 表关系复杂：由于星座模型采用了多个维度表与一个事实表的关系，处理表关系较为复杂，增加了数据仓库的维护难度。

2. 存储空间浪费：星座模型中可能存在重复存储的问题，因为相同属性的维度可以出现在多个维度表中。

二、星型模型相对于星座模型，星型模型更加简单和直观。

在星型模型中，每个维度都有一个独立的表，而事实表则连接所有维度表。

星型模型的特点是结构清晰，易于理解和管理。

星型模型的优点包括：1. 数据模型简单：由于每个维度都有一个独立的表，星型模型的结构更加清晰明了，便于理解和管理。

2. 使用方便：星型模型的查询和分析相对简单，易于使用和操作。

然而，星型模型也有其局限性：1. 数据冗余度高：由于每个维度表都存储了冗余的数据，导致存储空间的浪费。

2. 查询性能低：与星座模型相比，星型模型在多维查询和分析方面性能相对较低。

三、适用性和局限性无论是星座模型还是星型模型，都有各自的适用场景和局限性。

数据仓库设计与建模的星座模型与星型模型比较(六)

数据仓库设计与建模的星座模型与星型模型比较随着信息时代的到来，数据的积累和分析成为企业决策和发展的重要依据。

数据仓库的建设成为了企业重要的信息系统之一。

在数据仓库的设计与建模中，星座模型和星型模型是常见的两种建模方法。

本文将对这两种建模方法进行比较，探讨它们的优缺点和适用范围。

一、星座模型星座模型，又称为雪花模型，是一种比较常见的数据仓库建模方法。

它通过将事实表和维度表进行规范化设计，降低了数据冗余和重复存储的问题。

在星座模型中，事实表是数据仓库中最重要的组成部分，它包含了与业务相关的度量和指标，例如销售额、利润等。

维度表则包含了业务特征或属性，例如时间、地域、产品等。

维度表通过主键与事实表进行关联，构成了一个星型结构。

星座模型的优点在于结构清晰、易于理解和维护。

由于事实表和维度表的规范化设计，数据冗余和存储问题得到了一定程度的解决。

同时，星座模型可以灵活地适应不同业务需求，可以根据需要进行维度的添加或删除，便于数据的扩展和更新。

然而，星座模型也存在一些不足之处。

首先，由于规范化设计，星座模型在处理复杂的关系和联接查询时，可能会导致性能的下降。

其次，星座模型对于多对多关系的处理比较困难，可能需要引入中间表来解决这个问题。

此外，由于维度表的数量较大，数据库的查询和维护会变得复杂，需要更多的时间和资源。

二、星型模型星型模型，是另一种常见的数据仓库建模方法。

它与星座模型的区别在于，星型模型将维度表进行了冗余存储，即将事实表和维度表通过冗余关系进行直接关联。

这种设计方法使得数据查询和联接更加简单和高效。

在星型模型中，事实表依然是数据仓库的核心，而维度表则通过冗余关系与事实表直接关联。

星型模型的优点在于简单、高效、易于理解和维护。

由于冗余关系的设计，星型模型的查询和联接操作更加方便和快速，适合处理复杂的关系和多对多的数据关联。

此外，星型模型的维护成本相对较低，由于维度表的冗余存储，减少了数据库查询和联接的负担。

数据仓库的多维数据模型

数据仓库的多维数据模型数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、历史的数据集合，用于支持管理决策。

而多维数据模型是数据仓库中用于表示和组织数据的一种方式。

本文将详细介绍数据仓库的多维数据模型，包括其定义、特点、设计原则和常用的模型类型。

一、多维数据模型的定义多维数据模型是一种以多维数据结构来组织和表示数据的模型。

它通过将数据组织成多个维度和度量值的组合，以便更好地支持数据分析和决策。

多维数据模型以事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）为核心，通过它们之间的关联关系来描述数据。

二、多维数据模型的特点1. 多维性：多维数据模型可以同时考虑多个维度，例如时间、地理位置、产品等，以便更全面地分析数据。

2. 高度会萃：多维数据模型中的事实表通常包含大量记录，每条记录代表一个事实的度量值，这些度量值可以是数值型、文本型等。

通过对事实表进行会萃操作，可以提高查询性能。

3. 灵便性：多维数据模型可以根据需求灵便地进行扩展和调整，以适应不同的分析需求。

4. 易于理解：多维数据模型以直观的方式表示数据，通过维度和度量值的组合，可以形成易于理解的数据立方体结构。

三、多维数据模型的设计原则在设计多维数据模型时，需要遵循以下原则：1. 主题导向：多维数据模型应该以业务主题为导向，以满足特定的分析需求。

每一个主题应该对应一个事实表和相关的维度表。

2. 维度层次：维度表应该包含多个层次，以便更好地组织和表示数据。

例如，时间维度可以有年、季度、月等层次。

3. 一致性：多维数据模型中的维度和度量值应该保持一致，以便更好地进行数据分析和比较。

4. 可扩展性：多维数据模型应该具有良好的扩展性，以便在数据量增加或者业务需求变化时进行调整。

四、常用的多维数据模型类型1. 星型模型（Star Schema）：星型模型是最常见的多维数据模型类型之一。

它以一个事实表为中心，周围环绕着多个维度表，形成星型的结构。

数据仓库中的数据模型设计与优化

数据仓库中的数据模型设计与优化数据仓库是指将企业的各种数据进行整合、清洗和加工，形成供决策支持和分析的统一数据源。

而数据模型设计是数据仓库开发的重要环节，它决定了数据仓库的结构、组织方式和性能优化。

一、数据仓库的设计原则1.1 单一事实表数据仓库通常由事实表和维度表组成，事实表记录了业务中的主要事实和指标，而维度表则用于描述事实所处的背景信息。

在数据模型设计中，一个明确的原则是尽量将事实表设计为单一的，即每个事实表只包含一种类型的事实。

这样可以避免冗余的数据和复杂的关联关系，提高查询性能。

1.2 星型模型和雪花模型在数据模型设计中，常用的两种模型是星型模型和雪花模型。

星型模型采用了以一个或多个事实表为中心，周围围绕着多个维度表构成的星形结构，简洁明了，易于理解和查询。

而雪花模型在星型模型的基础上进一步标准化了维度表，将其拆分成多张表，从而减少数据冗余。

选择采用哪种模型需要根据具体业务需求和数据特点做出合理的判断。

1.3 维度的层次结构维度表是数据仓库中最重要的组成部分，它用于描述事实所处的背景信息，如时间、地理位置、产品等。

在维度表的设计中，一个重要的考虑因素是维度的层次结构。

比如时间维度可以按照年、季度、月等层次进行划分，产品维度可以按照品类、品牌、型号等层次进行划分。

合理的维度层次结构可以提高数据仓库的查询效率和用户体验。

二、数据模型设计的优化技巧2.1 行列存储在数据仓库中，数据通常以行为单位进行存储和查询。

然而，当数据量达到一定规模时，行存储方式会造成大量的IO操作和数据冗余。

为了提高查询效率和节省存储空间，可以采用列存储的方式，即将相同列的数据连续存储在一起，从而减少IO操作和数据冗余。

2.2 分区和分桶数据仓库中的数据量通常非常庞大，为了提高查询效率，可以采用分区和分桶的技术。

分区是指将数据按照某个规则划分成多个逻辑部分，如按照时间、地理位置等划分。

而分桶是指在每个分区中将数据再划分成多个小的数据块，从而减小每次查询的数据量。

数据仓库的多维数据建模技巧

数据仓库的多维数据建模技巧随着信息技术的快速发展和数据量的急剧增加，越来越多的企业开始意识到数据的重要性，并采用数据仓库来存储和管理海量的数据，以支持更好的决策和业务发展。

数据仓库是一个面向主题的、集成的、历史的数据集合，其中的多维数据建模是数据仓库的核心。

多维数据建模是指将业务数据按照多个角度进行划分和组织，并以多个维度来描述业务事实，以支持复杂的数据分析和挖掘。

下面将介绍一些数据仓库中常用的多维数据建模技巧。

1. 维度建模维度建模是一种以维度为核心的建模方法，通常使用星型模式或雪花模式来描述数据。

星型模式是最简单的维度建模方式，包括一个中心事实表和与之关联的多个维度表。

中心事实表包含与业务指标相关的度量字段，而维度表包含描述业务维度的属性字段。

雪花模式在星型模式的基础上进一步将某些维度细分为多个维度表，以满足更复杂的数据分析需求。

2. 层次建模层次建模是指在多维数据中，按照不同的层次组织和展示数据。

层次可以是时间层次、地理层次、产品层次等。

通过层次建模，可以更好地理解和分析数据，从而支持更深入的业务决策。

3. 聚集建模聚集建模是指在数据仓库中，根据不同的业务需求和查询性能要求，对数据进行预聚集和汇总。

通过将数据按照不同的聚集粒度存储，可以提高查询性能，并减少对底层数据的访问压力。

4. 粒度建模粒度建模是指在多维数据中，选择适当的粒度来描述业务事实。

粒度越细则数据越详细，但存储和查询的性能会受到影响；粒度越粗则数据越抽象，但会损失一些细节。

选择合适的粒度十分重要，需要根据具体业务需求和分析目的来进行权衡。

5. 头条式建模头条式建模是一种以事件为单位的建模方式，类似于新闻中的新闻标题。

每个事件都有一个唯一的标识符，并包含与之关联的维度和度量。

头条式建模适用于那些具有严格顺序要求的业务，例如金融交易和供应链管理。

6. 空间建模空间建模是指在多维数据中，将地理空间信息作为维度进行建模。

通过空间建模，可以分析地理位置对业务指标的影响，例如销售地区的利润分析和市场的渗透率分析。

星型模式 vs 雪花模型多维数据建模

星型模式vs 雪花模型多维数据建模发布:2011-8-23 17:37 | 作者:梁小米 | 来源:本站| 查看:2158次星型模式 vs 雪花模型多维数据建模以直观的方式组织数据，并支持高性能的数据访问。

每一个多维数据模型由多个多维数据模式表示，每一个多维数据模式都是由一个事实表和一组维表组成的。

多维模型最常见的是星形模式。

在星形模式中，事实表居中，多个维表呈辐射状分布于其四周，并与事实表连接。

在星型的基础上，发展出雪花模式，下面就二者的特点做比较。

星型模式位于星形中心的实体是指标实体，是用户最关心的基本实体和查询活动的中心，为数据仓库的查询活动提供定量数据。

每个指标实体代表一系列相关事实，完成一项指定的功能。

位于星形图星角上的实体是维度实体，其作用是限制用户的查询结果，将数据过滤使得从指标实体查询返回较少的行，从而缩小访问范围。

每个维表有自己的属性，维表和事实表通过关键字相关联。

星形模式虽然是一个关系模型，但是它不是一个规范化的模型。

在星形模式中，维度表被故意地非规范化了，这是星形模式与OLTP系统中的关系模式的基本区别。

使用星形模式主要有两方面的原因:提高查询的效率。

采用星形模式设计的数据仓库的优点是由于数据的组织已经过预处理，主要数据都在庞大的事实表中,所以只要扫描事实表就可以进行查询，而不必把多个庞大的表联接起来，查询访问效率较高。

同时由于维表一般都很小,甚至可以放在高速缓存中,与事实表作连接时其速度较快;便于用户理解。

对于非计算机专业的用户而言，星形模式比较直观，通过分析星形模式，很容易组合出各种查询。

总结：非正规化；多维数据集中的每一个维度都与事实表连接（通过主键和外键）；不存在渐变维度；有冗余数据；查询效率可能会比较高；不用过多考虑正规化因素，设计维护较为简单。

雪花模式在实际应用中，随着事实表和维表的增加和变化，星形模式会产生多种衍生模式，包括星系模式、星座模式、二级维表和雪花模式。

星形模型和雪花模型

星形模型和雪花模型星形模型和雪花模型数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，以星形架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式，但不管是哪一种架构，维度表、事实表和事实表中的量度都是必不可少的组成要素1 星形架构星形模型是最常用的数据仓库设计结构的实现模式，它使数据仓库形成了一个集成系统，为最终用户提供报表服务，为用户提供分析服务对象。

星形模式通过使用一个包含主题的事实表和多个包含事实的非正规化描述的维度表来支持各种决策查询。

星形模型可以采用关系型数据库结构，模型的核心是事实表，围绕事实表的是维度表。

通过事实表将各种不同的维度表连接起来，各个维度表都连接到中央事实表。

维度表中的对象通过事实表与另一维度表中的对象相关联这样就能建立各个维度表对象之间的联系。

每一个维度表通过一个主键与事实表进行连接。

事实表主要包含了描述特定商业事件的数据，即某些特定商业事件的度量值。

一般情况下，事实表中的数据不允许修改，新的数据只是简单地添加进事实表中，维度表主要包含了存储在事实表中数据的特征数据。

每一个维度表利用维度关键字通过事实表中的外键约束于事实表中的某一行，实现与事实表的关联，这就要求事实表中的外键不能为空，这与一般数据库中外键允许为空是不同的。

这种结构使用户能够很容易地从维度表中的数据分析开始，获得维度关键字，以便连接到中心的事实表，进行查询，这样就可以减少在事实表中扫描的数据量，以提高查询性能。

星形模式虽然是一个关系模型，但是它不是一个规范化的模型。

在星形模式中，维度表被故意地非规范化了，这是星形模式与OLTP系统中关系模式的基本区别。

使用星形模式主要有两方面的原因：提高查询的效率。

采用星形模式设计的数据仓库的优点是由于数据的组织已经过预处理，主要数据都在庞大的事实表中，所以只要扫描事实表就可以进行查询，而不必把多个庞大的表联接起来，查询访问效率较高，同时由于维表一般都很小，甚至可以放在高速缓存中，与事实表进行连接时其速度较快，便于用户理解；对于非计算机专业的用户而言，星形模式比较直观，通过分析星形模式，很容易组合出各种查询。

星型模型与雪花模型的比较,何时用星型模型,何时需要用雪花模型

星型模型与雪花模型的比较，何时用星型模型，何时需要用雪花模型
(2012-05-22 22:16:27)
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星型模式：是一种使用关系数据库实现多维分析空间的模式，用星型模型可以通过关系数据库来模拟OLAP模式。

使用关系数据库+星型模型能够优化存储并且保持数据结构的灵活性。

OLAP多维数据模型对数据做预先计算，建成多维数据立方体，它需要很大的内存以存储所有事实。

无论是稠密纬还是稀疏维，无论数据块是否包含事实，都必须要预留单元。

星型模式的基本思想就是保持立方体的多维功能，同时也增加了小规模数据存储的灵活性。

雪花模式
有时候，需要对星型模式的维度需要进行规范化，这时，星型模式就演进为雪花模式。

原因是基本的星型模式并不能满足数据挖掘的所有需要。

（1）我们需要更复杂的维度，例如时间。

分析员希望根据周、月、季度等识别模式。

（2）维度必须进行规范化。

我们不需要冗余的维度表，这只会使数据切片变得更加复杂。

这种过程中我们得到的模式被称为雪花模式。

（3）另外一个原因需要把星型模型变成雪花模型：就是当存在多对多的关联时，无法在关系数据库中实现，需要使用雪花模式。

雪花模式中可以存在切片，切块。

数据仓库中的多维数据建模与查询优化技术研究

数据仓库中的多维数据建模与查询优化技术研究数据仓库作为企业数据管理的重要工具，扮演着集成、分析和查询大量数据的关键角色。

为了更高效地使用数据仓库中的数据，多维数据建模与查询优化技术成为研究的焦点。

本文将从数据仓库中多维数据建模和查询优化两个方面进行研究。

第一部分：多维数据建模在数据仓库中，多维数据建模是数据分析和决策的基础。

多维数据建模通过定义维度、度量和维表来描述数据仓库中的数据。

以下是一些常用的多维数据模型：1. 星型模型：星型模型是最常见的多维数据模型之一。

在星型模型中，事实表位于中心，围绕它是多个维度表。

这种模型结构简单，易于理解和维护，适用于规模较小的数据仓库。

2. 雪花模型：雪花模型是星型模型的扩展，通过将维度表进一步细分为多个子表来进行优化。

雪花模型的优点是可以节省存储空间，但查询性能相对较低。

3. 网络模型：网络模型是多维数据模型的另一种变体。

在网络模型中，维度表和事实表通过连接表进行关联。

这种模型结构复杂，适用于复杂的分析场景。

在进行多维数据建模时，需要根据具体业务需求选择合适的模型。

同时，还需要考虑数据的一致性和灵活性，以支持不同层次的数据分析和各种查询。

第二部分：查询优化技术数据仓库中的查询优化是提高系统性能和用户查询响应时间的关键。

以下是一些常用的查询优化技术：1. 聚集与分区：聚集和分区通过在事实表和维度表上创建预聚集和分区索引，以加速查询性能。

聚集和分区可以减少磁盘I/O访问次数，提高查询效率。

2. 查询重写：查询重写是对用户查询进行优化和重构的技术。

通过对查询语句进行重写，可以更高效地执行查询操作。

例如，使用子查询或连接查询代替嵌套循环，减少查询时间。

3. 数据压缩：数据压缩是另一种提高查询性能的关键技术。

将数据进行压缩可以减少存储空间的占用，并提高数据的读取速度。

4. 并行处理：并行处理是一种同时处理多个查询的技术。

通过将查询任务划分为多个子任务，并在多个处理单元上并行执行，可以提高查询效率。

数据库数据仓库设计维度建模与事实表设计

数据库数据仓库设计维度建模与事实表设计数据库数据仓库设计维度建模与事实表设计是在建立数据库数据仓库时必不可少的一部分。

数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的信息系统，旨在帮助企业进行决策支持和数据分析。

在设计数据库数据仓库时，维度建模与事实表设计是两个关键的步骤，本文将对这两个方面进行详细说明。

一、维度建模维度建模是数据仓库设计的核心环节。

维度是一个用于描述事实的结构属性，是数据仓库中对数据进行分类和归纳的基础。

维度建模的目标是建立一个能够满足业务需求、易于理解和维护的数据模型。

在维度建模中，最常用的方法是星型模型和雪花模型。

星型模型是以一个中心事实表为核心，通过多个维度表与事实表进行关联，形成星型的结构。

而雪花模型则在星型模型的基础上，将某些维度进一步拆分为多个维度表，形成雪花状的结构。

在选择维度建模方法时，需要考虑业务需求和数据结构的复杂性。

星型模型适用于简单的业务场景，而雪花模型适用于复杂的业务场景。

此外，还需要考虑数据的冗余和一致性。

星型模型会产生冗余的数据，但对于查询性能较好；而雪花模型能够减少冗余数据，但对查询性能有一定的影响。

二、事实表设计事实表是数据仓库中最重要的表之一，用于存储与业务过程相关的度量数据。

事实表是一个包含了主键和度量列的表，主键一般由维度表的主键组成，而度量列则包含业务指标的数值，如销售额、订单数量等。

在事实表设计中，需要考虑以下几个方面：1. 选择合适的度量列：度量列是事实表的核心内容，需要根据业务需求选择合适的度量指标。

度量指标应该是可度量、可计算和可聚合的。

2. 定义粒度：粒度是指度量数据的统计单位。

在定义粒度时，需要根据业务需求和数据可用性进行权衡。

较细的粒度可以提供更详细的数据，但会增加查询的复杂性和计算的开销。

3. 设计主键：主键是用于唯一标识每一条记录的列。

在设计主键时，需要考虑唯一性、稳定性和可读性。

4. 建立索引：对于常用的查询字段和条件，可以通过建立索引来提高查询性能。