数据仓库维度建模
数据库设计中的维度建模与雪花模型
数据库设计中的维度建模与雪花模型在数据库设计中，维度建模与雪花模型是两个重要的概念。
维度建模是一种用于创建数据仓库和数据集市的技术，而雪花模型是维度建模的一种扩展形式。
本文将详细介绍维度建模和雪花模型的概念、优缺点以及使用场景。
## 维度建模维度建模是一种用于组织和存储数据的方法，它主要关注数据的业务维度（如时间、地点、产品和客户）和度量（即数值）。
维度建模的核心概念是将数据按照维度来组织，这样可以使数据变得更易于理解和查询。
在维度建模中，通常将数据分为事实表和维度表。
事实表存储度量的数据，即可度量的数值，例如销售额、访问次数等。
而维度表则存储与事实表相关的维度信息，例如时间、地点、产品和客户等。
维度建模的优点包括：1. 易于理解：维度建模将数据按照业务维度组织，使数据更加直观和易于理解。
2. 灵活查询：维度建模可以支持多维度的数据查询，方便进行多维度分析。
3. 性能高效：维度建模可以通过预聚合技术提高查询性能，加快数据检索速度。
## 雪花模型雪花模型是维度建模的一种扩展形式，它通过进一步分解维度的层级关系来提高数据的存储效率。
在雪花模型中，维度表被进一步分解为多个维度表，形成一颗类似雪花的形态，因此得名雪花模型。
雪花模型的优点包括：1. 存储效率高：雪花模型通过分解维度表来减小数据冗余和存储空间的占用，提高数据存储效率。
2. 数据一致性：雪花模型可以更好地维护维度表之间的层级关系，保证数据一致性和准确性。
3. 灵活性：雪花模型可以根据具体需求进行维度表的分解，使数据更加灵活和可扩展。
然而，雪花模型也存在一些缺点：1. 查询复杂度高：雪花模型的查询涉及到多个维度表，查询语句的编写和执行较为复杂，可能会对性能产生一定的影响。
2. 维护成本增加：由于雪花模型包含多个维度表，对整个模型的维护和管理成本较高，需要更多的精力和资源进行维护。
## 使用场景维度建模和雪花模型在不同的场景中有不同的应用。
维度建模适用于以下场景：1. 数据仓库：维度建模是构建数据仓库的常用方法，可以用于存储和分析大量的历史数据。
维度建模粒度的概念
维度建模粒度的概念
维度建模是一种数据建模的方法，主要用于数据仓库的构建。
在维度建模中，粒度是一个重要的概念，它决定了数据仓库中数据的细化程度。
粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化程度的级别。
简单来说，粒度是指事实表中存储的数据的汇总程度。
如果事实表中存储的是具体的每一笔销售记录，则粒度较小；如果存储的是每种商品的日销售总额的记录，则粒度较大。
选择合适的粒度，可以决定数据仓库的规模，并影响分析查询的计算量。
在数据仓库构建中，通常会分为两层：一层是操作数据存储（ODS），存储粒度较小的细节数据；另一层是数据仓库，在ODS的基础上，存储粒度较大
的汇总数据。
因此，粒度是维度建模中一个重要的概念，它决定了数据仓库中数据的详细程度和汇总程度，进而影响数据分析和查询的效果。
如需更多关于“维度建模粒度”的信息，建议咨询统计学专家或查阅统计学相关书籍。
数仓学习-维度建模
数仓维度建模（如有侵权请联系删除）一、什么是维度建模按照事实表，维度表来构建数据仓库，数据集市。
将数据结构化的逻辑设计方法，它将客观世界划分为度量和上下文。
二、维度建模的优势和原则1、优势和缺点a) 维度建模是可预测的标准框架。
允许数据库系统和最终用户查询工具在数据方面生成强大的假设条件，这些数据主要在表现和性能方面起作用。
b) 星型连接模式的可预测框架能够忍受不可预知的用户行为变化。
c) 具有非常好的可扩展性，以便容纳不可预知的新数据源和新的设计决策。
可以很方便在不改变模型粒度情况下，增加新的分析维度和事实，不需要重载数据，也不需要为了适应新的改变而重新编码。
较好的扩展性意味着以前的所有应用都可以继续运行，并不会产生不同的结果。
但是，维度建模法的缺点也是非常明显的，由于在构建星型模式之前需要进行大量的数据预处理，因此会导致大量的数据处理工作。
而且，当业务发生变化，需要重新进行维度的定义时，往往需要重新进行维度数据的预处理。
而在这些与处理过程中，往往会导致大量的数据冗余。
另外一个维度建模法的缺点就是，如果只是依靠单纯的维度建模，不能保证数据来源的一致性和准确性，而且在数据仓库的底层，不是特别适用于维度建模的方法。
2、维度建模的原则原则1、载入详细的原子数据到维度结构中维度建模应该使用最基础的原子数据进行填充，以支持不可预知的来自用户查询的过滤和分组请求，用户通常不希望每次只看到一个单一的记录，但是你无法预测用户想要掩盖哪些数据，想要显示哪些数据，如果只有汇总数据，那么你已经设定了数据的使用模式，当用户想要深入挖掘数据时他们就会遇到障碍。
当然，原子数据也可以通过概要维度建模进行补充，但企业用户无法只在汇总数据上工作，他们需要原始数据回答不断变化的问题。
原则2、围绕业务流程构建维度模型业务流程是组织执行的活动，它们代表可测量的事件，如下一个订单或做一次结算，业务流程通常会捕获或生成唯一的与某个事件相关的性能指标，这些数据转换成事实后，每个业务流程都用一个原子事实表表示，除了单个流程事实表外，有时会从多个流程事实表合并成一个事实表，而且合并事实表是对单一流程事实表的一个很好的补充，并不能代替它们。
4种数据仓库建模方法
引言概述在数字化时代，数据成为企业运营和决策的重要驱动力。
为了更好地管理和利用企业数据，很多企业采用数据仓库来集成和存储数据。
数据仓库建模是数据仓库设计的核心环节，它决定了数据在仓库中的组织结构和查询方式。
本文将介绍四种常见的数据仓库建模方法，包括维度建模、实体关系模型、标准化模型以及主题建模。
维度建模维度建模是一种以事实表和维度表作为核心的建模方法。
事实表是存储数值型数据的表，维度表则存储描述性属性的表。
在维度建模中，事实表和维度表通过共享主键来建立关联。
小点详细阐述：1.事实表的设计：事实表应选择合适的粒度，并包含与业务流程相关的度量。
例如，销售事实表可以包含销售额、销售数量等度量。
2.维度表的设计：维度表应包含与业务流程相关的描述性属性，例如时间、产品、地理位置等。
维度应具有层次结构，以便支持多维分析。
3.关系型数据库实现：维度建模通常使用关系型数据库来实现，它通过表和关联键来表示维度和事实之间的关系。
实体关系模型实体关系模型是一种基于关系代数和数据库范式的建模方法。
它通过实体、属性和关系来描述数据的结构。
实体关系模型适用于较复杂的数据仓库场景，其中数据具有多层级和复杂的关系。
小点详细阐述：1.实体的建模：实体是数据仓库中的核心对象，它代表了业务流程中的实际对象。
实体的属性描述了实体的特征。
2.关系的建模：关系描述了实体间的关联和依赖关系。
在实体关系模型中，关系通过外键建立。
3.数据库范式：实体关系模型追求高度的数据规范化，以减少数据冗余和不一致性。
标准化模型标准化模型是一种以消除冗余数据为核心的建模方法。
在标准化模型中，数据被拆分为多个表，并通过关系建立关联。
小点详细阐述：1.数据拆分：标准化模型通过将数据拆分为多个表，将重复的数据存储在一个地方，并通过外键建立关联。
2.数据插入和查询：标准化模型在数据插入和查询时需要进行多表关联操作，对性能有一定影响。
3.适用场景：标准化模型适用于事务性场景，如订单管理、库存管理等。
数据仓库建模方法总结
数据仓库建模方法总结数据仓库建模是数据仓库构建过程中的重要环节，它决定了数据仓库的数据结构和查询性能。
本文将总结几种常见的数据仓库建模方法，包括维度建模、事实建模和标准化建模，并比较它们的优缺点。
1. 维度建模维度建模是一种常见的数据仓库建模方法，它基于维度表和事实表的概念。
维度表包含描述业务过程的属性，如时间、地点、产品等，而事实表包含与业务过程相关的度量。
维度表和事实表通过共同的键连接起来，形成星型或雪花型的模型。
优点：1) 简单直观：维度建模易于理解和使用，可以快速设计和构建数据仓库。
2) 查询性能高：维度建模的星型结构简化了查询的关联操作，提高了查询性能。
缺点：1) 一对一关系：维度表和事实表之间是一对多的关系，无法处理多对多的关系。
2) 数据冗余：维度表中的属性可能存在冗余，造成数据冗余和一致性问题。
2. 事实建模事实建模是基于主题的数据仓库建模方法，它以业务过程为核心构建事实表，包括维度键和度量。
事实表记录了业务过程发生的事实信息，维度键用于连接事实表和维度表，度量用于度量业务过程的指标。
优点：1) 灵活性高：事实建模能够适应复杂的业务逻辑和多对多的关系。
2) 数据粒度控制：事实表可以根据需要控制数据的粒度，提供灵活的查询和分析能力。
缺点：1) 设计复杂：事实建模的设计复杂度较高，需要考虑多对多的关系和度量的粒度控制。
2) 查询性能相对低：事实建模需要进行多表关联操作，查询性能相对较低。
3. 标准化建模标准化建模是一种将数据仓库模型与关系数据库模型类似的建模方法。
它将数据存储在标准化的表中，通过复杂的关联操作来查询和分析数据。
标准化建模与维度建模和事实建模相比，更适用于小型数据仓库和查询较少的情况。
优点：1) 数据一致性：标准化建模减少了数据冗余，提高了数据一致性。
2) 灵活可扩展：标准化建模可以适应不同的查询需求，支持灵活的查询和分析。
缺点：1) 查询复杂：标准化建模需要进行多表关联和聚合操作，查询复杂度较高。
数据仓库建模
数据仓库建模一、概述数据仓库建模是指根据业务需求，将原始数据进行整理、转换和存储，以便于数据分析和决策支持。
本文将详细介绍数据仓库建模的标准格式，包括数据仓库架构、维度建模和事实表设计等方面的内容。
二、数据仓库架构1. 数据仓库层次结构数据仓库通常由三层构成：操作型数据层、数据仓库层和数据展示层。
操作型数据层用于存储原始数据，数据仓库层用于存储经过整理和转换的数据，数据展示层用于展示数据分析结果。
2. 数据仓库模型数据仓库模型采用星型模型或者雪花模型。
星型模型由一个中心的事实表和多个维度表组成，每一个维度表与事实表通过外键关联。
雪花模型在星型模型的基础上，将维度表进一步规范化，形成多个层次的维度表。
三、维度建模1. 维度表设计维度表包含业务过程中的维度属性，如时间、地点、产品等。
每一个维度表应包含一个主键和多个属性列，属性列用于描述维度的特征。
主键与事实表进行关联。
2. 事实表设计事实表包含业务过程中的度量指标，如销售额、订购数量等。
每一个事实表应包含一个主键和多个度量列，度量列用于存储度量指标的数值。
主键与维度表进行关联。
3. 维度建模技巧维度建模过程中，需要注意以下几点：- 维度表应具备高度可重用性，便于在不同的事实表中使用。
- 维度表的属性列应具备高度一致性和完整性，便于数据分析和查询。
- 维度表的属性列应具备高度可扩展性，便于根据业务需求进行扩展。
四、事实表设计1. 事实表类型事实表分为事务型事实表和积累型事实表。
事务型事实表记录每一个业务事件的详细信息，积累型事实表记录业务事件的累计值。
2. 事实表度量粒度事实表度量粒度应根据业务需求进行确定。
普通情况下，度量粒度应尽可能细化，以便于进行更详细的数据分析。
但也需要考虑数据存储和查询效率的问题。
3. 事实表的度量指标事实表的度量指标应根据业务需求进行确定。
度量指标应具备可度量性、可加性和可分解性等特性，便于进行数据分析和计算。
五、数据仓库建模工具数据仓库建模过程中，可以使用一些建模工具辅助设计和管理数据仓库，如PowerDesigner、ERwin等。
数据仓库中的维度建模与事实表设计
数据仓库中的维度建模与事实表设计数据仓库是一个集成的、主题导向的、时间可变的、非易失性的数据存储，用于支持管理决策。
在数据仓库中，维度建模和事实表设计是非常重要的，它们是数据仓库设计的核心。
维度建模是指将数据仓库中的数据组织成一个统一的、易于理解的维度模型，而事实表设计则是指如何将业务过程和指标以一种易于查询和分析的方式存储到数据库中。
在本文中，我们将探讨数据仓库中的维度建模与事实表设计的相关内容。
一、维度建模维度建模是数据仓库设计的核心，它是数据仓库中维度和事实之间的关系模型。
维度模型由事实表和维度表组成，它们之间存在着一对多的关系。
维度模型是一个简单直观的模型，它将业务过程和指标以一种易于理解的方式组织起来。
1.维度表在维度建模中，维度表是非常重要的，它是用来描述业务对象的表。
维度表通常包含了多个属性字段，每个属性字段描述了业务对象的一个特定属性。
比如，在销售数据中，维度表可能包含了产品、时间、地点等属性字段。
2.事实表事实表是数据仓库中存储业务过程和指标的表，它包含了一个或多个度量字段，度量字段是用来度量业务活动的指标。
事实表和维度表之间通过外键关联起来，事实表中的度量字段通常是和维度表的外键字段关联的。
3.星型模式维度模型通常被称为星型模式，因为它的结构呈现出星型的形状。
在星型模式中，中心的事实表被围绕着多个维度表组织起来，形成了一个星型的结构。
4.雪花模式除了星型模式之外，还有一个常见的维度模型是雪花模式。
在雪花模式中，维度表的层次结构被规范化成多个维度表，这样可以节省存储空间，但也会增加查询复杂度。
5.维度层次维度表中的属性字段通常是按照层次结构组织起来的，比如在时间维度中，可以有年、季度、月、日等层次。
在维度建模中，采用自然层次结构的维度表是非常重要的，它可以帮助用户更加方便地进行查询和分析。
维度建模是数据仓库设计的核心，它可以帮助用户更加方便地理解业务过程和指标。
通过合理的维度建模，可以提高数据仓库的查询性能，减少数据冗余，提高数据的一致性和可靠性。
数据仓库常见建模方法与建模实例演示
引言：数据仓库是一个用来存储、整合和管理组织中各种类型数据的集中库，为决策支持和业务分析提供数据基础。
在数据仓库建设过程中，数据建模是一个至关重要的步骤，它决定了数据仓库的架构、数据的组织方式以及数据的查询效率。
本文将介绍数据仓库的常见建模方法，并通过实例演示来加深理解。
概述：数据仓库建模主要包括维度建模和标准化建模两种方法。
维度建模侧重数据的分析和查询，采用星型或雪花型模型，标准化建模侧重数据的存储和管理，采用三范式模型。
下面将对这两种方法进行详细阐述。
正文内容：一、维度建模1. 星型模型- 星型模型是一种常见的维度建模方法，它以一个中心事实表为核心，围绕着多个维度表构建关系。
这种模型简单直观，适用于多维分析和查询操作。
- 实例演示：我们以零售业为例，事实表为销售订单表，维度表包括产品维度、时间维度和地区维度。
通过星型模型，可以方便地进行销售额、销售量等指标的分析和查询。
2. 雪花型模型- 雪花型模型是在星型模型的基础上进行维度表的归一化，并使用多层级的维度表来表示更复杂的关系。
这种模型适用于维度之间有多级关系的情况。
- 实例演示：在健康保险领域，事实表为理赔表，维度表包括疾病分类维度、医院维度和地区维度。
通过雪花型模型，可以灵活地进行疾病的统计分析，如特定疾病在特定地区的就医情况。
3. 硬度建模- 硬度建模是一种将维度直接存储在事实表中的建模方法，它减少了维度表和事实表之间的连接，提高了查询效率。
这种模型适用于维度表较小且不经常发生变化的情况。
- 实例演示：在人力资源管理中，事实表为员工绩效表，维度信息包括员工姓名、所属部门、入职日期等。
通过硬度建模，可以快速地查询某个员工的绩效数据和所属部门的平均绩效数据。
二、标准化建模1. 第一范式- 第一范式是一种最基本的标准化建模方法，要求每个字段的值不可再分，即每个字段都是不可再分的最小单元。
这种模型适用于简单的存储和管理需求。
- 实例演示：在物流管理中，需要存储和管理货物的基本信息，如货物名称、货物数量、货物重量等。
维度建模案例
维度建模案例一、引言维度建模是数据仓库设计的一种方法，它将业务过程和数据结构分离，通过对业务过程的分析和抽象，将其转化为维度模型，从而实现对数据的高效查询和分析。
本文将以一个销售数据仓库为例，详细介绍维度建模的相关概念、设计方法和实现步骤。
二、需求分析假设我们需要设计一个销售数据仓库，用于存储公司的销售数据，并支持对销售情况进行查询和分析。
具体要求如下：1. 支持按照时间、地区、产品等多个维度进行查询；2. 支持按照不同级别（年、季度、月份等）进行时间聚合；3. 支持按照不同地区（国家、省份、城市等）进行地理聚合；4. 支持按照不同产品（品牌、型号等）进行产品聚合；5. 支持对销售额、销售量等指标进行统计和比较。
三、概念介绍1. 维度：描述业务过程中的某个方面或特征的属性集合。
例如时间维度包括年份、季度、月份等属性；地区维度包括国家、省份、城市等属性；产品维度包括品牌、型号等属性。
2. 事实：描述业务过程中的某个事件或行为的属性集合。
例如销售事实包括销售额、销售量等属性。
3. 维度模型：通过对业务过程进行分析和抽象，将维度和事实进行组合，形成的数据结构模型。
例如时间维度和销售事实组合形成了时间-销售事实表。
四、设计方法1. 确定维度：根据业务需求，确定需要支持的维度，并确定每个维度需要包含哪些属性。
2. 确定事实：根据业务需求，确定需要支持的事实，并确定每个事实需要包含哪些属性。
3. 设计维度模型：根据维度和事实进行组合，设计出相应的维度模型。
例如时间-销售事实表、地区-销售事实表、产品-销售事实表等。
4. 设计聚合层：为了支持按照不同级别进行聚合查询，需要设计相应的聚合层。
例如按照年份聚合的时间-销售聚合表、按照省份聚合的地区-销售聚合表等。
五、具体实现1. 确定维度根据需求分析，我们确定了三个维度：时间、地区和产品。
时间维度包括年份、季度、月份等属性；地区维度包括国家、省份、城市等属性；产品维度包括品牌、型号等属性。
数据仓库的建模方法
数据仓库的建模方法
数据仓库的建模方法一般可以分为以下几种：
1. 维度建模：维度建模是一种基于维度模型的建模方法。
它以事实表和维度表为核心，通过定义维度和事实之间的关系来描述数据仓库中的数据。
维度建模的优点是简单直观，易于理解和使用，适合一些小到中等规模的数据仓库。
2. 基于实体关系模型的建模方法：这种建模方法将数据仓库建模看作是一个基于实体关系模型的数据库设计问题。
它使用实体、关系和属性等概念来描述数据仓库中的数据，通过规范化、反规范化等技术来优化数据模型。
这种建模方法适用于复杂的数据仓库，具有很强的灵活性和扩展性。
3. 模式化设计方法：模式化设计是一种基于模式的建模方法，它将数据仓库中的数据分为不同的模式或层次，每个模式或层次都有特定的功能和目的。
模式化设计方法可以使数据仓库更加灵活和可扩展，能够更好地满足用户的需求。
4. 主题建模：主题建模是将数据仓库建模看作是一种主题导向的建模方法。
它以业务主题为核心，将数据仓库中的数据组织成一系列的主题模型，每个主题模型都包含与该主题相关的事实和维度。
主题建模的优点是能够更好地满足用户的查询需求，提供更准确、可理解和可用的数据。
不同的建模方法适用于不同的情况和需求，选择合适的建模方法对于数据仓库的
成功实施和运营非常重要。
数据仓库中的维度建模与星型模型设计
数据仓库中的维度建模与星型模型设计一、维度建模概述维度建模是数据仓库中用于设计和组织数据的一种方法，通过将数据按照业务维度进行组织，可以更好地支持分析和报告需求。
在维度建模中，数据被组织成事实表和维度表，事实表包含度量数据，维度表包含描述数据。
1.事实表事实表是数据仓库中的核心表，包含了业务度量的数据，例如销售额、数量等。
事实表通常与一个或多个维度表关联，以提供上下文和细节信息。
2.维度表维度表包含了描述性数据，用来描述事实表中的度量数据。
维度表通常包含了一些维度属性，例如时间、产品、地点等，这些属性用来对度量数据进行细分和分析。
二、星型模型星型模型是一种常用的维度建模方法，它将事实表置于中心，周围围绕着多个维度表，形成一个星型的结构。
星型模型的设计简单直观，易于理解和查询，适用于大多数数据仓库场景。
1.优点星型模型的设计简单明了，易于维护和扩展。
由于事实表与维度表之间的关联简单明确，查询性能较高。
同时，星型模型也更符合人类的直觉思维，易于业务用户理解和应用。
2.缺点星型模型存在一些缺点，例如维度表冗余数据多、扩展性差等。
此外，星型模型可能无法满足复杂的分析需求，对于一些复杂的数据关系可能不够灵活。
三、星型模型设计步骤设计一个星型模型需要经过一系列步骤，包括需求收集、概念设计、逻辑设计、物理设计等。
每个步骤都需要注意一些关键要点，以确保设计出满足业务需求的数据仓库模型。
1.需求收集在设计星型模型之前，首先需要与业务用户沟通，了解业务需求和数据分析目的。
根据需求收集到的信息，确定需要设计的事实表和维度表。
2.概念设计在概念设计阶段，需要定义事实表和维度表之间的关系，确定维度键和外键。
还需要考虑数据粒度、度量数据和维度属性等内容。
3.逻辑设计在逻辑设计阶段，需要对模型进行细化，定义表的结构、字段和关系。
需要考虑到数据的规范化和冗余，以确保数据的一致性和完整性。
4.物理设计在物理设计阶段，需要根据具体的数据仓库平台和技术选型，将逻辑设计转换为物理模型。
数据仓库建模方法论
数据仓库建模方法论在数据仓库建模方法论中，有几种常用的建模方法，包括实体关系模型（ERM）、维度建模和多维建模。
这些方法都有各自的优势和适用场景，选用合适的方法可以提高数据仓库的设计和维护效率。
实体关系模型是最早被广泛应用的数据建模方法之一。
它基于实体与属性之间的关系，通过绘制实体与属性之间的联系图来描述数据模型。
实体关系模型适用于复杂的业务场景，能够准确地表示实体之间的关系和属性的特征。
实体关系模型通常使用关系数据库来实现，并支持SQL查询和数据操作。
然而，在处理多维分析等复杂查询时，实体关系模型的性能可能不尽人意。
相对于实体关系模型，维度建模和多维建模更加适用于面向分析的数据仓库设计。
维度建模是一种简化的数据模型方法，以维度为中心，通过绘制实体与维度关系的星型或雪花型图来表示数据模型。
维度建模关注于分析过程中的查询需求，并提供了灵活的查询和聚合能力。
维度建模通常使用关系数据库或NoSQL数据库来存储数据，并支持SQL查询或多维查询语言（如MDX）。
维度建模适用于大部分的数据仓库应用场景，尤其在OLAP领域表现出色。
与维度建模相比，多维建模更加注重多维数据的表示。
多维数据按照事实与维度之间的关系被组织成多维数据立方体。
通过绘制维度与数据立方体之间的关系图来表示数据模型。
多维建模适用于需要进行复杂的多维分析和切片切块操作的场景，具有更高的性能和灵活性。
多维建模通常使用专门的多维数据库来存储数据，并支持多维查询语言（如MDX）。
多维建模在OLAP和数据挖掘领域有广泛应用。
在选择建模方法时，需要根据具体的业务需求、数据特点和查询需求来综合考虑各种因素。
同时，需要考虑数据仓库的规模和维护成本，选择适合的建模方法来保证数据仓库的高效运行和易于维护。
为了确保数据仓库建模的有效性，通常需要进行需求分析、数据建模设计、验证和调整等工作，并与业务部门和技术团队进行充分的沟通和协调。
通过遵循一定的方法论和最佳实践，可以使数据仓库建模更加科学和高效。
数据仓库设计与建模的维度表与维度层级设计原则
数据仓库设计与建模的维度表与维度层级设计原则数据仓库是企业管理决策的基础，而维度表与维度层级的设计则是构建一个高效、可扩展的数据仓库模型的核心。
本文将从维度表的设计原则和维度层级的设计原则两方面，探讨数据仓库设计与建模的相关内容。
一、维度表的设计原则维度表是数据仓库中的一个重要组成部分，它描述了业务过程中会变化的属性。
在设计维度表时，需要遵循以下原则：1. 唯一性：每个维度表应该有一个唯一标识，例如产品维度表可以以产品ID作为唯一标识。
这样可以确保数据仓库中的数据完整性和一致性。
2. 明确性：维度表的字段应该具有清晰明确的含义，且字段之间不能存在歧义。
例如，在产品维度表中，产品名称字段应该描述产品的具体名称，而不是简称或缩写。
3. 稳定性：维度表的结构应该尽量保持稳定，不随业务变化而频繁变动。
这样可以降低数据仓库的维护成本，同时确保数据的一致性和准确性。
4. 扩展性：维度表应该具有良好的扩展性，可以方便地添加新的属性或属性值。
例如，在产品维度表中，可以随时添加新的产品类别或产品属性，以适应业务的发展。
5. 简洁性：维度表的设计应尽量简洁，在满足业务需求的前提下，避免冗余字段或多余的维度属性。
这样可以提高数据仓库的查询效率和性能。
二、维度层级的设计原则维度层级是维度表中的一个重要概念，它描述了维度属性之间的层次关系。
在设计维度层级时，需要遵循以下原则：1. 清晰性：维度层级的各个层次之间应具有清晰明确的层次关系，且不应存在重叠或混淆。
例如，在时间维度表中，可以定义年份、季度、月份、日期等不同层次的时间属性。
2. 一致性：维度层级的命名和编码应保持一致，以确保数据的一致性和可比性。
例如，在地理位置维度表中，可以使用标准的地理编码，如ISO 3166-1代码，来唯一地标识各个层级的地理属性。
3. 可变性：维度层级的设计应具有一定的可变性，以适应业务的变化和发展。
例如，在组织机构维度表中，可以灵活地添加或删除组织层级，以反映企业组织结构的变化。
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。
数仓维度建模具体案例
数仓维度建模具体案例1. 介绍数仓维度建模是数据仓库的重要组成部分，通过维度建模可以将数据仓库的复杂业务数据转化为易于理解和使用的信息，以便于用户进行分析和决策。
在本文中，将通过一个具体案例来探讨数仓维度建模的重要性和实践过程。
2. 案例背景某电商公司在全国范围内销售化妆品、美妆工具以及个人护理用品。
该公司通过互联网销售各种商品，同时还在全国各地设有多家实体店铺。
基于对业务的深入了解和对市场的分析，该公司决定建立一个数据仓库，以更好地支持公司的业务决策和管理。
3. 数据仓库架构设计在设计数据仓库架构之前，首先需要确定数据仓库的目标和需求，包括数据仓库将用于支持哪些业务和决策。
在本案例中，数据仓库的目标是提供基于销售、顾客和商品等多个角度的业务数据。
因此，数据仓库的架构包括以下几个部分：- 数据源层：数据源层主要负责从各种数据源中抽取数据，并将原始数据存储到数据仓库的存储层中。
在本案例中，数据源层将包括企业内部数据库、订单系统、商品系统、顾客系统等。
- 存储层：存储层主要负责存储从数据源层中获取的原始数据。
数据存储层应该采用合理的数据模型和数据存储结构，以便于后续的数据查询和分析。
在本案例中，存储层将采用星型模型。
- 数据访问层：数据访问层主要负责提供数据查询和报表分析的功能。
在本案例中，数据访问层将采用OLAP (Online Analytical Processing) 技术来支持多维分析和数据挖掘。
4. 维度建模设计在数据仓库的维度建模过程中，需要明确业务需求和决策支持，以便于构建适合的数据模型。
在本案例中，数据模型将围绕销售、顾客和商品等模块展开，其中包括以下维度：顾客维度顾客维度包括顾客的基本信息以及与顾客相关的其他业务数据。
为便于使用和管理，我们将顾客维度分为以下几个部分：- 个人信息：客户姓名、性别、年龄、地址、电话、邮箱等基本信息。
- 会员等级：客户的会员等级，包括普通会员、银卡会员、金卡会员、白金会员等。
维度建模的四个阶段
维度建模的四个阶段维度建模是面向数据仓库的一种建模方法，包括四个阶段：需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计。
本文将逐一介绍这四个阶段的重点内容。
1. 需求分析阶段需求分析是维度建模的第一步，目的是梳理业务需求，识别数据仓库的用户和应用场景。
在此阶段，需要完成以下工作：(1) 确认业务需求在业务需求确定阶段，需求分析人员需要了解业务所涉及的各种因素，包括公司业务流程、客户类型、产品品类、销售渠道、地理位置等。
他们需要收集和整理所有业务问题，直到可以从这些问题中确定关键的业务维度。
(2) 确定数据仓库的目标用户数据仓库的目标用户包括各级管理人员，业务分析师和数据分析人员。
在需求分析阶段，需要明确数据仓库的计划，确定数据仓库的数据结构和查询方式，以及对数据的使用和应用提供支持的用户类型。
(3) 定义数据来源数据来源包括内部和外部数据源。
在需求分析阶段，需要确定这些数据源的可用性、数据质量和数据完整性，并确定数据的组织方式和格式。
2. 概念设计阶段概念设计是维度建模的第二步，目的是创建高层次、抽象的模型，以概括数据仓库所包含的信息。
在此阶段，需要完成以下工作：(1) 定义业务维度和度量业务维度是描述业务内容的主要因素。
业务维度通常包括时间、地理位置、产品、客户等。
度量是对业务维度进行计算和汇总的数值指标，如销售额、消耗量、交易次数等。
(2) 制定业务流程图业务流程图是一种业务结构图。
它通常描述了企业的业务流程，并展示了数据库的设计和继承审核路线。
业务流程图可以支持数据仓库的概念设计，为逻辑设计提供了基础。
(3) 定义数据仓库的结构定义数据仓库的结构可以为逻辑设计提供概念上的数据模型。
结构通常体现了数据的层次结构，包括多维数据、维度、指标、维度等。
3. 逻辑设计阶段逻辑设计是维度建模的第三步，目的是实现精度、准确和清晰的数据模型。
在此阶段，需要完成以下工作：(1) 设计数据模型在逻辑设计阶段，数据模型的设计人员将根据概念模型和需求分析的结果开发数据模型。
数据仓库设计中的维度建模与数据清洗方法
数据仓库设计中的维度建模与数据清洗方法随着数据量的快速增长和企业对数据分析的需求不断提升，数据仓库设计变得越来越重要。
在数据仓库设计中，维度建模和数据清洗是两个关键步骤。
本文将重点介绍维度建模和数据清洗的方法和技巧。
一、维度建模维度建模是数据仓库设计中的一种方法，它通过将数据按照业务过程进行分解，并将其组织为维度和事实表的关系模型。
它的主要目标是提供一种有效的方式来组织和查询大量的数据，从而实现对业务的深入分析和洞察。
1. 维度的定义在维度建模中，维度是指对业务过程的描述，例如时间、地点、产品、客户等。
维度是反映业务实体的属性，它们的值通常是有限且离散的。
维度是数据仓库中的主要查询对象，通过某个维度可以获取与之相关的事实数据。
2. 事实表的设计事实表是数据仓库中的核心表，它存储了与业务过程相关的数据。
事实表通常包含了与维度表关联的外键，以及业务过程中发生的度量值，例如销售金额、订购数量等。
事实表的设计应该遵循星型模型或雪花模型，使得查询效率更高，并且能够简化数据的分析和报表生成。
3. 维度与事实之间的关系在维度建模中，维度与事实之间的关系是通过外键进行建立的。
事实表中的外键与维度表中的主键进行关联，从而实现维度与事实的关联。
这种关系能够方便地进行多维分析，根据不同的维度进行数据的切片和切块操作，提供多样化的分析视角。
二、数据清洗方法数据清洗是数据仓库设计中的另一个重要步骤，它的主要目标是确保数据的准确性和一致性。
数据仓库中的数据来自于不同的数据源，往往存在着重复、缺失、错误等数据质量问题。
因此，对数据进行清洗是非常必要的。
1. 数据质量评估在进行数据清洗之前，首先需要对数据进行质量评估。
数据质量评估可以通过统计指标、数据模型等方法来进行，主要包括数据完整性、一致性、准确性、唯一性等方面的评估。
通过对数据质量进行评估，可以找出存在的问题，并为后续的清洗工作提供指导。
2. 重复数据处理在数据仓库中，重复数据是非常常见的问题。
数据仓库设计与建模的维度层级与维度关联的设计方法(二)
数据仓库设计与建模的维度层级与维度关联的设计方法在数据仓库的设计与建模中，维度是一个非常重要的概念。
维度是对事实数据所描述的对象进行分类与分组的方式，它提供了一种多维度观察和分析数据的方式。
在进行维度设计时，维度层级与维度关联的设计方法是非常关键的。
一、维度层级的设计方法维度层级是指维度之间的层次结构，它描述了维度之间的从属关系。
在设计维度层级时，有以下几个关键考虑因素。
1. 数据的分组与分类在设计维度层级时，首先需要对数据进行合理的分组与分类。
例如，对于销售数据，可以将时间进行分组，分为年、季度、月份等层级；对于地域数据，可以分为国家、省份、城市等层级。
通过合理的分组与分类，可以为后续的数据分析提供更多的维度选择。
2. 层级之间的从属关系在设计维度层级时，需要明确各个层级之间的从属关系。
例如，时间维度的年级别是最高层级，季度和月份是其下属的层级。
这种层级之间的从属关系可以通过层级之间的父子关系来表达。
3. 可扩展性与灵活性在设计维度层级时，需要考虑到数据仓库的可扩展性和灵活性。
即使当前只需要设计到某个层级，也需要预留足够的空间以支持未来的扩展。
同时，维度层级的设计也需要灵活性，以应对不同维度之间的层级差异。
二、维度关联的设计方法维度关联是指维度之间的关联关系，它描述了维度之间的相互关系及依赖关系。
在设计维度关联时，有以下几个关键考虑因素。
1. 主维度与从维度的关系在数据仓库中，通常有一个或多个主维度与其他维度进行关联。
主维度一般是指与事实数据直接关联的维度，例如销售事实与产品维度的关联。
从维度则是与主维度间接关联的维度，例如产品维度与时间维度的关联。
在设计维度关联时，需要明确主维度与从维度之间的关系，并建立相应的关联关系。
2. 维度之间的共享关系在设计维度关联时，还需要考虑到维度之间的共享关系。
即一个维度可以同时与多个维度进行关联。
例如，产品维度可以与时间维度和地域维度进行关联。
通过共享关系，可以实现不同维度之间的交互和联动。
数仓建模之维度表设计
数仓建模之维度表设计什么是维度维度是维度建模的基础和灵魂。
在维度建模中，将度量称为“事实” ，将环境描述为“维度”，维度是⽤于分析事实所需要的多样环境。
例如，在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发⽣的环境。
什么是维度属性维度所包含的表⽰维度的列，称为维度属性。
维度属性是查询约束条件、分组和报表标签⽣成的基本来源，是数据易⽤性的关键。
例如，在查询请求中，获取某类⽬的商品、正常状态的商品等，是通过约束商品类⽬属性和商品状态属性来实现的；统计淘宝不同商品类⽬的每⽇成交⾦额，是通过商品维度的类⽬属性进⾏分组的；我们在报表中看到的类⽬、BC 类型（ B 指天猫， C 指集市）等，都是维度属性。
维度属性的作⽤⼀般是查询约束、分类汇总以及排序等。
维度的基本设计⽅法维度的设计过程就是确定维度属性的过程，如何⽣成维度属性，以及所⽣成的维度属性的优劣，决定了维度使⽤的⽅便性，成为数据仓库易⽤性的关键。
以淘宝的商品维度为例对维度设计⽅法进⾏详细说明第⼀步：选择维度或新建维度作为维度建模的核⼼，在企业级数据仓库中必须保证维度的唯⼀性。
以淘宝商品维度为例，有且只允许有⼀个维度定义。
第⼆步：确定主维表此处的主维表⼀般是 ODS 表，直接与业务系统同步。
以淘宝商品维度为例， s_a uction_ auctions 是与前台商品中⼼系统同步的商品表，此表即是主维表。
第三步：确定相关维表数据仓库是业务源系统的数据整合，不同业务系统或者同⼀业务系统中的表之间存在关联性。
根据对业务的梳理，确定哪些表和主维表存在关联关系，并选择其中的某些表⽤于⽣成维度属性。
以淘宝商品维度为例，根据对业务逻辑的梳理，可以得到商品与类⽬、SPU 、卖家、店铺等维度存在关联关系。
第四步：确定维度属性确定维度属性主要包括两个阶段：第⼀个阶段:是从主维表中选择维度属性或⽣成新的维度属性第⼆个阶段是从相关维表中选择维度属性或⽣成新的维度属性以淘宝商品维度为例，从主维表（ s_auction_auctions ）和类⽬、SPU 、卖家、店铺等相关维表中选择维度属性或⽣成新的维度属性。
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目录
1.基础术语 2.维度建模中的两种模型 3.星形模型设计 4.雪花模型设计 5.星形模型的优势 6.雪花模型的优势与劣势
1、基础术语
事实表(Fact Table)
• 每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据 表可能包含业务销售数据，如现金登记事务所产生的数据， 事实数据表通常包含大量的行 • 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。 • 一般事实表中只存放数字或者一些Flag用来统计，如数量、 支出等 • 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 • 事实就是需要分析的目标数据
6.雪花模型的优势与劣势
– 优势： • 减少存储空间 – 冗余减少了 • 规范化的结构更容易更新和维护 – 非规范化的数据结构存在插入、删除、更新等异 常 – 劣势: • 模式复杂，用户不易理解 • 浏览内容复杂 • 额外的连接使得查询性能下降 – 表多了
谢谢!
• 使用最低粒度的缺点
– 存储和维护的代价 – 实际处理中，我们构建汇总事实表来支持汇总数据查询
2、维度的两种模型
• 星形模型(Star Schema) • 雪花模型(Snowflake Schema)
星形模型(Star Schema)
• 事实被维度所包围，且维度没有被新的表连接
雪花模型(Snowflake Schema)
• 属性通常指文本字段，例如产品描述。 • 维度是类似于文本形式的属性组合，固定的数值 型属性应放在维表中。
– 例如，零售数据仓库中，至少应有一个产品维度，一 个商店维度，一个客户维，一个时间维，一个促销维 。
3.星形模型设计
(2) 事实表的设计方法。 • 事实表是数据仓库中最大的表，在设计时，一定 注意使事实表尽可能的小，因为过大的事实表在 表的处理、备份和； – 降低每列的大小； – 把历史数据存档；
日期关键字 产品关键字 商场关键字 促销关键字 POS 事务编号 销售量销售额 成本金额 毛利润金额
• 例如，零售营销事实表设计如下：
3.星形模型设计
(3) 维表的设计。 • 维表的属性必须具有以下特征：
– – – – 可用文字描述； 离散值； 有规定的约束； 在分析时可提供行标题。
1、基础术语
粒度(Grain)
粒度表示的是事实表中细节数据的详细程度 最低粒度 • 事实表的基本层次是所有相应维度自然的最低层次。
– 例：产品、日期、客户、销售员为4个维度，则：事实表一条记录中必须有 ：单独的产品、特定的日期、特定的销售员和特定客户
• 使用最低粒度的好处
– 可以频繁容易的从操作型系统抽取数据 – 很多数据挖掘需要最低层次 – 便于向下钻取
1、基础术语
维度表(Dimension Table)
• 维度表可以看作是用户来分析数据的窗口，维度表中包 含事实数据表中事实记录的特性，有些特性提供描述性 信息，有些特性指定如何汇总事实数据表数据，以便为 分析者提供有用的信息，维度表包含帮助汇总数据的特 性的层次结构。 • 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 • 维度表示的是事实信息的属性
– 用户容易理解 – 优化浏览 • 在数据库模式中，表与表连接的目的在于寻找到需 要的数据 • 如果连接的路径复杂，那么在数据库中浏览数据将 是缓慢而艰难的 • 如果连接路径简单、直接，则浏览数据会更快 • 星型模型的优势之一在于它优化对数据库的浏览
5.星形模型的优势
– 最适于查询处理 • 星型模型是一种以查询为中心的结构 • 简单、清洗的连接路径以及星星模型本身的结构使 得查询在维度表和事实表之间顺利、流畅、高效 – 星型连接和星型索引 • 星型连接是一种高速、并行、单独操作的多表的连 接，可显著的提高查询性能 • 星型索引是一种专门的索引（建立在事实表的一个 或多个外键上），提高维度表与事实表的连接速度
促销维 促销键 待定促销 属性
4.雪花模型设计
• 雪花模型是对星形模型的扩展，每一个维度都可 以向外连接多个详细类别表。 • 在这种模式中，维度表除了具有星形模型中维度 表的功能外，还连接对事实表进行详细描述的详 细类别表，详细类别表通过对事实表在有关维上 的详细描述达到了缩小事实表和提高查询效率的 目的。
4.基本雪花模型设计
• 在该模型中，将地理层次国家、区域和分区域嵌 入到销售员维度，这样，公司的管理者想按照国 家、区域、分区域和分区域内的销售员的层次关 系来查看公司的销售情况。
4.基本雪花模型设计
时间维表 交易日期 日 周 月 季 年 顾客维表 顾客编号 顾客名称 顾客备注 门店维表 门店编号 地区编号 门店名称 商品维表 商品编号 细分编号 商品名称 颜色 商品细分表 细分编号 小分类编号 细分名称
商品小分类表 销售事实表 交易日期 商品编号 客户编号 门店编号 地区编号 销售数量 销售金额 累计数量 累计金额 其他事实数据 小分类编号 中分类编号 小分类名称
商品中分类表 中分类编号 大分类编号 中分类名称
地区维表 地区编号 地区名称 地区备注
商品大分类表 大分类编号 大分类名称 大分类备注
5.星形模型的优势
• 事实表被多个维表或一个或多个层次所包围
3.星形模型设计
(1) 正确区分事实、属性和维度。 • 维度模型需要对事实和属性进行区分，业务层的 很多事实都是数值型的，特别是该数值是浮点数 时，他很可能是一个事实，而不是属性。
– 例如“标准价格”，好像是产品维度的一个属性，似 乎是事先一致的常量，但每年对标准价格进行一、两 次调整，因此应该设计成事实。
3.星形模型设计
例：零售业营销分析的星型模型图。
时间维 时间键 星期几 月份 年份 零售营销 时间键 产品键 商店键 客户键 促销键 销售额 成本金额 产品维 产品键 描述 品牌 类别 包装类型 尺寸 客户维 客户键 客户姓名 购买介绍 信用概况 统计类型 地址
商品维 商店键 商店标识号 商店名称 地址 地区 楼层类型