数据仓库与维度建模

维度建模的基本概念

维度建模(dimensional modeling)是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。

        它本身属于一种关系建模方法，包含了基本的两个概念：

1. 维度表(dimension)

        表示对分析主题所属类型的描述。比如"昨天早上张三在京东花费200元购买了一个皮包"。那么以购买为主题进行分析，可从这段信息中提取三个维度：时间维度(昨天早上)，地点维度(京东), 商品维度(皮包)。通常来说维度表信息比较固定，且数据量小。

2. 事实表(fact table)

        表示对分析主题的度量。比如上面那个例子中，200元就是事实信息。事实表包含了与各维度表相关联的外码，并通过JOIN方式与维度表关联。事实表的度量通常是数值类型，且记录数会不断增加，表规模迅速增长。

注：在数据仓库中不需要严格遵守规范化设计原则(具体原因请看上篇)。本文示例中的主码，外码均只表示一种对应关系，此处特别说明。

维度建模的三种模式

1. 星形模式

        星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式，下图展示了使用星形模式进行维度建模的关系结构：

可以看出，星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成，且具有以下特点：

                a. 维表只和事实表关联，维表之间没有关联；

                b. 每个维表的主码为单列，且该主码放置在事实表中，作为两边连接的外码；

                c. 以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布；

2. 雪花模式

        雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展，每个维表可继续向外连接多个子维表。下图为使用雪花模式进行维度建模的关系结构：

星形模式中的维表相对雪花模式来说要大，而且不满足规范化设计。雪花模型相当于将星形模式的大维表拆分成小维表，满足了规范化设计。然而这种模式在实际应用中很少见，因为这样做会导致开发难度增大，而数据冗余问题在数据仓库里并不严重。

3. 星座模式

星座模式(Fact Constellations Schema)也是星型模式的扩展。基于这种思想就有了星座模式：

4. 三种模式对比

归纳一下，星形模式/雪花模式/星座模式的关系如下图所示

雪花模式是将星型模式的维表进一步划分，使各维表均满足规范化设计。而星座模式则是允许星形模式中出现多个事实表。本文后面部分将具体讲到这几种模式的使用，请读者结合实例体会。