15、NoSQL 重新架构：设计原则、模型与最佳实践

NoSQL 重新架构：设计原则、模型与最佳实践

关系型（OLAP）数据的反规范化

在 OLAP 应用中，由于在设计星型模式时大部分反规范化工作已经完成，你只需通过将维度数据添加到事实表中，消除事实表和维度之间的连接，以满足你最感兴趣的查询需求。你可能只对记录数量较多的窄维度进行此操作，因为宽维度会使记录长度变得非常大。此外，你还可以移除不感兴趣的事实以减少记录长度。

以一个通用销售分析系统的星型模式为例， Sales_facts 是事实表，包含客户、地点、日期、产品和销售代表等维度。该事实表仅有两个事实：总销售额和销售商品数量。公司销售业绩出色，销售事实表有 1 亿条记录，涉及 50 万客户、1000 名销售代表、300 个地点和 70 万种产品。这种销售规模在分析特定类型客户按地点购买的产品时会出现问题，因为连接操作（1 亿 × 50 万 × 300）规模巨大，每次涉及这些维度的分析查询都需要很长时间才能得到结果。

因此，决定检查 NoSQL 解决方案是否比基于 RDBMS 的 ROLAP 解决方案表现更好。数据架构师对模式进行反规范化处理，设计出反规范化版本的模式。

具体步骤如下：
1. 合并维度表与事实数据 ：将维度表的相关部分与事实数据合并以避免连接。根据性能需求，应将客户、地点和产品维度的列添加到事实表中，同时移除与需求无关的销售代表维度。
2. 评估并移除无关列 ：评估各维度中的列，移除产品维度中的 ProductId 、 ProductSerialNum 、