避免数据丢失（数据建模-USS）

在面向业务需求的数据分析过程中，需要对多张数据表进行合并（去规范化、扁平化），传统上通常是通过连接来实现，然而连接（内连接、左右连接）可能会导致数据丢失，尽管丢失的数据是当前业务需求所不需要的部分，但这也带来潜在的弊端：

虽然全连接（FULL JOIN）是不丢失数据，但性能一般、结果怪异以及可能还存在数据发散问题，因而也不是一个很好的选择

• 意味着一次数据处理只能满足一次业务需求，（由于数据缺失）下一个需求可能需要重新处理数据（换一种连接方式）；

下面以 Sales 和 Products 两张表为例来进行演示，比如有两个业务需求①从时间维度分析销售额②从产品维度分析销售额（销量为零的产品也要求展示），按传统的办法，前者一般以 Sales 为主表进行左连接，而后者一般以 Products 为主表进行左连接，即针对两个不同需求分别做不同的处理：

这样的做法，不仅处理了两次，也创建了两张临时表，浪费了存储空间也增加了维护成本。而统一星型模式（USS），由于没有数据丢失，一次数据处理便可满足以上两个业务需求：

并且 USS 的桥接表使得连接（join）过程变得十分简单易用，直接由分析人员去做连接处理也不容易出错。当然，如果BI工具支持关联（association）则可改用关联的合并方式，数据冗余更小，并且杜绝了数据发散的可能，另见〖避免数据发散（USS）〗。