1、数据仓库维度设计全解析

数据仓库维度设计全解析

1. 维度设计概述

维度设计是现代数据仓库架构的核心支柱，它基于一种简单的过程测量方法，却能实现强大的数据分析功能。其产物，如星型模式、雪花模式和立方体，几乎在所有的数据仓库实现中都能找到。然而，尽管维度设计广受欢迎，但相关的资料却相对较少。现有的优秀作品大多假定了特定的架构或理念，且按垂直行业或主要业务功能组织内容，在面对具体设计挑战时难以参考。

2. 维度设计基础概念

• 事实与维度 ：维度设计的核心是事实和维度。事实是需要分析的度量值，如销售额、销售量等；维度则是提供上下文信息的描述性属性，如时间、地点、产品等。例如，在分析销售数据时，销售额是事实，而销售日期、销售地区和销售产品就是维度。
• 星型模式 ：星型模式是维度设计中最常见的结构，由一个事实表和多个维度表组成。事实表包含事实数据和外键，用于关联维度表；维度表包含描述性信息。这种结构简单直观，便于查询和分析。
• 雪花模式 ：雪花模式是星型模式的扩展，维度表可以进一步规范化，形成多层结构。虽然雪花模式可以减少数据冗余，但会增加查询的复杂性。
• 立方体 ：立方体是一种多维数据结构，用于快速聚合和分析数据。它可以预先计算和存储聚合结果，提高查询性能。

3. 数据仓库架构

数据仓库架构主要有三种：Inmon的企业信息工厂、Kimball的维度数据仓库和独立数据集市。
|架构类型|特点|
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