7、星型模式与立方体：数据存储与分析的深度解析

星型模式与立方体：数据存储与分析的深度解析

在数据处理和分析领域，星型模式和立方体是两种重要的概念，它们在数据存储、处理和分析中扮演着关键角色。下面将深入探讨这两种技术的特点、应用场景以及它们之间的关系。

缓慢变化处理的实现

在维度表呈现多种响应类型时，ETL 开发人员需要考虑各种可能的情况。例如，类型 1 变化可能需要更新维度表中的多行。假设 Sue Johnson 搬家后其出生日期得到修正，那么对其出生日期的类型 1 更改将应用于多行，否则 Sue 的不同版本可能会显示不同的出生日期。

ETL 开发人员还必须考虑类型 1 和类型 2 变化同时发生的可能性。例如，Sue 可能在同一天搬家（类型 2 变化）并修正了出生日期（类型 1 变化）。Sue 的单个源记录将包含类型 1 和类型 2 响应的信息。

缓慢变化处理给 ETL 开发人员带来了很大的困难，它影响了加载过程的各个方面，包括复杂性和处理时间。开发人员还可能面临确定是否发生变化的额外挑战。

立方体：多维数据库的应用

维度模型并非总是在关系数据库中实现，多维数据库（MDB）以一种称为立方体的格式存储维度信息。立方体的基本概念是预先计算维度值和事实值的各种组合，以便进行交互式研究。

多维存储与关系存储的对比

多维数据库的主要优势在于速度。立方体允许用户交互式地改变对数据的视角，添加或删除视图中的属性，并立即获得反馈，这一过程通常称为在线分析处理（OLAP）。与星型模式通过查询 - 响应范式进行交互不同，OLAP 与立方体的交互具有高度响应性，在切片、切块、上钻和下钻时能立即得到反馈。

另一个优势是多维