3、数据仓库中的维度建模与星型架构解析

数据仓库中的维度建模与星型架构解析

1. OLAP 立方体与 RDBMS 的比较

在数据处理和分析领域，OLAP 立方体和关系型数据库管理系统（RDBMS）各有特点。以下是 OLAP 立方体相较于 RDBMS 的优势：
- 安全选项 ：OLAP 立方体通常提供比 RDBMS 更复杂的安全选项，例如限制对详细数据的访问，但对汇总数据提供更开放的访问权限。
- 分析能力 ：OLAP 立方体提供比 RDBMS 更丰富的分析能力，RDBMS 受 SQL 约束的限制，这可能是使用 OLAP 产品的主要理由。
- 缓慢变化维度支持 ：OLAP 立方体能够很好地支持缓慢变化维度类型 2 的变化，但当使用替代的缓慢变化维度技术覆盖数据时，立方体通常需要部分或全部重新处理。
- 事实表支持 ：OLAP 立方体支持事务和周期性快照事实表，但由于前面提到的覆盖数据的限制，不能处理累积快照事实表。
- 复杂层次结构支持 ：OLAP 立方体通常使用原生查询语法支持深度不确定的复杂不规则层次结构，如组织结构图或物料清单，这种语法优于 RDBMS 所需的方法。
- 维度键约束 ：与关系数据库相比，OLAP 立方体可能对实现钻取层次结构的维度键结构施加详细的约束。
- 维度角色和别名 ：一些 OLAP 产品不支持维度角色或别名，因此需要定义单独的物理维度。

2. 事实表：测量数据的存储

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