25、数据库模型与数据类型详解

数据库模型与数据类型详解

1. 数据库模型问题与解决方案

在审视特定的星型架构时，会发现一个极为明显的问题。BIDDER 维度表与 LISTING_BIDS 事实表进行了两次连接，分别作为拍卖失败的出价者（BIDDER_ID）和拍卖获胜的出价者（BUYER_ID）。这可能会让人考虑创建两个事实表，一个包含列表信息，另一个包含出价信息。不过，列表字段相对于出价来说是维度性的，但相对于记录数量来说又是事实性的，这就导致了 BIDDER 表和 LISTING_BIDS 表之间通过 BIDDER_ID 和 BUYER_ID 外键建立的两个链接结构十分糟糕。

将 LISTING_BIDS 表拆分为两个事实表，进而形成两个星型架构，这种方法存在问题。因为这样会产生一个列表表和一个出价表，其中会包含大量重复的列表信息，对于数据仓库而言，这是对存储空间的不可接受的过度使用。

更好的解决方案是保留现有的数据仓库数据库模型，并创建一个物化视图，将 LISTING_BIDS 事实记录汇总到列表级别。物化视图会创建数据的物理副本，这个副本是通过对一个或多个基础表进行查询生成的。它可以是事实表中所有记录的精确副本，也可以是一种汇总。例如，对事实表中的某些事实进行汇总，像按每个国家对事实值求和，在物化视图中为每个国家生成一条汇总记录。如果事实表包含五百万条记录，而只有 250 个国家，那么物化视图将只包含 250 条记录，这会极大地提高查询性能。

物化视图通常只在高端（昂贵）的关系型数据库引擎中可用。使用物化视图将事实拆分为列表和出价，会得到一个与特定示例类似的结构。创建物化视图会创建物理副本，最终还是会有一个列表副本和一个包含所有出价的列表副本，实际上仍然有两个类似表的结构，它们之间是