3、星型/雪花模式驱动的对象关系型数据仓库设计与查询处理策略

星型/雪花模式驱动的对象关系型数据仓库设计与查询处理策略

1. 引言

为支持复杂的联机分析处理（OLAP）查询和数据可视化，数据仓库主要存储历史的、整合后的数据。在流行的关系系统中，这种多维数据通常由星型或雪花模式表示，该框架也支持预聚合数据的汇总视图。通过物化这些视图和构建索引，可以提高查询效率。

传统的数据仓库星型模式存在局限性，它无法充分表示多维数据的语义和操作，且在处理复杂查询时，SQL 查询难以直观地支持高效执行。因此，提出了对象关系视图（ORV）设计，利用面向对象（O - O）方法明确表示多维数据语义，实现视图定义的重用，从而构建更高效的视图机制。

2. ORV 方法概述

• 动机示例 ：在关系型数据仓库中，基本的星型模式由一个事实表和每个维度的一个非规范化维度表组成。为支持属性层次结构，维度表可规范化为雪花模式，减少连接成本，提高查询性能和视图维护效率。以销售数据仓库的雪花模式为例，维度表处于组合层次结构中，可自然地用面向对象模式表示。而结构连接索引层次结构（SJIH）机制在复杂对象检索方面优于指针追逐操作。
• ORV 设计方法 ：视图设计方法部分依赖于频繁访问数据仓库的查询类型和模式。通过整合这些访问模式，可以形成高效的框架来检索常用查询。该方法分为三个阶段，且阶段 2 和 3 会重复进行，直到 OO 模式和 SJIH 达到优化。
  • 阶段 1 ：将雪花模式转换为 OO 模式，创建基础仓库模式（BWS）。
  • 阶段 2