数据仓库维度模型设计

本文介绍了数据仓库中的维度建模,包括星型、雪花和星座模式,强调了分层架构的重要性,如ODS、DW和ADS层,并详细阐述了阿里巴巴的数据仓库分层实践。此外,还讨论了缓慢变化维(SCD)问题,提供了多种解决方案,如拉链表方法,以保持数据的历史状态。

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1.维度建模基本概念

维度建模的作用:维度建模以分析决策的需求出发构建模型, 为分析需求服务, 它重点解决用户如何更快速完成分析需求

维度建模是专门应用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。数据集市可以理解为是一种"小型数据仓库"。

事实表:发生在现实世界中的操作型事件,其所产生的可度量数值,存储在事实表中,可以理解他就是在现实中发生的一次操作型事件。

事实表的特征表里没有存放实际的内容,他是一堆主键的集合,这些ID分别能对应到维度表中的一条记录。

维度表:维度表示要对数据进行分析时所用的一个量。
每个维度表都包含单一的主键列。维度表的主键可以作为与之关联的任何事实表的外键,当然,维度表行的描述环境应与事实表行完全对应。

数据仓库的主导功能就是面向分析,以查询为主,不涉及数据更新操作。
事实表的设计是以能够正确记录历史信息为准则。
维度表的设计是以能够以合适的角度来聚合主题内容为准则。

2.维度建模的三种模式

第一种:星型模式
星型模式是以事实表为中心,所有的维度表直接连接在事实表上,像星星一样。
星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成

第二种:雪花模式
雪花模式的维度表可以拥有其他维度表

第三种:星座模式
星座模式是基于多张事实表的,而且共享维度信息。很多时

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