数据仓库维度模型设计

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。很多时候维度空间内的事实表不止一个，而一个维度表也可能被多个事实表用到。

数仓分层分层架构

主要分为三层:

数据运营层（ODS）
Operate data store（操作数据-存储），是最接近数据