数据仓库维度建模设计

1． 维度建模基本概念

维度建模(dimensional modeling)是专门用于分析型数据库、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"。

1.1. 维度表(dimension)

维度表示你要对数据进行分析时所用的一个量,比如你要分析产品销售情况, 你可以选择按类别来进行分析,或按区域来分析。这样的按…分析就构成一个维度。再比如"昨天下午我在星巴克花费200元喝了一杯卡布奇诺"。那么以消费为主题进行分析，可从这段信息中提取三个维度：时间维度(昨天下午)，地点维度(星巴克), 商品维度(卡布奇诺)。通常来说维度表信息比较固定，且数据量小。

1.2. 事实表(fact table)

表示对分析主题的度量。事实表包含了与各维度表相关联的外键，并通过JOIN方式与维度表关联。事实表的度量通常是数值类型，且记录数会不断增加，表规模迅速增长。比如上面的消费例子，它的消费事实表结构示例如下：
消费事实表：Prod_id(引用商品维度表), TimeKey(引用时间维度表), Place_id(引用地点维度表), Unit(销售量)。
总的说来，在数据仓库中不需要严格遵守规范化设计原则。因为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． 维度建模三种模式

2.1． 星型模式

星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型