一图搞懂多维数据模型各种类型(星型、雪花、星座、交叉连接)
1.星型模式核心一个大的事实表,周围小的维度表,像是一个闪耀的星星星形模式通过使用一个包含主题的事实表和多个包含事实的非正规化描述的维度表来支持各种决策查询;使用星形模式主要有两方面的原因:提高查询的效率。采用星形模式设计的数据仓库的优点是由于数据的组织已经过预处理,主要数据都在庞大的事实表中,所以只要扫描事实表就可以进行查询,而不必把多个庞大的表联接起来,查询访问效率较高,同时由于维表一般都很小
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1.星型模式
- 核心一个大的事实表,周围小的维度表,像是一个闪耀的星星
星形模式通过使用一个包含主题的事实表和多个包含事实的非正规化描述的维度表来支持各种决策查询;
使用星形模式主要有两方面的原因:提高查询的效率。采用星形模式设计的数据仓库的优点是由于数据的组织已经过预处理,主要数据都在庞大的事实表中,所以只要扫描事实表就可以进行查询,而不必把多个庞大的表联接起来,查询访问效率较高,同时由于维表一般都很小,甚至可以放在高速缓存中,与事实表进行连接时其速度较快,便于用户理解;对于非计算机专业的用户而言,星形模式比较直观,通过分析星形模式,很容易组合出各种查询。
2.雪花模式
- 是星座模式的进一步延伸,延伸/下钻成更小的维度表(颗粒度),像是雪花一样蔓延
雪花模型是对星形模型的扩展,每一个维度都可以向外连接多个详细类别表
3.星座模式
- 多个星型构成一个星座,分离的事实表,共用维度表,像是宇宙星辰
一个复杂的商业智能应用往往会在数据仓库中存放多个事实表,这时就会出现多个事实表共享某一个或多个维表的情况,这就是事实星座,也称为星系模式(galaxy schema)。
4.交叉连接
- 从一张表到另一张表有多条筛选路径彼此相连接,属于交叉连接模式
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