步将维度表规范化为多个级别来扩展星型

构建数据仓库的基础。它们提供了定义如何在仓库中构造、组织和访问数据元素的蓝图。以下是一些用于数据仓库构建的著名数据建模方法的细分:

1. 实体关系建模 (ER 建模)

ER 建模提供了现实世界实体 (数据对象) 及其之间存在的关系的抽象表示。它利用实体关系图 (ER 图) 进行可视化表示。这些图将实体描绘为矩形,将关系描绘为连接线,将属性描绘为矩形内的椭圆。

示例:在电子商务场景中,ER 图可能说明客户 (实体) 如何下包含产品 (实体) 的订单 (关系)。

2. 维度建模

此方法专门用于优化联机分析处理 (OLAP) 应用程序的数据仓库。它围绕两个主要元素构建数据:

事实:可测量的指标,代表仓库中感兴趣的核心数据,通常是数值。
维度:为事实提供背景的描述性属性,通常是分类或分层的。
常见的维度建模模式包括:

星型模式:此模式以一个中心事实表为特征,周围环绕着维度表,类似于星型结构。每个维度表通过外键关系连接到事实表。
雪花模式:雪花模式通过进一模式,从而 手机数据库 减少数据冗余。

3. Inmon 数据仓库

这种方法主张使用通用数据仓库来存储从源系统中提取的所有数据。其基本理念是涵盖任何潜在数据以供未来分析,从而提高灵活性和数据发现的潜力。但是,它还需要:

增加存储要求以容纳大量数据。
复杂的数据管理流程,以确保整个仓库的数据质量和一致性。
4. Kimball 数据仓库

与 Inmon 的通用方法

相比,Kimball 方法强调针对特定业务流程和用户需求量身定制的维度数据仓库。此方法优先考虑:

易于理解和可维护:结构设计直观,便于业务用户掌握和管理。
优化查询性能:建模选择是为了方便高效检索数据进行分析。
但是,Kimball 方法可能需要在数据分析方面进行更大的前期投资,以精心定义与用户查询最相关的维度。

选择正确的数据建模方法

数据仓库项目的最佳数据 如何发挥团队领导力 建模方法取决于多种因素,包括:

项目范围和复杂性
数据量和种类
用户需求和查询模式
现有数据基础设施
通过仔细考虑这些因素,您可以选择最符合您特定数据仓库要求的数据建模方法。

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