一、概述
多维数据模型是最流行的数据仓库的数据模型,多维数据模型最典型的数据模式包括星型模式、雪花模式和事实星座模式,本文以实例方式展示三者的模式和区别。
二、星型模式(star schema)
星型模式的核心是一个大的中心表(事实表),一组小的附属表(维表)。星型模式示例如下所示:
三、雪花模式(snowflake schema)
雪花模式是星型模式的扩展,其中某些维表被规范化,进一步分解到附加表(维表)中。雪花模式示例如下图所示:
从图中我们可以看到地址表被进一步细分出了城市(city)维。supplier_type表被进一步细分出来supplier维。
四、事实星座模式(Fact Constellation)或星系模式(galaxy schema)
数据仓库由多个主题构成,包含多个事实表,而维表是公共的,可以共享,这种模式可以看做星型模式的汇集,因而称作星系模式或者事实星座模式。本模式示例如下图所示:
如上图所示,事实星座模式包含两个事实表:sales和shipping,二者共享维表。
五、总结
事实星座模式是数据仓库最长使用的数据模式,尤其是企业级数据仓库(EDW)。这也是数据仓库区别于数据集市的一个典型的特征,从根本上而言,数据仓库数据模型的模式更多是为了避免冗余和数据复用,套用现成的模式,是设计数据仓库最合理的选择。当然大数据技术体系下,数据仓库数据模型的设计,还是一个盲点,探索中。
最近在做大数据技术体系下的数据仓库模型设计,重温数据传统数据仓库的关键技术和数据模型,有感兴趣的可以一起讨论,共同学习。QQ群: 347018601
作者:张子良
出处:http://www.cnblogs.com/hadoopdev
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