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star schema

原创 Linux操作系统 作者:物理狂人 时间:2012-01-24 22:55:43 0 删除 编辑

数据仓库这么多年来发展的成果,我认为恐怕最重要的要算star schema了,可以说它是整个数据仓库的基石。


star schema主要的思想在于将我们关心的数据和用于描述数据的属性分隔开来。实际的数据存放于Fact table中,从不同角度来描述数据的属性放到不同的dimension table中。比如,一个sales数据仓库可以这样设计,每一笔销售记录,应该会包含销售的产品,销售的客户,销售的供货商,销售的时间,销售的数量和 获得的收入等。当我们要分析整个公司的所有销售记录时,毫无疑问,我们最关心的是一共销售了多少?一共获得了多少收入?然后更进一步,在某个时间段内销售 了多少?来自哪家供货商的产品的销售额最大?面向哪种客户的销售额最大?哪种产品的销售额最大?等等。

从 上面我们关心的这些问题我们可以看到,对于销售的数量和金额这类具体的数字型的数据,通常是我们分析的对象,而对于像时间,产品,客户,供货商,我们希望 从这些不同的角度来得到数字型数据的一个统计结果。所以,我们将数字型的数据存放在fact table中,将时间,产品,客户,供货商存放在不同的dimension table中,自然,在fact table和dimension table之间存在一个主-外键的关联,各个dimension table之间则没有关系。由此我们可以得到如下的一个star schema:

 

star schema之所以叫star schema,就是由于上面这个图形的形状来的,fact table处于中间的位置,dimension table围成一圈,每个dimension table和fact table关联。

fact table中除了区分每条记录的主键(fact table的主键很有可能是所有dimension table的外键组合起来的一个组合主键),连接每个dimension table的外键外,就只有我们关心的数字型数据,所以fact table中的每条记录,有个专门的术语称之为度量(measurement),因为我们利用数据仓库做统计分析的时候,这些数据就是统计分析的一个个基 本单位,也就是度量值。

除了star schema,最出名的要算从star schema中衍生出来的snowflake schema了。雪花模型就是在星模型的基础上,对dimension table做规范化后等到的模型,由于每个dimension table由于规范化可能得到许多的小表,雪花模型比起星模型就更加复杂,查询的时候也需要关联更多的表。

oracle在文档中说,除非你有非常特别的原因,推荐此采用star schema来进行数据仓库的架构设计。

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