什么是星型模式？ 可以将星型模式描述为一个简单的星型：中央表包含事实数据，多个表以中央表为中心呈放射状分布，它们通过数据库的主键和外键相互连接。 什么是雪花型模式？...雪花型模式表示一种维度模型，该模型也是由一个中央事实表和一组成员维度表组成，这些维度表可进一步规范化为子维度表。 何时使用雪花型模式实施？...数据仓库专家 Ralph Kimball 建议了三种情况，在这三种情况下，不仅可以使用雪花型实施，而且它还是成功设计的关键： 大型客户维度，其中，（例如）80% 的事实表量度涉及匿名访问者（您对他们的信息了解甚少...、季度和假期 Ralph Kimball 建议，在其他大多数情况下，星型模式是较好的解决方案。...尽管在规范的雪花型模式中减少了冗余，但需要更多的联结。Kimball 通常建议最好不要将最终用户公开给物理雪花型设计，因为它总是影响可理解性和性能。
1.数据仓库 数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，以星形架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式，但不管是哪一种架构，维度表、事实表和事实表中的量度都是必不可少的组成要素...2.星型模型 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。...，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。...3.雪花模型 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 4.星系模型 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...数据仓库由于是企业范围的，能对多个相关的主题建模，所以在设计其数据构成时一般采用星系模式。
一般也称之为星型结构建模，有时也加入一些雪花模型在里面。维度建模是一种面向用户需求的、容易理解的、访问效率高的建模方法 维度模型通常以一种被称为星型模式的方式构建。...所谓星型模式，就是以一个事实表为中心，周围环绕着多个维度表。 还有一种模式叫做雪花模式，是对维度做进一星型模型做OLAP分析很方便 为什么选择维度建模 1....雪花模型在关系型数据库中如MySQL，Oracle中非常常见，尤其像电商的数据库表。 2....也就是说我们可以根据事实表和维度表的关系，又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型 星型模型和雪花模型的主要区别在于对维度表的拆分，对于雪花模型，维度表的设计更加规范，一般符合3NF；而星型模型，一般采用降维的操作...星型模型 核心是一个事实表及多个非正规化描述的维度表组成，维度表之间是没有关联的，维度表是直接关联到事实表上的，只有当维度表极大，存储空间是个问题时，才考虑雪花型维度，简而言之，最好就用星型维度即可 当所有维表都直接连接到
二、关系模式范式理论介绍 关系型数据库设计时，遵照一定的规范要求，目的在于降低数据的冗余性和数据的一致性，目前业界范式有： 第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（...维度建模通常又分为星型模型和雪花模型等。 星型模型： 图中的订单表就是一个事实表，你可以理解他就是在现实中发生的一次操作型事件，我们每完成一个订单，就会在订单中增加一条记录。...下图为使用雪花模式进行维度建模的关系结构：这是一个以客户创建为事实表的售前流程的雪花模型。 事实表：客户创建信息表 维度表：销售信息表、店铺信息表、跟进表/约见表/风控通过表/订单表的维度上卷。...以上面的维度模型可以聚合出创建、跟进、风控等各个维度的上层展现的数据 雪花、星型模型对比： 星型模型和雪花模型的主要区别在于对维度表的拆分，对于雪花模型，维度表的设计更加规范，一般符合3NF；而星型模型...在实际项目中，不会刻意地去考虑雪花模型，而是刻意地去考虑星型模型，特别是大数据领域的建模，倾斜于使用数据冗余来提高查询效率，倾向于星型模型；雪花模型只会应用在一些我们要求模型的灵活性，要求保证模型本身稳定性的场景下
维度建模是专门应用于分析型数据库、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 事实表 发生在现实世界中的操作型事件，其所产生的可度量数值，存储在事实表中。...二、维度建模三种模式 2.1 星型模型 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。...2.2 雪花模式 雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。...雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的，虽然这种模型相比星型更规范一些，但是由于这种模型不太容易理解，维护成本比较高，而且性能方面需要关联多层维表，性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用。 ?...2.3 星座模式 星座模式是星型模式延伸而来，星型模式是基于一张事实表的，而星座模式是基于多张事实表的，而且共享维度信息。
Oracle数据库旨在支持所有数据仓库模式。一些特性可能特定于一个模式模型（例如在“使用星型变换”中描述的星型变换特性，它特定于星型模式）。...第三范式 尽管本指南在示例中主要使用星型模式，但您也可以使用第三种标准格式来实现数据仓库。 第三范式建模是一种经典的关系数据库建模技术，通过规范化来最小化数据冗余。...被大量的商业智能工具广泛支持，这些工具可能预期甚至要求数据仓库模式包含维度表。 星型模式用于简单的数据集市和非常大的数据仓库。 图19-2给出了星型模式的图形表示。 ?...雪花模式 雪花模式是比星型模式更复杂的数据仓库模型，是星型模式的一种。它被称为雪花模式，因为模式的图表类似于雪花。 ? 雪花模式规范化维度以消除冗余。...也就是说，维度数据已分组到多个表中，而不是一个大表中。例如，星型架构中的产品维度表可以规范化为雪花架构中的产品表、产品类别表和产品制造商表。
同样的，操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，然后通过ODS的数据，利用维度建模方法建设一致维度的数据集市。...雪花模型更加符合数据库范式，减少数据冗余，但是在分析数据的时候，操作比较复杂，需要join的表比较多所以其性能并不一定比星型模型高。...范式建模是从关系型数据库的角度出发，结合了业务系统的数据模型，能够比较方便的实现数据仓库的建模,易于维护，高度集成；由于建模方法限定在关系型数据库之上，在某些时候反而限制了整个数据仓库模型的灵活性，性能等...5.选型建议: 在关系型数据库中的建模方法，大部分采用的是第三范式建模法; 维度建模星型架构是比较常见的。因为我们在实际项目中，往往最关注的是查询性能问题，至于磁盘空间一般都不是问题。...当然，在维度表数据量极大，需要节省存储空间的情况下，或者是业务逻辑比较复杂、必须要体现清晰的层次概念情况下，可以使用雪花型维度。
无意义的数字列不需要修改，因此是主键的理想选择。大部分关系型数据库支持的自增属性或序列对象更适合当作主键。 ● 虽然主键允许由多列组成，但应该使用尽可能少的列，最好是单列。...2.2.1 维度数据模型建模过程 维度模型通常以一种被称为星型模式的方式构建。所谓星型模式，就是以一个事实表为中心，周围环绕着多个维度表。还有一种模式叫做雪花模式，是对维度做进一步规范化后形成的。...image.png 2.2.5 雪花模式 雪花模式是一种多维模型中表的逻辑布局，其实体关系图有类似于雪花的形状，因此得名。与星型模式相同，雪花模式也是由事实表和维度表所组成。...所谓的“雪花化”就是将星型模式中的维度表进行规范化处理。当所有的维度表完成规范化后，就形成了以事实表为中心的雪花型结构，即雪花模式。...数据集市一般采用维度模型设计方法，数据结构使用星型模式或雪花模式。 正如前面所介绍的，设计维度模型先要确定维度表、事实表和数据粒度级别，下一步是使用主外键定义事实表和维度表之间的关系。
2.2.1 维度数据模型建模过程 2.2.2 维度规范化 2.2.3 维度数据模型的特点 2.2.4 星型模式 2.2.5 雪花模式 2.3 Data Vault模型 2.3.1 Data Vault...优点 星型模式是非规范化的，在星型模式的设计开发过程中，不受应用于事务型关系数据库的范式规则的约束。星型模式的优点如下： 简化查询。...与星型模式相同，雪花模式也是由事实表和维度表所组成。所谓的“雪花化”就是将星型模式中的维度表进行规范化处理。当所有的维度表完成规范化后，就形成了以事实表为中心的雪花型结构，即雪花模式。...某些条件下，雪花模式更具优势： 一些OLAP多维数据库建模工具专为雪花模型进行了优化。 规范化的维度属性节省存储空间。...维度模型的四步设计法是选择业务流程、声明粒度、确定维度、确定事实。 星型模式和雪花模式是维度模型的两种逻辑表示。对星型模式进一步规范化，就形成了雪花模式。
混合型架构 图（一）- 3 从图中可以看出，每种架构中都有数据集市。数据集市就是面向终端用户的数据库。数据集市通常使用维度模型来建模，并根据报表和分析的需求而优化。...以上这些方法论的东西简单描述了几种数据仓库总体架构的异同之处。除了架构层面，还有两种主要的建模方法，即规范化模型和维度模型。规范化模型用于EDW建模，而维度模型用于数据集市建模。...这种方法被人们熟知的有星型模式和雪花模式。 星型模式是部署在关系数据库管理系统之上的多维结构，主要包含事实表，以及通过主键/外键关系与之关联的维度表。...在星型模式实施中，所有维度级别的维度数据存储在单个表或视图中。雪花模就是将维度层次进一步规范化为子维度。在雪花模式实施中，使用多个表或视图来存储维度数据。...看一下以上星型模式的定义，问题来了：既然事实表与维度表也是以主键/外键的方式相互关联，换句话说，3NF和维度模型都能用实体/关系图（ERD）表示，那么两者的根本区别是什么呢？
目录 一、数仓 二、维度建模 星型模型 雪花模型 比较 三、Kimball的DW/BI架构 四、独立数据集市架构 五、辐射状企业信息工厂Inmon架构（CIF） 六、混合辐射状架构与Kimball架构...ER模型：常用于OLTP数据库建模，应用到构建数仓时更偏重数据整合， 站在企业整体考虑，将各个系统的数据按相似性一致性、合并处理，为数据分析、决策服务，但并不便于直接用来支持分析。...星型架构是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余。 从上图可看出，维度模型（星型模型）比较简单，而且适于变化，各个维度的地位相同。...雪花型对维度正规化是一种比较复杂的过程，相应的数据库结构设计、数据的 ETL、以及后期的维护都要复杂一些。...在多维体系结构中，所有的这些基于星型机构来建立的数据集市可以在物理上存在于一个数据库实例中，也可以分散在不同的机器上，而所有这些数据集市的集合组成的分布式的数据仓库。
数据仓库是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型数据库，它的数据基于 OLTP 源系统。...其最简单的描述就是，按照事实表，维表来构建数据仓库，数据集市。这种方法的最被人广泛知晓的名字就是星型模式（Star-schema）。 上图的这个架构中是典型的星型架构。...特别是针对 3NF 的建模方法，星型模式在性能上占据明显的优势。 雪花模型也是维度建模中的一种选择。...雪花模型的维度表可以拥有其他维度表的，虽然这种模型相比星型模型更规范一些，但是由于这种模型不太容易理解，维护成本比较高，而且性能方面需要关联多层维表，性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用。...这一点也是维度建模的优势。 但是，维度建模法的缺点也是非常明显的，由于在构建星型模式之前需要进行大量的数据预处理，因此会导致大量的数据处理工作。
维度建模是专门应用于分析型数据库、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 事实表 发生在现实世界中的操作型事件，其所产生的可度量数值，存储在事实表中。...维度建模三种模式 2.1 星形模型 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。...2.2 雪花模式 雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。...雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的，虽然这种模型相比星型更规范一些，但是由于这种模型不太容易理解，维护成本比较高，而且性能方面需要关联多层维表，性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用。 ?...OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
数仓为分析数据而设计；数据库为捕获和存储数据设计 数仓面向分析，面向主题设计的；数据库是面向事务设计的，属于操作型。...建模步骤： 高层模型 中层模型 物理模型 维度模型 为分析需求服务，快速完成分析，并具有较好的大规模复杂查询的响应性能 星型模型 雪花模型 维度模型设计步骤：...公共维度层(DIM):基于维度建模理念思想，建立一致性维度; TMP层 :临时层，存放计算过程中临时产生的数据; ADS (Application Data Store 应用数据层)：基于DW...; 维表是逆规范化的，包含一定的数据冗余； 雪花模型 雪花模型 是星型模型的变异，维表是规范化的， 特点：雪花模型结构去除了数据冗余。...事实星座 事实星座 共享维表的模式，也可以看做是星型模式的汇集，因而称为星系模型或事实星座模式。
集成 内容 可更改 不可更改 时间性 当前的 时序性、历史性 全部历史数据访问 否 是 基础结构 关系型 多维型 关系结构 3NF 三级范式 星型/雪花型结构或混杂型结构 主要查询类型 插入/更新 只读...这些转换包括数据类型转换、日期时间标准化、把规范化模式逆规范化为星型模式等等。...而对于多维模型最简单的描述是，按照事实表、维度表来构建数据仓库或数据集市，这种模型被人们熟知的有星型和雪花型。...星型模型是部署在关系数据库管理系统之上的多维结构，主要包含事实表，以及通过主键/外键关系与之关联的维度表。在星型模型实施中，所有维度级别的数据存储在单个表或视图中。...雪花模型就是将维度层次进一步规范化为子维度。在雪花模型实施中，使用多个表或视图来存储维度级别数据。单独的数据库表或视图存储与维中每个级别相关的数据。
维度建模的基本概念 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。...它本身属于一种关系建模方法，但和之前在操作型数据库中介绍的关系建模方法相比增加了两个概念： 1. 维度表(dimension) 表示对分析主题所属类型的描述。...雪花模式 雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展，每个维表可继续向外连接多个子维表。下图为使用雪花模式进行维度建模的关系结构： ?...在业务发展后期，绝大部分维度建模都采用的是星座模式。 4. 三种模式对比 归纳一下，星形模式/雪花模式/星座模式的关系如下图所示： ? 雪花模式是将星型模式的维表进一步划分，使各维表均满足规范化设计。...该建模体系首先对ETL得到的数据进行ER建模，关系建模，得到一个规范化的数据库模式。然后用这个中心数据库为公司各部门建立基于维度建模的数据集市。
3、关系建模和维度建模 联机事务处理OLTP（on-line transaction processing） OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。...，为决策提供支持 数据表征 最新数据状态 随时间变化的历史状态 数据规模 GB TB到PB 3.1 关系建模 关系模型如图所示，严格遵循第三范式（3NF），从图中可以看出，较为松散、零碎...3.2维度建模 维度模型如图所示，主要应用于OLAP系统中，通常以某一个事实表为中心进行表的组织，主要面向业务，特征是可能存在数据的冗余，但是能方便的得到数据。 ?...所以通常我们采用维度模型建模，把相关各种表整理成两种：事实表和维度表两种。 4、维度表和事实表 4.1维度表 维度表：一般是对事实的描述信息。每一张维表对应现实世界中的一个对象或者概念。...5、维度模型分类 5.1、星型模型 雪花模型与星型模型的区别主要在于维度的层级，标准的星型模型维度只有一层，而雪花模型可能会涉及多级 ? 5.2、雪花模型 ?
从最早的借鉴数据库的范式建模，到逐渐提出维度建模，Data Vault模型，Anchor模型等等，越往后建模的要求越高，越需满足3NF,4NF等。...比如员工表中的部门维度，员工的所在部门有可能两年后调整一次。 3.2.3.维度建模模型的分类 维度建模按数据组织类型划分可分为星型模型、雪花模型、星座模型。...（1） 星型模型 星型模型主要是维表和事实表，以事实表为中心，所有维度直接关联在事实表上，呈星型分布。 （2）雪花模型 雪花模型，在星型模型的基础上，维度表上又关联了其他维度表。...尖叫提示：所以由上可以看出 星型模型和雪花模型主要区别就是对维度表的拆分 对于雪花模型，维度表的涉及更加规范，一般符合3NF，有效降低数据冗余，维度表之间不会相互关联，但是 而星型模型，一般采用降维的操作...，使用中牵涉到太多的join操作，目前木有实际案例，仅作了解 4.四种模型总结 以上为四种基本的建模方法，当前主流建模方法为： ER模型、维度模型 ER模型常用于OLTP数据库建模，应用到构建数仓时更偏重数据整合
4.数据仓库是随时间而变化的，传统的关系型数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求。稳定的数据以只读格式保存，且不随时间改变。 5.汇总的。...Kimball典型的代表是星型模型与雪花模型，后面会在详细的聊一下。 建模主要步骤： 1.选择业务过程，业务过程可能是交易的支付、下单等，也可能是当前用户余额等。...第四篇：事实表与维度表 星型模型与雪花模型，应该是数仓面试者最喜欢提的问题，也是比较容易理解的概念。...当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。...在建模时选择星型模型还是雪花模型还是需要斟酌些，目前在很多公司很推崇星型模型，但是在我目前工作中遇到需要雪花模型的使用，看是否利大于弊，择优选择模型，不能认真的倔强。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
