数据仓库的设计---星形结构和雪花型结构,数据仓库和数据集市
2012-02-13 14:08
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星形架构
每个纬度表利用纬度关键字通过事实表中的外键约束于事实表中的某一行,实现与事实表的关联,这就要求事实表中的外键不能为空,这与一般数据库中外键允许为空是不同的。这种结构就使得用户能够很容易的从纬度表中的数据分析开始,获得纬度的关键字,以便连接到中心的事实表,进行查询,这样就减少了在事实表中扫描的数据量,以提高查询性能。
雪花型架构
纬度表除了具有星形模式中的纬度表的功能之外,还连接对事实表进行详细描述的详细类别表,详细类别表通过对事实表在有关纬度上的详细描述达到了缩小事实表和提高查询的目的。
数据仓库数据集市
数据集市就是面向不同主题的,一个主题对应自己的一个表,他和数据仓库的不同实际上就是数据仓库中的纬度都是存在于一个表中,比如时间纬度,地区纬度都存在一个表中,而数据集市就是把他们分开了,称作为数据集市。
数据仓库设计中的逻辑模型也采用表来存储数据,因此数据仓库中使用的也是关系模型,不过表和表之间不再通过3大范式的规范,而是以星形结构,雪花结构组成。
元数据:元数据是数据的数据,是表之间的关系等数据。
每个纬度表利用纬度关键字通过事实表中的外键约束于事实表中的某一行,实现与事实表的关联,这就要求事实表中的外键不能为空,这与一般数据库中外键允许为空是不同的。这种结构就使得用户能够很容易的从纬度表中的数据分析开始,获得纬度的关键字,以便连接到中心的事实表,进行查询,这样就减少了在事实表中扫描的数据量,以提高查询性能。
雪花型架构
纬度表除了具有星形模式中的纬度表的功能之外,还连接对事实表进行详细描述的详细类别表,详细类别表通过对事实表在有关纬度上的详细描述达到了缩小事实表和提高查询的目的。
数据仓库数据集市
数据集市就是面向不同主题的,一个主题对应自己的一个表,他和数据仓库的不同实际上就是数据仓库中的纬度都是存在于一个表中,比如时间纬度,地区纬度都存在一个表中,而数据集市就是把他们分开了,称作为数据集市。
数据仓库设计中的逻辑模型也采用表来存储数据,因此数据仓库中使用的也是关系模型,不过表和表之间不再通过3大范式的规范,而是以星形结构,雪花结构组成。
元数据:元数据是数据的数据,是表之间的关系等数据。
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