在数据仓库设计中,Star Schema 是一种常见的模式,用于建立多维数据模型。Star Schema 包含一个中心的事实表(Fact Table)和多个维度表(Dimension Tables)。以下是在一个简单的 Star Schema 中可能存在的两个表以及它们分别含有的数据的示例:
- 事实表(Fact Table):
- 事实表包含了与业务过程相关的事实性数据,通常是数值型数据,如销售量、销售额等。每一行通常代表一个业务事件的度量。在 Star Schema 中,事实表与多个维度表进行关联。
例子:Sales_Fact 表
DateKey | ProductKey | CustomerKey | SalesAmount |
---|---|---|---|
20230101 | 101 | 201 | 5000 |
20230102 | 102 | 202 | 7000 |
20230103 | 103 | 203 | 6000 |
在上述例子中,Sales_Fact 表包含了销售事实的数据,其中 DateKey、ProductKey、CustomerKey 是与维度表关联的外键,SalesAmount 是事实数据。
- 维度表(Dimension Table):
- 维度表包含描述事实表中数据的维度信息,如日期、产品、客户等。维度表通常是具有层次结构的数据,用于对事实表中的数据进行分组和分析。
例子:Date_Dimension 表
DateKey | CalendarDate | DayOfWeek | Month | Quarter | Year |
---|---|---|---|---|---|
20230101 | 2023-01-01 | Monday | Jan | Q1 | 2023 |
20230102 | 2023-01-02 | Tuesday | Jan | Q1 | 2023 |
20230103 | 2023-01-03 | Wednesday | Jan | Q1 | 2023 |
在上述例子中,Date_Dimension 表包含了日期的维度信息,其中 DateKey 是维度表的主键,与事实表中的 DateKey 进行关联。
Star Schema 的设计使得在数据仓库中进行多维分析变得更加简单,通过连接事实表和多个维度表,可以轻松地按照不同的维度进行聚合和分析。以上示例只是一种简单的 Star Schema 设计,实际的数据仓库中可能包含更多的维度和更复杂的层次结构。
Was this helpful?
0 / 0