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:

  1. 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。

  1. 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。

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