數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及其設(shè)計(jì)

1、第2章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)2.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)概述境或系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)是建立一個(gè)面向企業(yè)決策者的分析環(huán)用商業(yè)智能技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值sag陰 BTJM故耽計(jì)分析a神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)4效報(bào)收集能表和查詢(xún)?cè)诰€分折2.1.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)原則。以業(yè)務(wù)和需求為中心：是指圍繞業(yè)務(wù)方向性需求、業(yè)務(wù)問(wèn)題等，確定系統(tǒng)范圍和總體框架。o以數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)：是指其所有數(shù)據(jù)均建立在已有數(shù)據(jù)源基礎(chǔ)上，從已存在于操作型環(huán)境中的數(shù)據(jù)出發(fā)進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)。分析主題外部數(shù)據(jù)源從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到數(shù)宴市分析主題外部數(shù)據(jù)源外部數(shù)據(jù)源從數(shù)據(jù)集市到數(shù)據(jù)倉(cāng)原2.1.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建模式1 .先整體再局部的構(gòu)建模式：W.HJnmon模式優(yōu)點(diǎn)：數(shù)據(jù)規(guī)范化程度高，最小化數(shù)

2、據(jù)冗余與不一致性；便于全局?jǐn)?shù)據(jù)的分析和挖掘。缺點(diǎn)：建設(shè)周期長(zhǎng)、見(jiàn)效慢;風(fēng)險(xiǎn)程度相對(duì)大。2 .先局部再整體的構(gòu)建模式：RalphKimball模式優(yōu)點(diǎn)：投資少、見(jiàn)效快；在設(shè)計(jì)上相對(duì)靈活；易于實(shí)現(xiàn)。缺點(diǎn)：會(huì)有一定級(jí)別的冗余和不一致性。2.1.3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)步(1)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的規(guī)劃和需求分析。(2)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建模。(3)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)物理模型設(shè)計(jì)。(4)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的部署。(5)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的維護(hù)。2.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)規(guī)劃和娜求分析2.2.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的規(guī)劃數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的策略規(guī)劃包括：。明確用戶的戰(zhàn)略遠(yuǎn)景、業(yè)務(wù)目標(biāo)。確定建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目的和目標(biāo)。定義清楚數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的范圍、優(yōu)先順序、主題和針對(duì)的業(yè)務(wù)。定義衡量數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)成功的要素

3、。定義精簡(jiǎn)的體系結(jié)構(gòu)、使用技術(shù)、配置、容量要求等。定義操作數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)源。o確定建設(shè)所需要的工具。概要性地定義數(shù)據(jù)獲取和質(zhì)量控制的策略。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理及安全。2.2.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的需求分析o主題分析非數(shù)據(jù)分析給環(huán)境要求分析2.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的班桃2.3.1 多維數(shù)據(jù)模型及相關(guān)概念多維數(shù)據(jù)模型將數(shù)據(jù)看作數(shù)據(jù)立方體形式，滿足用戶從多角度多層次進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析的需要而建立起來(lái)的基于事實(shí)和維的數(shù)據(jù)庫(kù)模型。其數(shù)據(jù)組織采用多維結(jié)構(gòu)文件進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，并有索引及相應(yīng)的元數(shù)據(jù)管理文件與數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)。1 粒度(Granularity)粒度是指數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)單元的詳細(xì)程度和級(jí)別，確定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的粒度是設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)

4、最重要方面。數(shù)據(jù)越詳細(xì)，粒度越小級(jí)別就越低；數(shù)據(jù)綜合度越高，粒度越大級(jí)別就越高。例如，地址數(shù)據(jù)中“北京市”比“北京市海淀區(qū)”的粒度小。在傳統(tǒng)的操作型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中，對(duì)數(shù)據(jù)處理和操作都是在最低級(jí)的粒度上進(jìn)行的。但是在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境中應(yīng)用的主要是分析型處理，一般需要將數(shù)據(jù)劃分為詳細(xì)數(shù)據(jù)、輕度總結(jié)、高度總結(jié)三級(jí)或更多級(jí)粒度。2 .維度(Dimension)維度（簡(jiǎn)稱(chēng)為維）是指人們觀察事物的掙定的角度，概念上類(lèi)似于關(guān)系表的屬性。例如企業(yè)常常關(guān)心產(chǎn)品銷(xiāo)售數(shù)據(jù)隨著時(shí)間推移而變化的情況，這是從時(shí)間的角度來(lái)觀察產(chǎn)品的銷(xiāo)售，即時(shí)間維；企業(yè)也常常關(guān)心本企業(yè)的產(chǎn)品在不同地區(qū)的銷(xiāo)售分布情況，這時(shí)是從地理分布的角度來(lái)觀察產(chǎn)

5、品的銷(xiāo)售，即地區(qū)維。3 .維屬性和維成員一個(gè)維是通過(guò)一組屬性來(lái)描述的，如時(shí)間維包含年份、季度、月份和日期等屬性，這里的年份、季度等稱(chēng)為時(shí)間維的維屬性。維的一個(gè)取值稱(chēng)為該維的一個(gè)維成員，如果一個(gè)維是多層次的，那么該維的維成員是在不同維層次的取值組合。例如，一個(gè)時(shí)間維具有年份、季度、月份、日期四個(gè)層次,分別在四個(gè)層次各取一個(gè)值，就得到時(shí)間維的一個(gè)維成員，即某年某季某月某日。4 .維層次同一維度可以存在細(xì)節(jié)程度不同的各個(gè)值，可以將粒度大的值映射到粒度小的值，這樣構(gòu)成維層次（或維層次結(jié)構(gòu)）或概念分層，即將低層概念映射到更一般的高層概念，概念分層允許在各種抽象級(jí)審查和處理數(shù)據(jù)。例如對(duì)于地點(diǎn)維，有“杭州T

6、浙江T中國(guó)”的維層次。又例如時(shí)間維，可以從年、季度、月份、日期來(lái)描述，那么“年份T季度T月份T日期”就是維層次。年份季度月份口期5 .度量（Measure）或事實(shí)（Fact）度量是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的信息單元，即多維空間中的一個(gè)單元，用以存放數(shù)據(jù)，也稱(chēng)為事實(shí)（Fact）o通常是數(shù)值型數(shù)據(jù)并具有可加性。例如：（日期，商品，地區(qū)，銷(xiāo)售量）其中，銷(xiāo)售量就是一個(gè)度量。2.3.2多維數(shù)據(jù)模型的實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)模型實(shí)現(xiàn)方式：小關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)（RDB）令多維數(shù)據(jù)庫(kù)（MDDB）由兩者相結(jié)合（HDB）1.關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)在基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中有兩類(lèi)表，一類(lèi)是維表，對(duì)每個(gè)維至少使用一個(gè)表存放維的層次、成員等維的描述信息；另一類(lèi)是

7、事實(shí)表，用來(lái)存放維關(guān)鍵字和度量等信息。維表和事實(shí)表通過(guò)主關(guān)鍵字（主鍵）和外關(guān)鍵字（外鍵）聯(lián)系在'一起。多維數(shù)據(jù)立方體各個(gè)坐標(biāo)軸上的刻度以及立方體各個(gè)交點(diǎn)的取值都被記錄下來(lái)，因而數(shù)據(jù)立方體的全部信息就都被記錄了下來(lái)。例如，下表是一個(gè)關(guān)系表的數(shù)據(jù)組織形式，其中包含按產(chǎn)品和地區(qū)兩項(xiàng)分類(lèi)統(tǒng)計(jì)的銷(xiāo)售量。產(chǎn)品地區(qū)銷(xiāo)售量電視機(jī)華北10電視機(jī)華東20電視機(jī)華中30電視機(jī)華南40電冰箱華北40電冰箱華東30電冰箱華中20電冰箱華南10手機(jī)華北50手機(jī)華東60手機(jī)華中70手機(jī)華南802.多維數(shù)據(jù)庫(kù)多維數(shù)據(jù)庫(kù)也是一種數(shù)據(jù)庫(kù)，可以將數(shù)據(jù)加載、存儲(chǔ)到此數(shù)據(jù)庫(kù)中，或從中查詢(xún)數(shù)據(jù)。但其數(shù)據(jù)是存放在大量的多維數(shù)組中，

8、而不是關(guān)系表中。例如ExceI便是如此。例如，上一個(gè)表采用多維數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)組織形式如下表所示。產(chǎn)品地區(qū)銷(xiāo)售量電視機(jī)華北10電視機(jī)華東20電視機(jī)華中30電視機(jī)華南40電冰箱華北40電冰箱華東30電冰箱華中20電冰箱華南10手機(jī)華北50手機(jī)華東60手機(jī)華中70手機(jī)華南80華北華東華中華南電視機(jī)10203040電冰箱40302010手機(jī)50607080在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，“多對(duì)多”的關(guān)系總是轉(zhuǎn)化成多個(gè)“一對(duì)多”的關(guān)系，有利于數(shù)據(jù)的一致性和規(guī)范化，這符合事務(wù)處理系統(tǒng)的需求。多維數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)不僅在于多維概念表達(dá)清晰，占用存儲(chǔ)少，更重要的是它有著高速的綜合速度。在多維數(shù)據(jù)庫(kù)中，數(shù)據(jù)可以直接按行或列累加，并且由

9、于多維數(shù)據(jù)庫(kù)中不像關(guān)系表那樣出現(xiàn)大量的冗余信息，因此其統(tǒng)計(jì)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)記錄數(shù)越多，其效果越明顯。2.3.3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模的主要工作1 .在需求分析上，確定系統(tǒng)所包含的主題域并加以描述主題選取的原則是優(yōu)先實(shí)施管理者目前最迫切需求、最關(guān)心的主題。主題內(nèi)容的描述包括主題的公共鍵、主題之間的聯(lián)系和各主題的屬性。例如，若以顧客為主題，則設(shè)計(jì)的相關(guān)主題內(nèi)容的描述如下：基本信息：顧客號(hào)、顧客姓名、性別、年齡、文化程度、住址、電話經(jīng)濟(jì)信息：顧客號(hào)、年收入、家庭總收入公共鍵：顧客號(hào)2 .確定事實(shí)表的粒度事實(shí)表的粒度能夠表達(dá)數(shù)據(jù)的詳細(xì)程度。從用途的不同來(lái)說(shuō)，事實(shí)表可以分為以下三類(lèi)：。原子事實(shí)表：是

10、保存最細(xì)粒度數(shù)據(jù)的事實(shí)表，也是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中保存原子信息的場(chǎng)所。O聚集事實(shí)表：是原子事實(shí)表上的匯總數(shù)據(jù)，也稱(chēng)為匯總事實(shí)表。合并事實(shí)表：是指將位于不同事實(shí)表中處于相同粒度的事實(shí)進(jìn)行組合建模而成的一種事實(shí)表。3 .確定數(shù)據(jù)分割策略分割是指把迂輯上是統(tǒng)一整體的數(shù)據(jù)分割成較小的、可以獨(dú)立管理的物理單元進(jìn)行存儲(chǔ)，以便能分別處理，從而提高數(shù)據(jù)處理的效率。分割可以按時(shí)間、地區(qū)、業(yè)務(wù)類(lèi)型等多種標(biāo)準(zhǔn)來(lái)進(jìn)行,也可以按自定義標(biāo)準(zhǔn)，分割之后小單元的數(shù)據(jù)相對(duì)獨(dú)立，處理起來(lái)更快更容易。但在多數(shù)情況下，數(shù)據(jù)分割采用的標(biāo)準(zhǔn)不是單一的，而是多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的組合。4 .構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中各主題的多維數(shù)據(jù)模型及其聯(lián)系由于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)目前大多是使用關(guān)

11、系數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的,所以本章主要討論基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模方法。2.3.4幾種常見(jiàn)的基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的多維數(shù)據(jù)模型(1)星影模式的基本結(jié)構(gòu)星形模式(Starschema)是由一個(gè)事實(shí)表和一且維表組成，每個(gè)維表都有一個(gè)維主鍵，所有這些維組合成事實(shí)表的主鍵，換言之，事實(shí)表主鍵的每個(gè)元素都是維表的外鍵。該模式的核心是事實(shí)表，通過(guò)事實(shí)表將各種不同的維表連接起來(lái)，各個(gè)維表都連接到中央事實(shí)表。星形模式的基本結(jié)構(gòu)如下:星形模式的特點(diǎn)如下:維度表只與事實(shí)表關(guān)聯(lián)，維度表彼此之間沒(méi)有任何聯(lián)系。每個(gè)維度表中的主碼都只能是單列的，同時(shí)該主碼被放置在事實(shí)數(shù)據(jù)表中，作為事實(shí)數(shù)據(jù)表與維表連接的外碼。星型模式是以事實(shí)表為核

12、心，其他的維度表圍繞這個(gè)核心表呈星型狀分布?！纠?.1】一個(gè)“銷(xiāo)售”數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的星形模式如圖2.5所示。該模式包含一個(gè)中心事實(shí)表“銷(xiāo)售事實(shí)表”和4個(gè)維表：時(shí)間維表、銷(xiāo)售商品維表、銷(xiāo)售地點(diǎn)維表和顧客維表。在銷(xiāo)售事實(shí)表中存儲(chǔ)著四個(gè)維表的主鍵和兩個(gè)度量“銷(xiāo)售量”和“銷(xiāo)售金額”°時(shí)間維表商品維表(2)維表設(shè)計(jì)維表用于存放維信息，包括維的屬性(列)和維的層次結(jié)構(gòu)。一個(gè)維用一個(gè)維表表示。維表通常具有以下數(shù)據(jù)特征：。維通常使用使用解析過(guò)的時(shí)間、名字或地址元素，這樣可以使查詢(xún)更靈活.例如時(shí)間可分為年份、季度、月份和時(shí)期等，地址可用地理區(qū)域來(lái)區(qū)分，如國(guó)家、省、市、縣等。維表就常不使用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)鍵字作

13、為主鍵，而是對(duì)每個(gè)維表另外增加一個(gè)額外的字段作為主鍵來(lái)識(shí)別維表中的對(duì)象。在維表中新設(shè)定的鍵也稱(chēng)為代理鍵。維表中可以包含隨時(shí)間變化的字段，當(dāng)數(shù)據(jù)集市或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化而有額外增加或改變時(shí)，維表的數(shù)據(jù)行應(yīng)有標(biāo)識(shí)此變化的字段。0結(jié)構(gòu)維。信息維0分區(qū)維0分類(lèi)維0退化維0 一致維0父子維維表中維的類(lèi)型:在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯模型設(shè)計(jì)中，有一些維表是經(jīng)常使用的，它們的設(shè)計(jì)形成了一定的設(shè)計(jì)原則，如時(shí)間維、地理維、機(jī)構(gòu)維和客戶維等，所以在設(shè)計(jì)維表時(shí)應(yīng)遵循這些設(shè)計(jì)原則。又例如，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的是系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)分析最基本的維度就是時(shí)間維，所以每個(gè)主題通常都有一個(gè)時(shí)間維。(3)概念分層維表中維一般包含著層次關(guān)

14、系，也稱(chēng)為概念分層，如在時(shí)間維上，按照“年份一季度一月份”形成了一個(gè)層次，其中年份、季度、月份成為這個(gè)層次的三個(gè)級(jí)別。概念分層的作用如下：小概念分層為不同級(jí)別上的數(shù)據(jù)匯總提供了一個(gè)良好的基礎(chǔ)。缶綜合概念分層和多維數(shù)據(jù)模型的潛力，可以對(duì)數(shù)據(jù)獲得更深入的洞察力。全通過(guò)在多維數(shù)據(jù)模型中，在不同的維上定義概念分層，使得用戶在不同的維上從不同的層次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察成為可能。由多維數(shù)據(jù)模型使得從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察成為可能，而概念分層則提供了從不同層次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察的能力；結(jié)合這兩者的特征，我們可以在多維數(shù)據(jù)模型上定義各種OLAP操作，為用戶從不同角度不同層次觀察數(shù)據(jù)提供了靈活性。（4）事實(shí)表設(shè)計(jì)事實(shí)表

15、是多維模型的核心，是用來(lái)記錄業(yè)務(wù)事實(shí)并作相應(yīng)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)的表，同維表相比，事實(shí)現(xiàn)具有如下特征：。記錄數(shù)量很多，因此事實(shí)表應(yīng)當(dāng)盡量減小一條記錄的長(zhǎng)度，避免事實(shí)表過(guò)大而難于管理。事實(shí)表中除度量外，其他字段都是維表或中間表（對(duì)于雪花模式）的關(guān)鍵字（外鍵）。如果事實(shí)相關(guān)的維很多，則事實(shí)表的字段個(gè)數(shù)也會(huì)比較多。在查詢(xún)事實(shí)表時(shí)，通常使用到聚集函數(shù)，一個(gè)聚集函數(shù)從多個(gè)事實(shí)表記錄中計(jì)算出一個(gè)結(jié)果。度量可以根據(jù)其所用的聚集函數(shù)分為三類(lèi)：中分布的聚集函數(shù)：將這類(lèi)函數(shù)用于A個(gè)聚集值得到的結(jié)果和將函數(shù)用于所有數(shù)據(jù)得到的結(jié)果一樣。例如COUNT（求記錄個(gè)數(shù)）、SUM（求和）、MIN（求最小值）、MAX（求最大值）等。中代數(shù)

16、的聚集函數(shù)：函數(shù)可以由一個(gè)帶的參數(shù)的代數(shù)函數(shù)計(jì)算（0為有界整數(shù)），而每個(gè)參數(shù)值都可以由一個(gè)分布的聚集函數(shù)求得。例如AVG（求平均值）等。小整體的聚集函數(shù)：描述函數(shù)的子聚集所需的存儲(chǔ)沒(méi)有一個(gè)常數(shù)界，即不存在一個(gè)具有的參數(shù)的代數(shù)函數(shù)進(jìn)行這一計(jì)算。例如MODE（求最常出現(xiàn)的項(xiàng)）。2.雪花模式(1)雪花模式的基本結(jié)構(gòu)雪花模式(Snowflakeschema)是對(duì)星形模式的擴(kuò)展,每一個(gè)維表都可以向外連接多個(gè)詳細(xì)類(lèi)別表。在這種模式中，維表除了具有星形模式中維表的功能外，還連接對(duì)事實(shí)表進(jìn)行詳細(xì)描述的詳細(xì)類(lèi)別表，詳細(xì)類(lèi)別表通過(guò)對(duì)事實(shí)表在有關(guān)維上的詳細(xì)描述達(dá)到了縮小事實(shí)表和提高查詢(xún)效率的目的，雪花模式的基本結(jié)構(gòu)

17、如下:星形模式雖然是一個(gè)關(guān)系模型，但是它不是一個(gè)規(guī)范化的模型，在星形模式中，維表被故意地非規(guī)范化了，雪花模式對(duì)星形模式的維表進(jìn)一步標(biāo)準(zhǔn)化，對(duì)星形模式中的維表進(jìn)行了規(guī)范化處理。雪花模式的特點(diǎn)如下：某個(gè)維表不與事實(shí)表直接關(guān)聯(lián)，而是與另一個(gè)維表關(guān)聯(lián)。 可以進(jìn)一步細(xì)化查看數(shù)據(jù)的粒度。 維表和與其相關(guān)聯(lián)的其他維表也是靠外碼關(guān)聯(lián)的。 也以事實(shí)數(shù)據(jù)表為核心?！纠?.2在圖2.5的星形模式中，每維只用一個(gè)維表表示,而每個(gè)維表包含一組屬性。例如，銷(xiāo)售地點(diǎn)維表包含屬性集Location_id,街道，城市，省，國(guó)家。商品維表時(shí)間維表圖2.5這種模式可能造成某些冗余，例如，可能存在城市、省、國(guó)家字段的數(shù)據(jù)冗余：（10

18、1,“解放大道100號(hào)”,“武漢”，“湖北省”，“中國(guó)”）（201,“解放大道85號(hào)”，“武漢”，“湖北省”，“中國(guó)”）（255,“解放大道205號(hào)”，“武漢”，湖北省”，“中國(guó)”）時(shí)間維表顧客維表 Customcrjd 顧客名 顧客住址 顧客類(lèi)型商品維表可以對(duì)地點(diǎn)維表進(jìn)一步規(guī)范化，如圖2.7所示，這樣就構(gòu)成了“銷(xiāo)售”數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的雪花模式。時(shí)間維表商品維表，r-K*rrAHHR*的癡0K e亶© M«x6翡? 年n/HS: 口 WMA*4父福品州3品均李K 關(guān)短日期 4W»對(duì)杏分忻-商月找4兩笑殺、A* fefi1旗區(qū)大學(xué)紋盒 工)品大美名院 用獨(dú)干史婚誦 匍&am

19、p;和峪/ 兩&i盧前1 而總小費(fèi)名汽 短E期 4»*»/有再 商H名講 期臟少 3國(guó)欣行 tw 冷舌有力 有8在及 a.«精集分析 福SF銃舍京* 錯(cuò)硼*結(jié)雷毛到 會(huì)分埼害忒 臺(tái)先於管立食 會(huì)見(jiàn)A6效石: *3H«« 結(jié)等折讓.結(jié)等折讓2 箱二折讓3皮蘭摩科卷 泉相昨 到黃贓童 利費(fèi)成本項(xiàng)冊(cè)竄 訓(xùn)遺3本 victfta 悟出成本 迪用於事 江岸大本分外建內(nèi) 分”統(tǒng) E«»U 區(qū)筮名秫mH結(jié)束”問(wèn) 是百長(zhǎng)雙±E»» 包名除 分部徜“ 分部字體 區(qū)域加 R域名稱(chēng)反亞日衿1； 披耳日極易，

20、業(yè)您停業(yè)日同是香宿蘇門(mén)店塘哥 門(mén)店的產(chǎn)改z與 向儀 人致 店十 筒圖 區(qū)卻m期 工尤空北日明 是領(lǐng)Z 所從肥老口心 出假子H 所區(qū)任&區(qū)埴 njgftM、 - 后竹It -MlF”號(hào) 而人父6 畀的日爆 W«R« MRiJB.t*(2)雪花模式和星形模式的比較比較項(xiàng)目星形模式雪花模式行數(shù)多少可讀性容易難表數(shù)量少多搜索維的時(shí)間快慢3.事實(shí)星座模式(1)事實(shí)星座模式的基本結(jié)構(gòu)通常一個(gè)星形模式或雪花模式對(duì)應(yīng)一個(gè)問(wèn)題的解決(一個(gè)主題)，它們都有多個(gè)維表，但是只能存在一個(gè)事實(shí)表。在一個(gè)多主題的復(fù)雜數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中可能存放多個(gè)事實(shí)表,此時(shí)就會(huì)出現(xiàn)多個(gè)事實(shí)表共享某一個(gè)或多個(gè)維表的情況，這就是事實(shí)星座模式(FactConstelIationsschema)o【例2.3在圖2.5的星形模式的基礎(chǔ)上，增加一個(gè)供貨分析主題，包括供貨時(shí)間(Time_id)、供貨商品(Ite