数据仓库建模的三种模式
数据仓库是一个用于存储和管理企业数据的集中式数据库系统。数据仓库建模是为了提供高效的数据检索和分析，以支持企业决策的过程。在数据仓库建模中，有三种常见的模式：星型模式、雪花模式和星座模式。本文将介绍这三种模式，并提供相应的代码示例。
1. 星型模式
星型模式是最简单和最常见的数据仓库建模模式。它基于一个中心事实表，围绕着多个维度表进行建模。事实表包含了与业务过程相关的度量，如销售额、订单数量等。维度表包含了与业务过程相关的维度属性，如时间、产品、地理位置等。
下面是一个使用星型模式建模的简单数据仓库的代码示例：
事实表 - 销售事实表
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订单ID | 产品ID | 客户ID | 销售数量 | 销售金额
维度表 - 产品维度表
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产品ID | 产品名称 | 产品类型
维度表 - 客户维度表
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客户ID | 客户名称 | 地址
维度表 - 时间维度表
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时间ID | 年份 | 月份 | 日期
在该示例中，销售事实表是中心表，包含了订单、产品和客户等维度的外键，以及销售数量和销售金额等度量。产品维度表、客户维度表和时间维度表是维度表，分别包含了产品、客户和时间等维度的属性。
2. 雪花模式
雪花模式是在星型模式的基础上进一步细分维度表的模式。在雪花模式中，维度表可以通过多级关系进行扩展。通过将维度表规范化为更小的维度表，可以减少数据冗余，提高查询性能。
下面是一个使用雪花模式建模的数据仓库的代码示例：
事实表 - 销售事实表
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订单ID | 产品ID | 客户ID | 销售数量 | 销售金额
维度表 - 产品维度表
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产品ID | 产品名称 | 产品类型
维度表 - 产品子类维度表
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产品子类ID | 产品子类名称 | 产品ID
维度表 - 客户维度表
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客户ID | 客户名称 | 地址
维度表 - 地址维度表
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地址ID | 地址名称 | 地理位置
维度表 - 时间维度表
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时间ID | 年份 | 月份 | 日期
在该示例中，产品维度表和地址维度表被进一步规范化为产品子类维度表和地址维度表，以减少数据冗余。产品子类维度表包含了产品子类的属性，而产品维度表只包含了产品的基本属性。
3. 星座模式
星座模式是一种将多个星型模式组合在一起的模式。每个星型模式都是一个独立的子宫，包含一个中心事实表和多个维度表。这些子宫通过共享某些维度表进行链接，并共享同一种事实表。这种模式可以帮助组织更好地管理大规模数据仓库。
下面是一个使用星座模式建模的数据仓库的代码示例：
星型模式1 - 销售星型模式
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事实表 - 销售事实表
订单ID | 产品ID | 客户ID | 销售数量 | 销售金额
维度表 - 产品维度表
产品ID | 产品名称 | 产品类型
维度表 - 客户维度表
