数据仓库星型模型假设一集团公司的系统包括订单录入订单统计报表订单管

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mob64ca12d652c7 2024-11-04 08:14:08 ©著作权

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数据仓库星型模型的探索：以集团公司的系统为例

在现代企业管理中，数据的有效分析与利用已成为提升竞争力的重要手段。数据仓库是实现数据整合、分析和报表生成的关键工具，其中以星型模型（Star Schema）最为常见。本文将通过一个集团公司的订单管理系统，介绍星型模型的构建，并提供相关代码示例。

星型模型简介

星型模型是一种多维数据模型，通常包括一个事实表和多个维度表。事实表包含了大量的量化数据，如销售额、订单数量等，而维度表则包含了对这些数据进行描述的属性，如时间、产品、客户等。在集团公司的订单系统中，订单录入、订单统计报告和订单管理都是与订单数据密切相关的功能。

构建星型模型

以一个简单的订单系统为例，假设我们需要分析订单数量和销售额。我们可以构建以下模型：

事实表：订单事实表
- 订单ID
- 产品ID
- 客户ID
- 销售额
- 订单数量
- 订单日期
维度表：产品维度表
- 产品ID
- 产品名称
- 产品类别
维度表：客户维度表
- 客户ID
- 客户名称
- 地理位置
维度表：时间维度表
- 日期ID
- 年份
- 月份
- 日

以下是用 SQL 创建这些表的代码示例：

-- 创建订单事实表
CREATE TABLE order_fact (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    product_id INT,
    customer_id INT,
    sales_amount DECIMAL(10, 2),
    order_quantity INT,
    order_date DATE
);

-- 创建产品维度表
CREATE TABLE product_dim (
    product_id INT PRIMARY KEY,
    product_name VARCHAR(100),
    product_category VARCHAR(50)
);

-- 创建客户维度表
CREATE TABLE customer_dim (
    customer_id INT PRIMARY KEY,
    customer_name VARCHAR(100),
    location VARCHAR(100)
);

-- 创建时间维度表
CREATE TABLE time_dim (
    date_id INT PRIMARY KEY,
    year INT,
    month INT,
    day INT
);

数据分析与可视化

在构建了星型模型后，我们可以通过查询和可视化工具来分析数据。例如，我们可以使用饼状图展示各产品类别的销售额占比。以下是用 Mermaid 语法绘制的饼状图示例：

pie
    title 销售额占比
    "电子产品": 45
    "家居用品": 25
    "服装": 30

接下来，我们还可以通过类图来更好地理解数据模型之间的关系。以下是用 Mermaid 语法绘制的类图示例：

classDiagram
    class OrderFact {
        +int order_id
        +int product_id
        +int customer_id
        +decimal sales_amount
        +int order_quantity
        +date order_date
    }

    class ProductDim {
        +int product_id
        +string product_name
        +string product_category
    }

    class CustomerDim {
        +int customer_id
        +string customer_name
        +string location
    }

    class TimeDim {
        +int date_id
        +int year
        +int month
        +int day
    }
    
    OrderFact --> ProductDim : product_id
    OrderFact --> CustomerDim : customer_id
    OrderFact --> TimeDim : order_date