数据仓库，数据集市建模

Posted 2021-02-04 zhoufei2514

维度建模的基本概念

       维度建模(dimensional modeling)是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法，

　　维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，它将客观世界划分为度量和上下文。度量是常常是以数值形式出现，事实周围有上下文包围着，这种上下文被直观地分成独立的逻辑块，称之为维度。它与实体-关系建模有很大的区别，实体-关系建模是面向应用，遵循第三范式，以消除数据冗余为目标的设计技术。维度建模是面向分析，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术。

        它本身属于一种关系建模方法，但和之前在操作型数据库中介绍的关系建模方法相比增加了两个概念：

        1. 维度表(dimension)

        表示对分析主题所属类型的描述。比如"昨天早上张三在京东花费200元购买了一个皮包"。那么以购买为主题进行分析，可从这段信息中提取三个维度：时间维度(昨天早上)，地点维度(京东), 商品维度(皮包)。通常来说维度表信息比较固定，且数据量小。

        2. 事实表(fact table)

        表示对分析主题的度量。比如上面那个例子中，200元就是事实信息。事实表包含了与各维度表相关联的外码，并通过JOIN方式与维度表关联。事实表的度量通常是数值类型，且记录数会不断增加，表规模迅速增长。

 

 

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作者：mark_wu2000 
来源：CSDN 
原文：https://blog.csdn.net/mark_wu2000/article/details/82668787 
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