数据仓库建模
简介
数据仓库建模是指设计和组织数据仓库中的数据模型，以支持数据分析和决策制定。以下是几种常用的数据仓库建模方法：
星型模型（Star Schema）：星型模型是一种常见的数据仓库建模方法，它以一个中心的事实表（包含度量或指标）为核心，围绕它连接多个维度表。事实表和维度表之间通过外键关联，形成星型的结构。这种模型简单、易于理解和查询，适用于大多数数据仓库场景。
雪花模型（Snowflake Schema）：雪花模型是在星型模型基础上进一步规范化的模型。维度表在雪花模型中可以继续分解成更多的维度表，形成更复杂的关系。这种模型在一些复杂的维度层次结构或维度属性重复情况下，可以更好地组织和管理数据。这种模型维护成本高，性能方面也较差，所以一般不建议使用。
星座模型（Constellation Schema）：星座模型是一种灵活的数据仓库建模方法，它允许多个星型模型之间进行联接，形成星座的结构。这种模型适用于大规模和复杂的数据仓库，可以满足更多维度和指标的需求。
规范化模型（Normalized Model）：规范化模型是一种将数据细化成多个表，以消除数据冗余和提高数据一致性的建模方法。在规范化模型中，维度和事实数据分散在多个表中。这种模型适用于需要灵活性和数据一致性优先的情况，但可能在查询性能方面存在挑战。
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