維度建模的優缺點

2021-07-04 09:18:16 字數 733 閱讀 2203

維度建模就是:按照事實表,維度表來構建資料倉儲,資料集市。這種方法的最被人廣泛知曉的名字就是星型模式(star-schema)、雪花模型(snow-schema)。

優點:

a) 維度建模是可**的標準框架。允許資料庫系統和終端使用者查詢工具在資料方面生成強大的假設條件,這些資料主要在表現和效能方面起作用。——後期資料產品效能好

b) 星型連線模式的可**框架能夠忍受不可預知的使用者行為變化。——切換使用不同的維度查詢很方便

c) 具有非常好的可擴充套件性,以便容納不可預知的新資料來源和新的設計決策。可以很方便在不改變模型粒度情況下,增加新的分析維度和事實,不需要過載資料,也不需要為了適應新的改變而重新編碼。較好的擴充套件性意味著以前的所有應用都可以繼續執行,並不會產生不同的結果。——擴充套件性好

缺點

由於在構建星型模式之前需要進行大量的資料預處理,因此會導致大量的資料處理工作。而且,當業務發生變化,需要重新進行維度的定義時,往往需要重新進行維度資料的預處理。而在這些與處理過程中,往往會導致大量的資料冗餘。——資料預處理開銷和資料冗餘

另外乙個維度建模法的缺點就是,如果只是依靠單純的維度建模,不能保證資料**的一致性和準確性,而且在資料倉儲的底層,不是特別適用於維度建模的方法。

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維度建模步驟

資料模型是指用實體 屬性 實體之間的關係對業務概念和邏輯規則進行統一的定義,命名和編碼,主要描述企業的資訊需求和業務規則,是業務人員和開發人員溝通的語言,是資料倉儲架構設計工作開始的第一步。正確的資料模型是使用者需求的集中體現,是商業智慧型專案成功與否最重要的因素之一。資料模型可以分為概念模型 邏輯...

維度建模示例

以庫存模組和零售模組這兩個模組來談一談維度建模的相關事項 梳理庫存業務中的表的構造與設計思想 梳理一下緩慢變化維的處理方法與優缺 這篇部落格計畫用週末來完成,只能簡單的討論一下建模概況,從維度建模這本書中摘錄出一些重要的知識點,對於維度建模這本書的報告計畫在5.1之前完成,希望結合具體的業務來分享一...