扣丁學(xué)堂全面解析數(shù)據(jù)倉庫的多維數(shù)據(jù)模型
2018-07-13 16:11:50
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一般大家認(rèn)為數(shù)據(jù)倉庫就是基于多維數(shù)據(jù)模型構(gòu)建但反過來也可以說多維數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)倉庫的一大特點,也是數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用和實現(xiàn)的一個重要的方面,通過在數(shù)據(jù)的組織和存儲上的優(yōu)化,使其更適用于分析型的數(shù)據(jù)查詢和獲取。以下扣丁學(xué)堂在線學(xué)習(xí)將給大家具體講講多維數(shù)據(jù)模型具體作用及其優(yōu)缺點,跟著我來一探究竟吧!
多維數(shù)據(jù)模型的定義和作用
多維數(shù)據(jù)模型是為了滿足用戶從多角度多層次進行數(shù)據(jù)查詢和分析的需要而建立起來的基于事實和維的數(shù)據(jù)庫模型,其基本的應(yīng)用是為了實現(xiàn)OLAP(OnlineAnalyticalProcessing)。
通過多維數(shù)據(jù)模型的數(shù)據(jù)展示、查詢和獲取就是其作用的展現(xiàn),但其真的作用的實現(xiàn)在于,通過數(shù)據(jù)倉庫可以根據(jù)不同的數(shù)據(jù)需求建立起各類多維模型,并組成數(shù)據(jù)集市開放給不同的用戶群體使用。
多維數(shù)據(jù)模型實例
首先需要了解兩個概念:事實表和維表。事實表是用來記錄具體事件的,包含了每個事件的具體要素,以及具體發(fā)生的事情;維表則是對事實表中事件的要素的描述信息。比如一個事件會包含時間、地點、人物、事件,事實表記錄了整個事件的信息,但對時間、地點和人物等要素只記錄了一些關(guān)鍵標(biāo)記,比如事件的主角叫“Michael”,那么Michael到底“長什么樣”,就需要到相應(yīng)的維表里面去查詢“Michael”的具體描述信息了?;谑聦嵄砗途S表就可以構(gòu)建出多種多維模型,包括星形模型、雪花模型和星座模型。
這里所說的多維模型是指基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的多維數(shù)據(jù)模型,其與傳統(tǒng)的關(guān)系模型相比有著自身的優(yōu)缺點。
優(yōu)點:
多維數(shù)據(jù)模型最大的優(yōu)點就是其基于分析優(yōu)化的數(shù)據(jù)組織和存儲模式。舉個簡單的例子,電子商務(wù)網(wǎng)站的操作數(shù)據(jù)庫中記錄的可能是某個時間點,某個用戶購買了某個商品,并寄送到某個具體的地址的這種記錄的集合,于是我們無法馬上獲取2010年的7月份到底有多少用戶購買了商品,或者2010年的7月份有多少的浙江省用戶購買了商品?但是在基于多維模型的基礎(chǔ)上,此類查詢就變得簡單了,只要在時間維上將數(shù)據(jù)聚合到2010年的7月份,同時在地域維上將數(shù)據(jù)聚合到浙江省的粒度就可以實現(xiàn),這個就是OLAP的概念。
缺點:
多維模型的缺點就是與關(guān)系模型相比其靈活性不夠,一旦模型構(gòu)建就很難進行更改。比如一個訂單的事實,其中用戶可能購買了多種商品,包括了時間、用戶維和商品數(shù)量、總價等度量,對于關(guān)系模型而言如果我們進而需要區(qū)分訂單中包含了哪些商品,我們只需要另外再建一張表記錄訂單號和商品的對應(yīng)關(guān)系即可,但在多維模型里面一旦事實表構(gòu)建起來后,我們無法將事實表中的一條訂單記錄再進行拆分,于是無法建立以一個新的維度——產(chǎn)品維,只能另外再建個以產(chǎn)品為主題的事實表。
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