星型图式设计的组成与分析

简介

星型图式设计是一种常用的数据建模技术，适用于数据仓库和商业智能领域。它的主要特点是以一个中心表为基础，将其与多个维度表相连，构成的图形就像一颗星星，因而得名星型图。在一个星型图中，用户可以轻松地根据各种维度通过查询获取相应的信息。

组成

中心表

星型图的中心表位于星型图的中心，用于存储事实数据。通常来说，中心表中的数据将会被一些特定的属性组合起来以形成唯一的度量。

维度表

维度表主要用于描述中心表中的每一个度量。它们与中心表连接，充当辅助数据的角色。维度表通常被设计成具有天然层级结构的表，这样可以在数据分析时更容易地进行钻取和滚动。

计算过程表

计算过程表允许在数据仓库中执行计算操作或者创建中间结果集。这些表通常是由现有的数据表派生而来的，但在计算过程表中执行一些数据操作时就不应该涉及到数据的持久性。通常，计算过程表只存在于数据仓库生命周期的特定阶段。

分析

优点

• 易于理解和维护。由于星型图的数据结构较为简单，所以易于理解和维护，将数据转换成业务需求也比较容易。
• 快速响应。基于星型图的 OLAP 分析能够快速响应用户的数据查询请求，使得数据分析更为高效。
• 可扩展性好。在构建初始的星型图的过程中，可以将它们扩展到包含更多的维度和数据聚合，以满足企业日益增长的分析需求。

缺点

• 中心表的性能问题。由于中心表中的数据往往是经过归约的数据，它们的查询效率往往较低，而且一旦有大量数据需要进行归约时，它们的效率也会随之下降。
• 数据冗余。相比于其他数据模型，星型图具有比较高的数据冗余率，因为实体的数据经常会保存在多个维度表中。这样会导致数据更新时的效率不高。
• 数据集成问题。在构建一个星型图时，需要将数据从不同的来源整合在一起，这难免会出现某些数据集成问题。

结论

星型图式设计在商业智能和数据仓库的领域有着广泛的应用，其易懂、快速响应、可扩展的优点得到了广泛认可。但是，我们也应该注意到它的一些缺点，如中心表的效率和数据冗余问题，做到在应用时充分考虑数据的情况，才能更好地利用它的优势。