QlikView 星型模式

QlikView 星型模式是数据建模中常用的一种方式，它基于事实表和若干个维度表的关系，形成一张星型的关系图，被广泛应用于数据仓库和商业智能领域。

背景

在传统数据管理中，数据往往被存储在各种数据库表中，不同数据之间的关系也被记录在表之间的外键关系中。而在应用程序中，需要将不同的数据关联起来，进行查询和分析等操作。这个过程中，常常需要使用到多张表之间的关联查询，这会导致查询性能下降，同时也会增加维护的成本。

为了解决这个问题，数据建模领域提出了星型模式。在星型模式中，数据被划分成两类：事实表和维度表。其中，事实表包含一系列业务数据，例如销售额、客户数量等。而维度表则用来描述事实表中的数据，例如产品、时间、地点等。通过在事实表和维度表之间建立关联关系，形成一张星型关系图。这样，应用程序就可以通过查询事实表和关联的维度表，来实现更快的查询与分析。

构成

• 事实表：指存储与业务相关的数据表，通常以时间为粒度进行记录，并且每个度量只存在一张事实表中。可以理解为“客观事实的存储地”。
• 维度表：用来记录事实表中的度量数据的各种属性信息，可以理解为对“客观事实”进行维度划分的表，常常包括时间、地点、人员等维度信息。
• 连接：用来描述事实表和维度表之间的关联关系的模型，通常以星型模式表示。

优点

• 易于理解：通过星型模式，将数据仓库中的数据特征进行可视化，可以轻松让用户了解数据仓库中的主要数据。
• 易于维护：星型模式简化了表之间的关系，使用者可以通过简单的 SQL 查询进行数据分析。
• 明确的数据结构：分离事实表和维度表，使得数据表间的依赖关系更明确和简单，使得整体数据架构更清晰。

缺点

• 数据冗余：在维度表中会存储事实表的关键字，导致数据冗余，并且每次对于维度表的修改都会影响到事实表的记录。
• 性能问题：数据的冗余和关联查询等因素，可能导致查询性能降低。
• 建模复杂：如果不好地把握事实表和维度表的关系，很容易导致建模复杂。

使用

-- 事实表
CREATE TABLE sales (
    id INT PRIMARY KEY,
    date DATE,
    product_id INT,
    price DECIMAL,
    quantity INT
);

-- 维度表
CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    category_id INT
);

CREATE TABLE categories (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50)
);

-- 建立连接
SELECT *
FROM sales
JOIN products ON sales.product_id = products.id
JOIN categories ON products.category_id = categories.id;

上述 SQL 语句创建了两个维度表、一个事实表，并且建立了三个表之间的连接。通过这种方式，可以进行类似以下 SQL 查询的操作:

SELECT category_name, date, AVG(price*quantity) AS revenue
FROM sales
JOIN products ON sales.product_id = products.id
JOIN categories ON products.category_id = categories.id
GROUP BY category_name, date;

该查询分组计算每个类别中每天的平均销售额，其中规范化的销售金额通过事实表和维度表之间的连接来计算。

总结

星型模式作为一种嵌入式数据建模方式，在数据仓库和商业智能领域中得到了广泛的应用。虽然它存在着一些缺点，但总体上来说，星型模式的优点还是比较明显的，能够帮助企业更快速地进行数据分析和业务决策。