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Amazon Quick Sight 多数据集关系的数据建模模式
在这篇文章中，我们从概念转向模式。对于每个模式，您将找到表结构、用例、实施步骤和示例 SQL 查询。我们还介绍了需要额外建模步骤的高级场景的解决方法，并总结了当前的限制。
来源:亚马逊云科技 _机器学习在本系列的第 1 部分中，我们介绍了 Amazon Quick Sight 多数据集关系，并介绍了维度建模的基本概念、设计干净数据模型的最佳实践，以及何时使用运行时连接与预连接数据集的决策框架。如果您尚未阅读第 1 部分，我们建议您从这里开始。
在这篇文章中，我们从概念转向模式。对于每个模式，您将找到表结构、用例、实施步骤和示例 SQL 查询。我们还介绍了需要额外建模步骤的高级场景的解决方法，并总结了当前的限制。
注意：当前版本中的所有多数据集关系都使用内连接。只有两个数据集中具有匹配键的行才会出现在查询结果中。相应地设计您的数据模型。
支持的模式
Quick Sight 多数据集关系本身支持以下七个场景。每个场景都映射到一个通用的数据建模模式，并具有具体的实施指南和示例 SQL。
场景 1：简单星型模式
最常见和推荐的模式。中心事实数据集与多维数据集相关。
用例
实施
SALES_FACT.CUSTOMER_ID → CUSTOMER_DIM.CUSTOMER_ID
SALES_FACT.STORE_ID → STORE_DIM.STORE_ID
所有连接都是单跳（事实到维度），不需要链接。
非规范化维度支持快速 GROUP BY 操作，无需额外连接。
示例查询