星型架构中的维度类型以及如何使用它们

维度建模简短介绍

首先，简要介绍什么是星型模式以及什么是维度建模。

星型模式可以通过下图得到最好的解释：

一看就知道为什么叫“星型模式”了。

星型模式由两种对象类型组成：

事实表

事实表描述业务流程。更准确地说，它们包含描述业务流程中的事件的信息和数字。

它们可以是：

人力资源数据，例如工资或员工人数

有关事件的数据，例如人员进入建筑物

尺寸

这些表包含描述性数据，例如：

交易日期

有关客户的信息

交易的地理信息

由于存在多个维度，因此这种建模方法也称为维度数据建模。

但是“星型模式”这个术语更容易理解，而且使用得更多。

这种建模方法有多种好处：

易于业务用户理解和使用

事务性数据和描述性数据之间有明确的分离

可以覆盖复杂的业务场景

在构建报告模型时广泛使用

它可以被认为是数据分析和报告场景中建模方法的事实上的标准。

可以说维度很容易定义，就像我上面所做的那样。但维度有多种类型。

让我们来探索一下。

维度的主要类型

维度分为三种类型：

常规尺寸

例如，客户、产品或地理位置

垃圾尺寸

这些将不同的实体混合到一个维度中，而不是具有多个小维度

退化维度

这些是经常更改的信息，例如交易号。

接下来，让我们探讨一下这些维度类型。

常规尺寸是最常见的尺寸类型。

它们包含描述业务实体的信息。

此类实体的一个示例是客户。

常规实体遵循以下规则：

每行解释一个实体的一次出现

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