数据仓库

什么是数据仓库？

数据仓库是面向主题的，集成的，随时间变化的，非易失的集合。

数据仓库的模型---星型模型

事实表连接着多个维度表，是单维度的每个维度上不存在再连接维度表了

特点：  不存在渐变维度，非正规化，有冗余数据，查询效率比较高

数据仓库的模型-- 雪花模型

多个维度表连接着事实表且每个维度表上会连接至少一个维度表

特点： 正规化，数据冗余少，规范化操作复杂，会导致设计以及后期维护复杂，
有些数据需要连接才能获取，效率变低

维度表的设计方法（重点）

选择维度 -> 确定主维表 -> 梳理维度关系 -> 定义维度属性

事实表的设计流程

选择业务 -> 声明粒度 -> 确定维度 -> 确定事实 -> 冗余维度

事实表的设计原则

事务事实表：

描述的业务的过程，跟踪空间或者时间上某一点的度量事件保存的是最原子的数据。

每行记录实体的一个事务（如：下单流水，支付流水）

周期快照事实表：

具有规律性的，可预见的时间间隔，产生快照每行代表某一个时间周期的一个实体
记录的事实是 时间周期内的聚集事实值（如库存快照表）

累计快照事实表：

描述的业务的过程，跟踪空间或者时间上某一点的度量事件保存的是最原子的数据。

每行记录实体的一个事务