星座模型（雪花模型和星座模型）
本篇文章给大家谈谈星座模型，以及雪花模型和星座模型对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、对于维度建模的理解
- 2、数据仓库中的多维模型最常用的是哪种
- 3、很多的人都认为星座特别的神奇，那么它的神奇之处有哪些呢？
- 4、数据仓库的模型有哪些？
- 5、数据仓库的数据结构，到底是星型、雪花模型、还是三范式？三范式和星型、雪花是什么关系？是不是包含他们
对于维度建模的理解
维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimball 所倡导，以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。
维度建模是 数据仓库/商业智能 项目成功的关键，为什么这么说，因为不管我们的数据量从GB到TG还是到PB，虽然数据量越来越大，但是数据展现要获得成功，就必须建立在简单性的基础之上，而维度建模就是时刻考虑如何能够提供简单性，以业务为驱动，以用户理解性和查询性能为目标。
维度建模：维度建模是专门应用于分析型数据库、数据仓库、数据市集建模的方法。数据市集可以理解为一种“小型的数据仓库” 维度建模指导我们在数据仓库中如何建表
维度建模分为两种表：事实表和维度表
事实表：必然存在的一些数据，像采集的日志文件，订单表，都可以作为事实表
特征：是一堆主键的集合，每个主键对应维度表中的一条记录，客观存在的，根据主题确定出需要使用的数据
维度表：维度就是所分析的数据的一个量，维度表就是以合适的角度来创建的表，分析问题的一个角度：时间、地域、终端、用户等角度
维度建模的三种模式
星形模式：以事实表为中心，所有的维度表直接连在事实表上，最简单最常用的一种
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雪花模式：雪花模式的维度表可以拥有其他的维度表，这种表不易维护，一般不推荐使用
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星座模型：基于多张事实表，而且共享维度信息，即事实表之间可以共享某些维度表
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数据仓库中的多维模型最常用的是哪种
1. 星型模式
星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成，且具有以下特点：a. 维表只和事实表关联，维表之间没有关联；b. 每个维表主键为单列，且该主键放置在事实表中，作为两边连接的外键；c. 以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布；
2. 雪花模式
雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的，虽然这种模型相比星型更规范一些，但是由于这种模型不太容易理解，维护成本比较高，而且性能方面需要关联多层维表，性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用
雪花模式
3．星座模式
星座模式是星型模式延伸而来，星型模式是基于一张事实表的，而星座模式是基于多张事实表的，而且共享维度信息。前面介绍的两种维度建模方法都是多维表对应单事实表，但在很多时候维度空间内的事实表不止一个，而一个维表也可能被多个事实表用到。在业务发展后期，绝大部分维度建模都采用的是星座模式。
星座模型
很多的人都认为星座特别的神奇，那么它的神奇之处有哪些呢？
星座确实很神奇，但现在很多星座被解读的不神奇了，因为目前以娱乐为主的主流星座更像是一种“贴标签”游戏。但星座的标签通常都是那些早已听烂了的东西，很少有新鲜的内容。这令那些喜欢星座的人变得尴尬，因为很多人觉得喜欢星座的人都很“浅薄无知”，甚至不少人认为星座就是胡扯的东西。实际上，星座并非只是“贴标签”那么简单。
星座其实和我国的易经很像，本身都是具备预测和占卜功能的，只是正统的占卜性质的星座学技艺已经失传了，又或者掌握在极少数人的手里，不会真的传播到大众当中去。而我们所接触到的星座，其实可以算是“伪星座学”，但这并不意味着星座无用。
其实星座也发展出很多有趣的分支，比如说星座心理模型。就是根据不同的星座，借助心理学知识，建立一种模型。通过星座模型来推测人的言行，预测人的行为。不过这些，通常属于西方那些推崇星座的国家才有流传，国内很少能找到相关的资料。
另外星座和水晶、塔罗很像，具备借助外力改变当下运势的功能。就像是西方流行的“能量学”，其实也有很多分支与星座纠缠在一起，创办了星座能量学体系，只是这类书籍往往在台湾书店有售，但简体书很少能买到。星座神奇的地方其实很多，只是我们坐井观天，并没有接触到而已。星座绝非简单的标签，而是存在各种体系与分支的学问，有待我们去深入研究探索。
数据仓库的模型有哪些？
1. 星型模式
星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成，且具有以下特点：a. 维表只和事实表关联，维表之间没有关联；b. 每个维表主键为单列，且该主键放置在事实表中，作为两边连接的外键；c. 以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布；
2. 雪花模式
雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的，虽然这种模型相比星型更规范一些，但是由于这种模型不太容易理解，维护成本比较高，而且性能方面需要关联多层维表，性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用
雪花模式
3．星座模式
星座模式是星型模式延伸而来，星型模式是基于一张事实表的，而星座模式是基于多张事实表的，而且共享维度信息。前面介绍的两种维度建模方法都是多维表对应单事实表，但在很多时候维度空间内的事实表不止一个，而一个维表也可能被多个事实表用到。在业务发展后期，绝大部分维度建模都采用的是星座模式。
星座模型
数据仓库的数据结构，到底是星型、雪花模型、还是三范式？三范式和星型、雪花是什么关系？是不是包含他们
1. 星型模式
星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成，且具有以下特点：a. 维表只和事实表关联，维表之间没有关联；b. 每个维表主键为单列，且该主键放置在事实表中，作为两边连接的外键；c. 以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布；
2. 雪花模式
雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的，虽然这种模型相比星型更规范一些，但是由于这种模型不太容易理解，维护成本比较高，而且性能方面需要关联多层维表，性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用
雪花模式
3．星座模式
星座模式是星型模式延伸而来，星型模式是基于一张事实表的，而星座模式是基于多张事实表的，而且共享维度信息。前面介绍的两种维度建模方法都是多维表对应单事实表，但在很多时候维度空间内的事实表不止一个，而一个维表也可能被多个事实表用到。在业务发展后期，绝大部分维度建模都采用的是星座模式。
星座模型
关于星座模型和雪花模型和星座模型的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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