數據倉庫的邏輯建模之星型模式
邏輯建模能直接反映出決策者管理者的需求, 同時對系統的物理實施有著重要的指導作用，是數據倉庫實施中的重要一環, 目前較常用的包含有星型模式。
星型模式是一種多維的數據關系,它由一個事實表(Fact Table)和一組維表(Dimens ion Table)組成。每個維表都有一個維作為主鍵，所有這些維的主鍵組合成事實表的主鍵。事實表的非主鍵屬性稱為事實 (Fact),它們一般都是數值或其他可以進行計算的數據; 而維表大都是文字、時間等類型的數據，按這種方式組織好數據我們就可以按照不同的維(事實表的主鍵的部分或
全部)來對這些事實數據進行求和(summary)、求平均(average)、計數(count)、百分比(percent)的聚集計算，甚至可以做20-80 分析。這樣就可以從不同的角度數字來分析業務主題的情況
下面給出一個直觀的例子。
圖 16-5 是一個典型的銀行貸款分析的模型設計，其中加邊框的為主關鍵字(PK, PrimaryKey)，其中貸款分析表是一個事實表，其中的貸款授信金額，貸款余額是需要從各角度觀察的數據(事實)，而觀察的角度是有區域、銀行、時間，質量這四個方面組合進行，這些分析角度的有機組合，可以對授信金額和貸款余額進行4 ╳ 8 ╳ 4 ╳ 8 種組合的數據統計分析，以此實現對貸款情況的多角度(維)多層次(數據不同的匯總程度)的分析，貸款分析人員既可以宏觀地看到貸款業務的整體情況，又可以微觀地觀察到具體一家銀行一天一類貸款的細節信息。多維分析的時候，維度選擇越多數據越細節(劃分得更細了)，維度選擇越少數據越匯總越宏觀。
這樣一個中間一個大表形成主表，周圍一組小表與主表相關聯的結構，形態上呈星星和雪花的形狀，星型模型是數據倉庫的數據模型與其他數據庫應用相區分的一個重要特征。
關于數據倉庫的星型模式就介紹到這里，希望能對您有所幫助。
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