什么是多维模式？
多维模式专门用于建模数据仓库系统。这些模式旨在满足为分析目的（OLAP）设计的超大型数据库的独特需求。
数据仓库架构的类型：
以下是三种主要类型的多维模式，每种模式都有其独特的优势。
- 星图
- 雪花图
- 银河
什么是星型模式？
星型模式是最简单的数据仓库模式。它被称为星型模式。在星型模式中，星形的中心可以有一个事实表和相关维度表的数量。也称为Star连接模式，并且针对查询大型数据集进行了优化。
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事实表位于中心，其中包含每个维度表的键，如Deal_ID，Model ID，Date_ID，Product_ID，Branch_ID和其他属性，如销售单位和收入。
星图的特点：
- 星型模式中的每个维度都使用唯一的一维表来表示。
- 维度表包含一组属性。
- 维度表使用外键连接到事实表
- 维度表未相互连接
- 事实表将包含键和衡量标准
- Star模式易于理解并提供最佳磁盘使用率。
- 维度表未规范化。例如，在上图中，Country_ID没有像OLTP设计那样的国家查找表。
- BI工具广泛支持该架构
什么是雪花架构？
Snowflake Schema是Star Schema的扩展，它增加了额外的维度。它被称为雪花，因为它的图形类似于雪花。
维度表是标准化的，它将数据拆分为其他表。在以下示例中，Country进一步标准化为单个表。
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雪花图式的特点：
- 雪花模式的主要好处是它使用更小的磁盘空间。
- 更容易实现维度添加到架构中
- 由于多个表，查询性能降低
- 使用雪花模式时您将面临的主要挑战是，由于查找表越多，您需要执行更多维护工作。
| Star Schema | Snow Flake Schema |
|---|---|
| 维度的层次结构存储在维度表中。 | 层次结构分为不同的表。 |
| 它包含由维度表包围的事实表。 | 一个由维度表包围的事实表，它们又由维度表包围 |
在星型模式中，只有单个连接创建事实表和任何维度表之间的关系。雪花模式需要许多连接才能获取数据。
简单的DB设计。 |非常复杂的DB设计。
非规范化数据结构和查询也运行得更快。 |规范化数据结构。
高水平的数据冗余 |非常低级别的数据冗余
单维表包含聚合数据。 |数据拆分为不同的维度表。
多维处理速度更快。 |由于复杂的连接，多维数据集处理可能会很慢。
使用Star Join Query Optimization提供性能更高的查询。表可以连接多个维度。 |Snow Flake Schema由集中式事实表表示，不太可能与多个维度相关联。
什么是Galaxy架构？
Galaxy Schema包含两个共享维度表的事实表。它也被称为Fact Constellation Schema。该模式被视为一组星星，因此命名为Galaxy Schema。
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如上图所示，有两个事实表。在Galaxy架构中，共享维称为Conformed Dimensions。
Galaxy Schema的特点：
- 此架构中的维度根据不同层次结构分为不同的维度。
- 例如，如果地理有四个层次的层次结构，如地区，国家，州和城市，那么Galaxy架构应该有四个维度。
- 此外，可以通过将一星级模式拆分为更多Star方案来构建此类模式。
- 此模式中的维度很大，需要根据层次结构级别进行构建。
- 此模式有助于聚合事实表以便更好地理解。
参考资料
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什么是星团模式？
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Snowflake架构包含完全展开的层次结构。但是，这会增加架构的复杂性并需要额外的连接。另一方面，星型模式包含完全折叠的层次结构，这可能导致冗余。因此，最佳解决方案可能是这两种模式之间的平衡，即星团模式设计。
重叠的维度可以在层次结构中找到。当实体充当两个不同维度层次结构中的父级时，会发生分支。然后，叉实体被识别为具有一对多关系的分类。
摘要
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多维模式专门用于建模数据仓库系统
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星型模式是最简单的数据仓库模式。它被称为星型模式，因为它的结构类似于星星。
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Snowflake Schema是Star Schema的扩展，它增加了额外的维度。它被称为雪花，因为它的图形类似于雪花。
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在星型模式中，只有单个连接创建事实表和任何维度表之间的关系。
星型模式包含由维度表包围的事实表。 -
Snow flake架构由维度表包围，维度表又由维度表包围
雪花模式需要许多连接才能获取数据。 -
Galaxy Schema包含两个共享维度表的事实表。它也被称为Fact Constellation Schema。
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星型群集架构包含Start schema和Slow flake schema的属性。
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