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大数据数据仓库

数据仓库的多维数据模型实例

数据仓库的多维数据模型实例    

   可能很多人理解的数据仓库就是基于多维数据模型构建,用于OLAP的数据平台,通过上一篇文章——数据仓库的基本架构,我们已经看到数据仓库的应用可能远不止这些。但不得不承认多维数据模型是数据仓库的一大特点,也是数据仓库应用和实现的一个重要的方面,通过在数据的组织和存储上的优化,使其更适用于分析型的数据查询和获取。

多维数据模型的定义和作用

   多维数据模型是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实和维的数据库模型,其基本的应用是为了实现OLAP(OnlineAnalyticalProcessing)。

   当然,通过多维数据模型的数据展示、查询和获取就是其作用的展现,但其真的作用的实现在于,通过数据仓库可以根据不同的数据需求建立起各类多维模型,并组成数据集市开放给不同的用户群体使用,也就是根据需求定制的各类数据商品摆放在数据集市中供不同的数据消费者进行采购。

多维数据模型实例

在看实例前,这里需要先了解两个概念:事实表和维表。事实表是用来记录具体事件的,包含了每个事件的具体要素,以及具体发生的事情;维表则是对事实表中事件的要素的描述信息。比如一个事件会包含时间、地点、人物、事件,事实表记录了整个事件的信息,但对时间、地点和人物等要素只记录了一些关键标记,比如事件的主角叫“Michael”,那么Michael到底“长什么样”,就需要到相应的维表里面去查询“Michael”的具体描述信息了。基于事实表和维表就可以构建出多种多维模型,包括星形模型、雪花模型和星座模型。这里不再展开了,解释概念真的很麻烦,而且基于我的理解的描述不一定所有人都能明白,还是直接上实例吧:

   这是一个最简单的星形模型的实例。事实表里面主要包含两方面的信息:维和度量,维的具体描述信息记录在维表,事实表中的维属性只是一个关联到维表的键,并不记录具体信息;度量一般都会记录事件的相应数值,比如这里的产品的销售数量、销售额等。维表中的信息一般是可以分层的,比如时间维的年月日、地域维的省市县等,这类分层的信息就是为了满足事实表中的度量可以在不同的粒度上完成聚合,比如2010年商品的销售额,来自上海市的销售额等。