前言
今天我将为大家解析数据仓库中的模型设计。一个成功的数据仓库项目需要从其架构和所采用的模型入手，这些模型之间的设计都颇具巧思。接下来，我们就直接进入主题。
一、维度建模的基本概念
维度模型是数据仓库领域的权威Ralph Kimball所提倡的，他的著作《数据仓库工具箱》被视为数据仓库建模的经典之作。维度建模旨在满足分析决策的需求，所构建的数据模型专注于支持分析需求，因此，它着重于提升用户完成分析的速度，同时确保复杂查询的良好响应性能。
维度建模主要用于分析型数据库、数据仓库和数据集市的建模。数据集市可以被视为一种小型的数据仓库。
1.1 事实表
现实世界中发生的可度量事件，其产生的数值存储在事实表中。从最小粒度来看，事实表的每一行对应一个度量事件，反之亦然。
事实表用于表示分析主题的度量。例如，一次购物行为可视为一个事实。
图中的订单表就是一个事实表，可以理解为现实中发生的一次操作性事件，每完成一个订单，订单表中将增加一条记录。
事实表的特点在于，它并不存储实际内容，而是由主键组成的集合，这些主键能够对应维度表中的记录。事实表包含了与各维度表关联的外键，可以与维度表连接。事实表的度量通常为数值类型（如条、个、次），且记录数会不断增加，导致数据规模迅速扩大。
1.2 维度表
维度表是进行数据分析时所用的量。例如，分析产品销售情况时，可以按类别或区域进行分析，这样的分析方式构成一个维度。图中的用户表、商家表和时间表都属于维度表。这些表都有唯一的主键，并存放详细的数据信息。
每个维度表都包含单一的主键列，这个主键可作为关联的任何事实表的外键。维度表行的描述需与事实表行完全对应。维度表通常是比较宽的，属于扁平型非规范表，包含大量低粒度的文本属性。
总体而言，在数据仓库中不需要严格遵循规范化设计原则。因为数据仓库的主要功能是面向分析，以查询为主，而不涉及数据更新操作。
事实表的设计以准确记录历史信息为准则。
维度表的设计则以能够从合适的角度聚合主题内容为准则。
二、维度建模的三种模式
2.1 星型模型
星型模型（Star Schema）是最常见的维度建模方式。星型模型以事实表为中心，所有维度表直接连接于事实表，形成星形结构。
星型模型的特点包括：维度表只与事实表关联，维度表之间没有关联；每个维度表的主键为单列，并在事实表中作为外键；以事实表为核心，维度表围绕核心呈星形分布。
2.2 雪花模式
雪花模式（Snowflake Schema）是对星型模型的扩展。在雪花模式中，维度表可以拥有其他维度表的连接。尽管该模型相较于星型更为规范，但因其理解难度较高、维护成本高，且在性能上需要关联多层维度表，通常不被广泛使用。
2.3 星座模式
星座模式是星型模型的延伸，基于多张事实表并共享维度信息。前面提到的两种维度建模方法通常是多维表对应单一事实表，但在许多情况下，维度空间内可能有多个事实表，而一个维度表也可能被多个事实表共享。在业务发展的后期，绝大多数的维度建模都会采用星座模式。
总结
本文主要介绍了维度模型的三种模式。在设计数据仓库时，建议将表设计为星型模型或雪花模型，这样在实现功能时会更加简便，因为这两种模型的架构基本上是一对多的关系。
