星型模式示例数据仓库基础入门

本例使用DMQL定义星型模式，其中：- 维度：时间、产品、分支机构、位置- 度量：销售额总和、销售额平均值、销售单元数通过对各维度的定义，建立了一个用于分析销售数据的星型模式。

在数据仓库与数据挖掘领域，星型结构的实例展示了Sales Fact Table中的time_key、item_key、branch_key、location_key、units_sold、dollars_sold以及avg_sales等指标。时间维度包括time_key、day_of_the_week、month、quarter和year；地理位置维度则包括location_key、street、city、province_or_state和country；商品维度包括item_key、item_name、brand、type和supplier_type；最后，分支机构维度涵盖了branch_

星型结构和雪花结构的对比挺经典的，尤其在做数据仓库建模的时候，搞清楚这俩的区别和应用场景，真的能省下不少弯路。比如说，Sales Fact Table和Shipping Fact Table的设计思路就挺值得参考，字段该拆就拆，别怕多几个维度表，逻辑清晰最重要。 表结构中用到的维度还挺全的，像time、item、location这些，都按照标准化方式分了表，尤其是时间维度，什么day_of_the_week、quarter这些字段，直接拿来用也方便。和业务口径对得挺紧，不容易出错。 如果你平时也在琢磨数据仓库的设计，这份结构图可以当个好的参考。尤其是做 ETL 建模或者在 BI 工具里画 Sc

星型模式实例：Sales 事实表 事实表： Sales Fact Table | 列名 | 描述 ||--------------|----------------|| time_key | 时间维度主键 || item_key | 商品维度主键 || branch_key | 分店维度主键 || location_key | 地理位置维度主键 || units_sold | 销售数量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售

\"AdventureWorksDW\"是SQL Server数据库管理系统中的一个经典示例数据仓库。这个数据库设计用于演示数据仓库的概念和多维数据分析，特别适合学习和测试BI（商业智能）解决方案，如SQL Server Analysis Services（SSAS）和Reporting Services（SSRS）。它包含了一个全面的销售和运营数据集，模拟了一个虚构的全球自行车制造商和零售商的业务场景。 AdventureWorksDW数据库的结构基于星型或雪花型模式，这是数据仓库设计中常见的范式。这种设计优化了查询性能，便于进行复杂的分析和报告。数据库中包含了多个事实表，如SalesFac

AdventureWorks2016 和 2017 的 bak 文件蛮适合做数据库教学和测试演示的，尤其你如果平时用 SQL Server 搞 BI 项目，这套数据库真的挺方便。DW 版本就更厉害了，直接上了数据仓库架构，什么星型、雪花模式都能看到，还带 ETL 流程，适合你练数据整合和建模。哦对了，用RESTORE DATABASE命令就能还原数据库，挺快，恢复后的结构也比较全，什么销售、人资、产品数据都有。想练索引优化、T-SQL、权限管理、甚至做点 SSRS 报表，也能靠它搞定。

数据仓库是一种特殊设计的数据库系统，主要用于支持企业决策分析和业务智能。数据仓库面向主题，按业务领域需求组织数据，如销售、人力资源或财务，每个主题区域包含与该主题相关的所有详细数据，提供全面视角分析业务情况。数据仓库是集成的，整合了企业内部多个分散的事务处理数据库的数据，通过ETL过程解决数据一致性和重复性问题，确保数据质量和准确性。数据仓库中的数据通常是只读的，侧重于OLAP，用户通过查询工具访问数据获取历史分析结果。由于数据不被频繁更新，管理系统相对简单，不需处理并发控制。数据仓库的数据随时间变化，定期接收新数据并删除过期数据，许多数据按时间分段，便于趋势分析和历史比较。数据仓库发展历程包

Oracle 10g数据仓库实践--数据仓库基础.pdf

数据仓库的入门概念看过不少，这本电子书算是讲得比较系统的，适合刚上手或者想理清思路的你。它不只是讲原理，还带你走一圈整个流程——从ETL、OLAP、数据建模，到历史数据整合，基本都能覆盖到。企业数据仓库和数据集市的区别也说得挺清楚，比如你是做 BI 可视化的，理解这个区别有。文中还提到维度建模的“星型”、“雪花型”结构，对做数据查询优化的你也有点用。顺便说，想深挖的话，下面这些资源可以一起看看：数据仓库与 OLAP 概述Python 与数据仓库的 ETL 过程Druid 实时 OLAP 数据仓库架构解析如果你平时跟后端或数据打交道比较多，或者准备上 BI 项目，这本书还是挺值得过一眼的。哦对了