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_key、branch_name和branch_type。

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 | 平均销售额 | 维度表： 时间维度表 (Time Dimension) | 列名 | 描述 ||-----------------|---------------------|| time_key | 时间维度主键 || day_of_the_week | 星期几 || month | 月份 || quarter | 季度 || year | 年份 | 地理位置维度表 (Location Dimension) | 列名 | 描述 ||------------------|-----------------|| location_key | 地理位置维度主键 || street | 街道 || city | 城市 || state_or_province | 州/省 || country | 国家 | 商品维度表 (Item Dimension) | 列名 | 描述 ||---------------|-----------------|| item_key | 商品维度主键 || item_name | 商品名称 || brand | 品牌 || type | 类型 || supplier_type | 供应商类型 | 分店维度表 (Branch Dimension) | 列名 | 描述 ||---------------|-----------------|| branch_key | 分店维度主键 || branch_name | 分店名称 || branch_type | 分店类型 |

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括简单报表阶段、数据集市阶段和集中全面的分析平台阶段，支持跨部门决策。理解数据仓库的基本概念和特点，对于构建和优化数据仓库系统，提升企业决策效率至关重要。数据仓库不仅存储历史数据，通过整合和分析数据，为企业提供有价值的洞见，促进业务发展和优化。

Oracle 10g数据仓库实践--数据仓库基础.pdf

销售数据仓库的雪花模式是一种高效的数据存储结构，通过细分维度和规范化存储，提升了数据管理和查询效率。

AdventureWorks2008R2 是微软提供的示例数据仓库，由于文件较大，已拆分为两个文件。

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适用于seaborn数据可视化库的演示数据。