标签：透视 汇总 建模 维度 PART 规则 多维 主键 度量

1⃣️多维数据模型概述

多维数据模型，又叫多维数据集、立方体，指的是相互间通过某种联系被关联在一起的不同类别的数据集合。

好处：可以从多角度用数据全面映射某种业务的实际状况。

2⃣️多维数据模型创建方法

· 相邻两表间连接汇总：

通过公共字段连接两表，选择不同表中字段分别作为维度、度量，选择汇总计算规则。

（即：汇总结果由维度、度量、汇总规则决定）

· 影响三要素

筛选器方向（一表出维度，多表出度量）

        分为单向及双向两种，筛选器方向决定维度与度量的出处

                对于单向筛选器，箭头出发一侧为维度、指向一侧为度量

                对于双向筛选器，两表间互为筛选

        OLAP与数据库连接汇总时，哪个表提供度量，哪个表为主表（即指向一侧为主表）

        （OLAP为连接信息孤岛、创建多维数据模型的技术）

对应关系

一对一

        实际场景中几乎不出现。

                主键与主键相连、两表有相同主键

多对多

        会出现，但尽量避免。

                非主键连接非主键，会造成度量值求和、计数等常用汇总规则下翻倍

多对一

        应尽量使用多对一。

                单向筛选方向时，一表筛选多表。

                双向筛选方向时，多表筛选一表。

        决定连接汇总的结果

汇总角色

        维度（业务角度）、度量（业务行为结果）

· 常见的数据建模方法：

        1）范式建模（E-R模型）——3NF

        将事物抽象为“实体”、“属性”、“关系”来表示数据关联和事物描述；实体：Entity，关系：Relationship，这种对数据的抽象建模通常被称为ER实体关系模型

        ER模型是数据库设计的理论基础，当前几乎所有的OLTP系统设计都采用ER模型建模的方式，且该建模方法需要满足3NF。

        2）维度建模——星星模型&雪花模型&星座模型

维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。 Ralph Kimball提出对数据仓库维度建模，并且将数据仓库中的表划分为事实表、维度表两种类型。

        事实表

                在事实表的设计时，一定要注意一个事实表只能有一个粒度，不能将不同粒度的事实建立在同一张事实表中。

        维度表

                维度表一般为单一主键，在ER模型中，实体为客观存在的事物，会带有自己的描述性属性，属性一般为文本性、描述性的，这些描述被称为维度。

3）date vault模型

4）anchor模型

· 维度建模分类

标签：透视,汇总,建模,维度,PART,规则,多维,主键,度量
来源： https://blog.csdn.net/m0_62231337/article/details/121011964

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