维度建模优劣分析（11年文章新浪博客迁移）

维度建模（dimensional modeling）是数据仓库建设中的一种数据建模方法，Kimball 最先提出这一概念。其最简单的描述就是，按照事实表，维表来构建数据仓库，数据集市，这种方法最被人广泛知晓的名字就是星型模式（Star-schema）。

实体关系(E-R)建模通常用于为单位的所有进程创建一个复杂的模型，这种方法已被证实在创建高效的联机事务处理 (OLTP) 系统方面很有效；相反，维度建模针对零散的业务进程创建个别的模型。

例如，销售信息可以创建为一个模型，库存可以创建为另一个模型，而客户帐户也可以创建为另一个模型。每个模型捕获事实数据表中的事实，以及那些事实在链接到事实数据表的维度表中的特性。由这些排列产生的架构称为星型架构或雪花型架构，已被证实在数据仓库设计中很有效。

维度建模将信息组织到结构中，这些结构通常对应于分析者希望对数据仓库数据使用的查询方法。如：1999 年第三季度西北地区的食品销售额是多少？表示使用三个维度（产品、地理、时间）指定要汇总的信息。

优点：

1、星型模式之所以广泛被使用，在于针对各个维作了大量的预处理，如按照维进行预先的统计、分类、排序等。通过这些预处理，能够极大的提升数据仓库的处理能力。特别是针对 3NF 的建模方法，星型模式在性能上占据明显的优势。

2、同时，维度建模法的另外一个优点是，维度建模非常直观，紧紧围绕着业务模型，可以直观的反映出业务模型中的业务问题。不需要经过特别的抽象处理，即可以完成维度建模。这一点也是维度建模的优势。

不足：

1、但是，维度建模法的缺点也是非常明显的，由于在构建星型模式之前需要进行大量的数据预处理，因此会导致大量的数据处理工作。

2、而且，当业务发生变化，需要重新进行维度的定义时，往往需要重新进行维度数据的预处理。而在这些与处理过程中，往往会导致大量的数据冗余。

3、另外一个维度建模法的缺点就是，如果只是依靠单纯的维度建模，不能保证数据来源的一致性和准确性，而且在数据仓库的底层，不是特别适用于维度建模的方法。

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