在数据库中,创建星型模式(Star Schema)的目的是为了更快地从数据库中检索数据。用SELECT运行查询,而不是从OLTP中查询。所以,创建星型模式必须要将OLTP与OLAP分离。 Birla SunLife 保险公司的数据库案例中的星型模式包括如何处理系统中与策略和客户相关的信息。
核心OLTP系统与发票系统和频道管理系统一起处理每天的事务。多种数据集组合在一起构成了数据库,数据库中存储着不同的数据库模式,其中就包括星型模式。 识别数据源 需要知道,OLTP系统的数据源是为了建造健壮的体系结构,能支持数据库模式和运行查询。如果要创建星型模式,可以用DB2 、SQL Serve……
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在数据库中,创建星型模式(Star Schema)的目的是为了更快地从数据库中检索数据。用SELECT运行查询,而不是从OLTP中查询。所以,创建星型模式必须要将OLTP与OLAP分离。
Birla SunLife 保险公司的数据库案例中的星型模式包括如何处理系统中与策略和客户相关的信息。核心OLTP系统与发票系统和频道管理系统一起处理每天的事务。多种数据集组合在一起构成了数据库,数据库中存储着不同的数据库模式,其中就包括星型模式。
识别数据源
需要知道,OLTP系统的数据源是为了建造健壮的体系结构,能支持数据库模式和运行查询。如果要创建星型模式,可以用DB2 、SQL Server和Oracle做OLTP数据库,Teradata做OLAP数据库。
在最后被修复的时间,OLTP系统中不会有太多的事务。数据从OLTP系统转换进装载模式中是通过使用ETL工具或处理批量数据文件的脚本,其目标是数据仓库,其中有多个模式结构作用于这些文件。
数据库中的星型模式依赖于所期望的可交付物,如报表、分析和绩效趋势。星型模式的核心结构组成了基本事实和维表。
构建事实和维表
事实表中存放着度量(事实)。度量是一些数值,可对部分或所有的维度进行加减运算。例如,销售额是数字 ,用户可以按产品或类别、子类别或按照一定时期查看总销量。
维表比较短且宽,事实表通常长而瘦。它们之所以长是因为要保存的记录数是所有维表的乘积。
例如,考虑一个简单的星型模式,如图1 。在这个模式中,有产品、时间和仓库维度。10年里200个商店和500种产品的每天的数据,这样就潜在地有3.56亿条记录(3650天x 200家门店x 500钟产品)。另外每增加一个维度,如10000个客户,就会增加10000条记录。
图1 数据库中的星型模式
事实表中的主键由外键组成,它们由维表而来。这些字段通常是整数型。此外,度量也是数字型的。因此,每个记录的大小一般比维表中的更窄。
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