维度表

为什么需要数据仓库？ 传统的数据库中，存放的数据都是一些定制性数据较多，表是二维的，一张表可以有很多字段，字段一字排开，对应的数据就一行一行写入表中，特点就是利用二维表表现多维关系。 但这种表现关系的上限和下限就定死了，比如QQ的用户信息，直接通过查询info表，对应的username、introduce等信息即可，而此时我想知道这个用户在哪个时间段购买了什么？修改信息的次数？诸如此类的指标时，就要重新设计数据库的表结构，因此无法满足我们的分析需求。 在产品脑图中可以很清晰的看到根据业务需求设计所需的字段，因此也导致 数据库是根据业务需求进行设计 。 那么有的会问，为什么一开始就不考虑好这个扩展性呢？为什么数据库一开始就不以数据仓库的形式设计？ 首先数据仓库，从字面上理解就可以感受到这是一个很大的空间，而且存储的物品很杂，里面会存放酱油、沐浴露、洗发精等物品，而数据库是存放酱油、盐等厨房用品，洗浴又是一个数据库。 另外一个就是，国内互联网的发展，一开始大家都是做个软件出来，大家一起用，这个时候只要满足的了需求即可，现今不止是需求还有用户的体验等各种方面，需要根据这些分析指标做调整。 小结： 数据库是跟业务挂钩的，而数据库不可能装下一个公司的所有数据，因此数据库的设计通常是针对一个应用进行设计的。 数据仓库是依照分析需求、分析维度、分析指标进行设计的。 什么是数据仓库？ 数据仓库

一、数据仓库的架构 数据仓库（Data Warehouse DW）是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型数据库，它的数据基于OLTP源系统。数据仓库中的数据是细节的、集成的、面向主题的，以OLAP系统的分析需求为目的。 数据仓库的架构模型包括了星型架构（图二：pic2.bmp）与雪花型架构（图三：pic3.bmp）两种模式。如图所示，星型架构的中间为事实表，四周为维度表，类似星星；而相比较而言，雪花型架构的中间为事实表，两边的维度表可以再有其关联子表，从而表达了清晰的维度层次关系。 从OLAP系统的分析需求和ETL的处理效率两方面来考虑：星型结构聚合快，分析效率高；而雪花型结构明确，便于与OLTP系统交互。因此，在实际项目中，我们将综合运用星型架构与雪花型架构来设计数据仓库。 那么，下面我们就来看一看，构建企业级数据仓库的流程。 二、构建企业级数据仓库五步法 （一）、确定主题 即确定数据分析或前端展现的主题。例如：我们希望分析某年某月某一地区的啤酒销售情况，这就是一个主题。主题要体现出某一方面的各分析角度（维度）和统计数值型数据（量度）之间的关系，确定主题时要综合考虑。 我们可以形象的将一个主题想象为一颗星星：统计数值型数据（量度）存在于星星中间的事实表；分析角度（维度）是星星的各个角；我们将通过维度的组合，来考察量度。那么，