2.4多维数据模型

2.4多维数据模型多

维

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模

型

1.数据立方体数据立方体由许多维和大量事实定义。

维：人们观察数据的特定角度。每个维都有一个表与之相关联，称为维表。

维的层次：人们观察数据的特定角度可能存在细节程度不同的多个描述方面，称其为维的层次。通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。多

维

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模

型

维成员维的一个取值就称为该维的一个维成员。如果一个维是多层次的，那么该维的维成员就是不同维层次的取值的组合。例如，考虑时间维具有日期、月份、年这三个层次，分别在日期、月份、年上各取一个值组合起来，就得到时间维的一个维成员，即“某年某月某日”。多

维

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型

事实也称为度量(Measure)，是数值度量的。

事实表是多维模型的核心，是用来记录业务事实并做相应指标统计的表。主题用事实表表示。

多维数据集可以用一个多维数组来表示为：（维1，维2，…，维n，度量列表）多

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表

我国部分油气田产量情况表多

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图

年份、油田和产品种类三维立方体多

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数据立方体由方体的格组成，每个方体对应于给定多维数据的一个不同级别的汇总。图

方体的格，形成年份、产品、产地和销售商的四维数据立方体多

维

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2.典型的OLAP操作

1）钻取(drill-down)：是改变维的层次，变换分析的粒度。在一个维内部沿着层次从上到下或从下到上的方向考察数据，它包括：上钻（卷）(rollup)是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；下钻(drilldown)则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。多

维

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据

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图

三维数据立方体在地点维上卷操作的示例上卷多

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图

三维数据立方体在地点维下钻操作的示例下钻多

维

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模

型

2）切片(slicing)：是指在多维数据中选定一个二维子集的动作。图

三维数据立方体在地点维切片操作的示例多

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3）切块(dicing)：是指在多维数组中选定一个三维子集的动作。图2.15

三维数据立方体在地点时间维切块操作的示例多

维

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4）旋转(Pivot)：是变换维的方向，按不同顺序组织各个维，对结果进行考察。即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。表2.6

旋转后的销产量情况多

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3.基于关系数据库的多维数据模型

构建数据仓库概念模型主要有E-R建模和多维建模两种方法。多维数据模型以直观的方式组织数据。常用的有：星型模型（StarSchema）雪花模型（SnowflakeSchema)事实星座模型（FactsConstellationsSchema）一般用于数据集市多

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1)星形模型

星形模型简洁、最常用，可以很准确地反映出各实体之间的逻辑关系，并依据实体的重要程度，将这种关系展示出来。星形模型由以下两部分构成：一个事实表一组维表多

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型

星形模型的特点：维度表只与事实表关联，维度表彼此之间没有任何联系。每个维度表中的主码都只能是单列的，同时该主码被放置在事实数据表中，作为事实数据表与维表连接的外码。星形模式是以事实表为核心，其他的维度表围绕这个核心表呈星形分布。多

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图2.17

“销售”数据仓库的星型模型多

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在星型模式中，主要数据存储在事实表中，没有冗余，并符合3NF或BCNF。维值信息存储在维表中。维表一般不需要规范化。多

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2)雪花模型

雪花模型是星形模型的拓展（把某些维表进一步规范化），在事实表和维度表的基础上，增加了一类新表——“详细类别表”，用于对维度表进行描述。雪花模型的维度表具有较小的数据冗余，易于维护，节省存储空间，具有较高的灵活性。多

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型

雪花模型的特点：

某个维度表不与事实表直接关联，而是与另一个维表关联。可以进一步细化查看数据的粒度。维表和与其相关联的其他维表也是靠外码关联的。也是以事实表为核心。多

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型

如在星型模型中销售地点维表可能含有如下冗余数据：{101，“长江西路12号”,”青岛”，“山东省”，“中国”}{201，“长江西路66号”,”青岛”，“山东省”，“中国”}{255，“长江西路28号”,”青岛”，“山东省”，“中国”}对地点维表进一步规范化，即创建城市维表多

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图“销售”数据仓库的雪花模型多

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3)事实星座模型（FactsConstellationsSchema）

在一个多主题的复杂数据仓库中可能存在多个事实表，会出现多个事实表共享某一个或多个维表的情况。

例如：在星型模型例子中增加一个供货分析主题。多

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