数据仓库设计中的星型模式究竟是什么措施？

Question

星型模式由维度和事实表组成。

事实表包含每个维度的外键，除此之外，它还包含“度量”。这一措施究竟包含什么？

是否存储了一些聚合函数的答案？

Answer 1

基本上可以。

如果你有一个简单的网格

Salary  Januari Februari March April May June 
      Q1       Q2 

Me   1100  1100  1100 1100 1500 1500 
Collegue1 2000  2000  2000 0  0  0 

时间是两个层次的分层尺寸（如图所示）。 显示的其他维度是'EmployeeID'。其他维度（未显示）可以在PointOfView中（例如预算/实际）。金额（例如1100）是衡量标准，它构成了您的事实（事实的非识别部分）。这些维度定义了各个级别（例如金额（Q1）== SUM（金额（1月... 3月）））的每个度量的合并函数。请注意，根据度量，合并的行为会有所不同（例如，所得税％不会相加，但以某种方式整合：OLAP Cube设计的艺术究竟如何）。 （琐事：您可以计算出的度量值，使用MDX查询例如与前一季度相比的金额偏差，整个季度的平均工资等等;这将是非常明显的，再次，合并公式需要考虑）。

在这一点上，您将开始看到设计合并规则取决于计算规则的顺序（如果“薪水偏差％”的公式是先评估然后合并，则需要对其进行平均;然而，如果原始SALARY度量值被合并（总计）到Q1，Q2级别，那么派生的度量值可以像计算在最低水平一样计算

现在事情变得更有趣了，当决定如何存储立方体。基本上有两种方法：

• 预先计算所有细胞（包括在所有情况下都合并）
• 实时计算

，大多数OLAP引擎已经在混合方法的融合将不会感到惊讶的人（HOLAP），其中经常访问的合并级别的重要部分是预先计算和存储的，其他部分是即时计算的。

有些会将底层数据存储在标准RDBMS（ROLAP）中，而其他则不会（OLAP）。专注于高性能的引擎倾向于将所有数据保存在预先计算的立方体中（仅针对非常稀疏的尺寸采用“许多小的子立方体”）。

嗯，呃，这有点咆哮。我喜欢从我曾经学过的数据仓库和OLAP中学到东西

Answer 2

事实和测量是同义词afaik。事实是数据：销售，生产，交付等。尺寸是与事实（时间，地点，部门）相关的信息。

Answer 3

措施是两种东西之一。

1. 措施。测量。带单位的数字。美元，重量，体积，大小等。测量。

2. 聚集体。总和（或有时平均）的数据。它可能是仓库中的数据：出于性能原因而预先计算的总量。或者它可能是无法获取（或不需要）的数据，因为它太详细。音量太大或什么的。

事实表最重要的是非关键措施是单位的实际测量。

Answer 4

如果它是一个相邻的树模型，它将是标题字段或包含数据的任何其他字段。