星型模式建模

星型模式建模 星型模式的基本形式必须实现多维空间（常常被称为方块），以使用关系数据库的基本功能。 首先，我们需要理解多维空间。 多维分析空间 几何学中的方块是指一个三维空间，其中每个维度的尺寸都相同。想象一个立方体，每个维度都有三个单元，我们即得到相同结构的 3 3 ＝2 7 个单元。 图 1 一个具有 x、y、z 维度的方块 多维分析空间（或者数据仓库方块）与几何空间中的方块仅仅存在细节上的差异。  维度不仅限于 3 维。不过，处理很多维度的立方体也不是件轻松的事情，这会导致大多数的实现被限制于 6 或者 7 维。不要期盼使用图形可以很好地表示超过 4 的维度--如果您有幸能发现一种方法，别忘了告诉我一下。  维度并不具有相同的规模和单元。规模从几个单元到几百万个单元，差别巨大。单元可以是一天、一位顾客、部门等。  单元，相当于子方块（1 ×1 ×1 等），包含事实。 图2 一个三维数据立方体 数据立方体需要很大的内存以存储所有事实。无论是否包含事实，都必须要预留单元。 这就是为什么使用关系数据库和星型模式的原因。使用它们能够优化存储并且保持数据结构的灵活性。 星型模式 星型模式的基本思想就是保持立方体的多维功能，同时也增加了小规模数据存储的灵活性。 图3 一个星型模式 在图3 中，星型模式使用事实 Flight 表示了一个 4 维方块（Passenger、Menu 、Flight Schedu let 和 Time）。基本上，事实必须指定一个维度，以将其放入立方体的单元中。 我们的例子中的维度是：  Passenger，描述了飞行航程中的每位乘客，由经常飞行号（frequ ent fly er nu mber）指定。不是经常乘坐飞机的乘客不是数据仓库的一部分。  Flight Schedu le，是指所有常规飞行的日程。  Menu ，是用于飞行的菜单。只有对菜单进行基本的分类才会对数据挖掘有重要意义。  Time，是指飞行的时间。 事实 Flight 描述了乘客在唯一的 Time 的单程飞行上选择 Menu 。 分析空间可以是完整的方块，或者我们可以根据维度将分析空间分割成小片。 每个维度根据一个对象进行描述，对象可以用类表示，这些类就是有关业务主题的名称。这一点对于成功建立数据仓库来说是很重要的，因为仓库的用户（经理、分析员、市场）对于信息技术的术语并不是很熟悉。 事实本身就是商业智能的另一个对象，仍然通过类进行表示。 事实指每个维度。事实与维度的关联常常是一对...