数据仓库基本结构

数据仓库是一种通过一系列的技术手段与方法论来支持决策分析的数据管理体系。在数据仓库中，数据被集中存储、整合和管理，并且能够根据特定需求进行快速查询和分析。数据仓库包含大量的数据仓库结构，这些数据仓库结构是构建数据仓库架构的基础。本篇文章将从各个角度来探讨数据仓库基本结构。

1. 维度表

数据仓库中的维度表用于描述业务维度，并且对数据进行分类和描述。一般而言，一个维度可以由多个属性组合而成，例如时间维度可以由天、月、季度和年度等属性组合而成。在维度表中，每个维度都有一个主键，并且每个维度值都与它们的主键进行关联。这些维度值用于连接事实表和维度表，从而形成维度分析的基础。

2. 事实表

在数据仓库中，事实表是存储业务指标数据的表。事实表与维度表关联，可以根据维度表的属性进行分组和聚合计算。每个事实表都有一个主键，并且每条记录都与一个或多个维度表进行关联。通常情况下，每个事实记录都包含一个或多个度量值。度量值是业务指标的数值，例如销售额、数量、利润和成本等。

3. 星型模式

星型模式是最简单而实用的数据仓库结构。它是由一个中心的事实表和多个与之关联的维度表构成，形成一个类似于星形的结构。在星型模式中，维度表与事实表的关联关系较为简单，因此它具有查询速度快和实现容易等优点。但是，星型模式的缺点是它只适合处理查询需求较为简单的数据仓库场景。

4. 雪花模式

雪花模式是星型模式的延伸，它将一些维度表需要进一步拆分成更小的多个维度表。因此，雪花模式拥有更复杂的关系层次结构，相比于星型模式更加灵活和可扩展。但是，雪花模式同样存在缺点，它需要更多的存储空间和处理时间，不如星型模式操作简单。

5. 体系结构

数据仓库的体系结构包括四层：数据仓库、数据集成、数据访问和用户前端。数据仓库层存储所有的数据集合，包括预处理数据和原始数据，和数据仓库管理系统（DBMS）合作进行数据挖掘和分析。数据集成层主要用于数据抽取、转换和加载，它能够将来自多个数据源的数据集成到数据仓库中。数据访问层提供对仓库数据的访问方法，包括OLAP工具、报表工具、Web应用和自定义应用程序等。用户前端层提供给用户一个丰富而直观的界面，习惯不同类型的用户来使用数据仓库。