一些新的聚合现实后的星型模式物理数据模图7：放置OLTP系统的所有属性并建立型

　　）为此开辟了一种数据建模和数据库设想范式拉尔夫·金博尔（RalphKimball，/或星型模式设想称为维度建模和。在20世纪90年代初我第一次见到拉尔夫是，他的一次研讨会其时我加入了。ogic Works工作我其时在埃尔文的老家L，模东西若何操纵他的抱负向拉尔夫展现了数据建。出书了第一本书我在2003年，racle数据库中建立大型数据仓库展现了我若何利用拉尔夫的手艺在O。

　　运的话若是幸，形模式设想供给图表支撑您的数据建模东西将为星。这里在，供了如许一个功能我们看到欧文提。而然，东西不供给此功能很多其他数据建模。

　　的第1部门一样正如本博客系列，是涅盘云不。的是，无限可扩展的资本它供给了素质上。利用它们付费但你必需为。做出蹩脚的数据库设想选择时当您为摆设到云端的使用法式，不成避免的低效领取费用您的公司将每月为所有。蹩脚的设想上敏捷添加每月的云成本静态过度设置装备摆设或动态扩展会在一个。以所，商的规模与成本计较器您真的该当熟悉云供给。

　　后最，aking（这与Snowflake数据库无关）在星型模式设想中要避免的一件事是snowfl。器识别星型模式很多数据库优化，优化其施行的代码并具有按数量级。是但，化器看不到它是星型模式的内容您不克不及向图片中添加任何使优，变得复杂以至使其。之前的星型模式模子中的示例下面是一个雪花添加到我们。

　　常大的表示实：非，表外键列串联而成主键由相关维度，相加的非键列而且具无数字，查询期间的计用于最终用户算

　　么那，是从哪里来的呢？嗯这一期间和促销实体，数据仓库中在大大都，个时间维度您都需要一，看到给定日期的数据由于营业用户但愿。以所，一些时间维度你老是会有。体是新的促销实，户告诉我们由于营业用，环节项目之一是他们的促销结果若何他们但愿通过数据仓库可以或许看到的。

　　面的图1请看下。数据的数据仓库项目标订价它显示了一个只要4TB，天的尺度按照今，格很低这个价。4个虚拟CPU和448GB的内存我选择了“随需应变”来支撑多达6，完全或至多大部门位于内存中由于我但愿这个数据仓库可以或许，般的快速拜候以实现闪电。此因，每年就需要136000美元仅在云中运转这一个数据仓库。PU和内存需求若是我能削减C，著降低成本我就能显。以所，全而过度供给我不想为了安。的数据库设想来调整这个大小我想从第一天起按照一个优良，为低效的设想而华侈资本这个数据库设想不会因。

　　现实是很一般的缔造如许的分析。示的那样是简单的基于时间的它们不必像前面的示例中所。地域或时区它能够是按，乐趣的产物以至是按感。如例，克萨斯总公司和一个啤酒总公司本例中的便当店公司有一个德，所示如图，位于德克萨斯州由于他们的总部，润的30%以上啤酒占所有益。实上事，司的第三位高管“啤酒人”是公，获得本人的总数所以他们该当。

　　有属性放置到我们的一个维度或现实中此刻只剩下将OLTP数据模子中的所。个雷同如许的模子你最终会获得一。

　　有OLTP数据模子为例让我们以一个简单的现，换为星型模式设想看看若何将其转。

　　在现，数据建模根本学问我们将引见一些，当地仍是在云中都合用这些根本学问无论是在。

　　为保守OLTP系统设想数据库有很大分歧为数据仓库或数据集市设想数据库素质上与。实上事，阐发系统来说对于这些纯，的最佳实践很可能被认为是最蹩脚的实践很多被遍及接管的设想OLTP数据库。

　　设想准绳是次要的底层，P系统比拟与OLT，求数量相对较罕用户运转的请，表中的数十万到数百万行OLTP系统扫描超大，据汇总到少量输出行中并使用聚合函数将数。方针情况对于这个，系统中那样规范化数据您不单愿像在OLTP。实上事，g Frankenstein）中的一句话援用片子《年轻的弗兰肯斯坦》（Youn，mal”（艾比一般）会让你收获颇丰让你的大脑工作“abby nor。

　　点和订购系统的数据模子这是OLTP便当店发卖。化了一点我把它淡，够简单使之足，一个例子能够作为。各类颜色请留意，型中雷同实体的主题区域它们根基上暗示此数据模。此因，#1中在步调，所有维度和现实我们只需确定。到store维度黄色实体向下展平，product维度洋红实体向下展平到。有被纳入数据模子绿色实体底子没，成为现实白色实体。

　　#2步至于第，实与其所有维度之间的关系这很容易——只需添加事。留意请，都是标识的所相关系。吗？因而定名为星型模式看到恒星核心的现实了。

　　规范化工作可能是成心义的虽然添加类别和子类别作为，会混合数据库优化器但额外的关系层凡是，行时间大大降低从而导致查询执。wflaking所以请避免sno。

　　博客中看到的正如我们在本，TP系统的数据建模很是分歧数据仓库的数据建模与OL。是但，很是成功的数据仓库有一些手艺能够发生，据建模东西还有一些数，win如er，类功能进行建模旨在支撑利用此。搜狐前往，看更查多

　　此因，数据集市时必需控制一些新技巧数据建模人员在设想数据仓库和。能与您感应舒服的内容相反虽然此中包含的一些建议可，开放的心态但请连结。记住请，anza）并没有在纽约洋基队找到抱负的工作宋飞的乔治·科斯坦扎（GeorgeCost，所有设法相反的做法直到他接管了与他，频剪辑所示如下面的视。以所，OLTP设想放弃任何旧的。

　　正在为其设想数据模子的新的、完全分歧的方针情况要认识和理解的第一件也是最主要的一件事是您此刻。

　　个独立的现实？在与营业用户扳谈时你能否留意到发卖概念被分化为三，每周或每月演讲或阐发我们发觉他们凡是但愿。此因，了一些现实我们建立，是根基现实的聚合这些现实根基上，此因，和预聚合了一些数据我们根基上预扫描，这些查询以加快。