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2.3 星座模式 星座模式是星型模式延伸而来，星型模式是基于一张事实表的，而星座模式是基于多张事实表的，而且共享维度信息。 前面介绍的两种维度建模方法都是多维表对应单事实表，但在很多时候维度空间内的事实表不止一个，而一个维表也可能被多个事实表用到。在业务发展后期，绝大部分维度建模都采用的是星座模式。 总结
好了本篇文章就分享到这里了，本篇文章主要讲解了维度模型三种模式，在设计数仓的时候尽量将表设计为星星模型和雪花模型这样的话我们在实现功能的时候就比较简单，原因是星星模型和雪花模型架构基本上是一对多的。信自己，努力和汗水总会能得到回报的。我是大数据老哥，我们下期见~~~。 图中的订单表就是一个事实表，可以理解他就是在现实中发生的一次操作型事件，每完成一个订单，就会在订单中增加一条记录。 事实表的特征：表里没有存放实际的内容，他是一堆主键的集合，这些ID分别能对应到维度表中的一条记录。事实表包含了与各维度表相关联的外键，可与维度表关联。事实表的度量通常是数值类型(条/个/次)，且记录数会不断增加，表数据规模迅速增长。 1.2 维度表 维度表示要对数据进行分析时所用的一个量,比如你要分析产品销售情况, 你可以选择按类别进行分析,或按区域分析。这样的按..分析就构成一个维度。上图中的用户表、商家表、时间表这些都属于维度表。这些表都有一个唯一的主键，然后在表中存放了详细的数据信息。 例如：交易金额分析分析 男性用户的订单金额、联想商品的订单金额、第一季度的订单金额、手机的订单金额、家里下单的订单金额 例如：学生分析 姓张的同学有多少、男性的同学有多少、江苏的同学有多少、身高小于170cm的同学有多少、年龄小于23岁的同学有多少。 每个维度表都包含单一的主键列。维度表的主键可以作为与之关联的任何事实表的外键，当然，维度表行的描述环境应与事实表行完全对应。维度表通常比较宽，是扁平型非规范表，包含大量的低粒度的文本属性。 总的说来，在数据仓库中不需要严格遵守规范化设计原则。因为数据仓库的主导功能就是面向分析，以查询为主，不涉及数据更新操作。 事实表的设计是以能够正确记录历史信息为准则。 维度表的设计是以能够以合适的角度来聚合主题内容为准则。 二、维度建模三种模式 2.1 星型模型 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。 星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成，且具有以下特点：
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