数据建模

初入数据江湖，“星型模型”，“维度模型”根本分不清楚，却一直能听到，这就是数据建模经常用的两种模型，也是最经典的两种建模思想，那什么是“星型模型”，什么是“维度模型”呢？

一般来说，星型模型是维度模型在关系型数据库上的一种实现。该模型表示每个业务过程包含事实表，事实表存储事件的数值化度量，围绕事实表的多个维度表，维度表包含事件发生时实际存在的文本环境。

这种类似于星状的结构通常称为"星型连接"。其重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。在星型模型基础上，在复杂场景下还可以进一步衍生出雪花模型。

多维模型，是维度模型的另一种实现。当数据被加载到 OLAP 多维数据库时，对这些数据的存储的索引，采用了为维度数据涉及的格式和技术。性能聚集或预计算汇总表通常由多维数据库引擎建立并管理。由于采用预计算、索引策略和其他优化方法，多维数据库可实现高性能查询。

维度建模，是数据仓库大师 Ralph Kimball 提出的，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。

维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。

它是面向分析的，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术。