数据集市的结构
数据集市的结构
数据集市是一种面向单一主题的关系数据库,它以行和列的形式存储数据,便于访问、组织和理解。由于它包含历史数据,因此分析师能够更容易确定数据趋势。目前大部分公司的数据集市主要有两种模式,星型和雪花型。
- 星型
星型模式是多维数据库中表的逻辑结构,其形状类似于星形。在此模式中,一个事实表(与特定业务事件或流程相关的指标集)位于星形的中心,周围环绕着几个相关的维度表。各维度表之间相互独立没有连接的结构使查询更容易,因此星型模式对于想要访问和导航大型数据集的分析师来说非常高效。
- 雪花型
雪花模式由星型模式的逻辑扩展而来,使用附加维度表来构建生成。规范化的维度表用来保护数据的完整性并确保数据最小化。使用雪花模式的主要好处是对磁盘空间的需求较低,但需要注意的是,附加的维度表会对性能产生负面影响。
数据集市的优势
优化成本效益
设置数据集市时通常要考虑数据范围、集成,以及提取数据、数据转换和加载过程等因素,但是由于数据集市比数据仓库要小得多,因此产生的成本也更低,这有利于增加公司的效益。
简化数据检索
与数据仓库中广泛的数据集相比,数据集市仅保留某一特定领域的数据,因此当用户使用数据集市进行数据检索时,可以快速遍历并获取到他们需要的数据。
加速决策实施
在大型企业内部,数据集市在领导部门的决策中起着至关重要的作用,领导团队可以抓取数据集市内的关键数据来考察历史工作和既定目标。随着识别和提取重要价值数据的时间被缩短,业务流程也就随之被简化,企业将获得更高的生产力。
易于数据维护
数据仓库内涵盖的业务信息广泛而丰富,因此更适用于多条业务线。而数据集市专注于单个领域,容量在 100GB 以下,因此可以减少混乱并更易于对数据进行维护。
优化成本效益
设置数据集市时通常要考虑数据范围、集成,以及提取数据、数据转换和加载过程等因素,但是由于数据集市比数据仓库要小得多,因此产生的成本也更低,这有利于增加公司的效益。
简化数据检索
与数据仓库中广泛的数据集相比,数据集市仅保留某一特定领域的数据,因此当用户使用数据集市进行数据检索时,可以快速遍历并获取到他们需要的数据。
加速决策实施
在大型企业内部,数据集市在领导部门的决策中起着至关重要的作用,领导团队可以抓取数据集市内的关键数据来考察历史工作和既定目标。随着识别和提取重要价值数据的时间被缩短,业务流程也就随之被简化,企业将获得更高的生产力。
易于数据维护
数据仓库内涵盖的业务信息广泛而丰富,因此更适用于多条业务线。而数据集市专注于单个领域,容量在 100GB 以下,因此可以减少混乱并更易于对数据进行维护。