多维数据库底层存储结构
时间: 2024-08-15 07:01:20 浏览: 56
多维数据库处理控件DYNACUBE.rar_DYNABDE.DLL_DYNACUBE_DynaBDE.D_数据处理
多维数据库(MOLAP,Multidimensional Online Analytical Processing)的底层存储结构通常采用以下几种形式:
1. **星形模式(Star Schema)**: 这是最常见的多维数据库架构。数据被分解为两个部分:中心的事实表(Fact Table)包含业务关键数据,周围是描述性维度表(Dimension Tables),它们提供关于事实的信息。这种结构使得数据易于切片和钻取。
2. **雪花模式(Snowflake Schema)**: 一种扩展了星形模式的结构,维度表之间建立了更多的链接,减少了冗余。这增加了数据的一致性和查询性能,尤其当维度粒度增加时。
3. **维度键(Dim Key)**: 每个维度表都可能有一个或多个字段与事实表关联,形成维度键。这有助于高效地定位和合并事实数据。
4. **位图索引(Bitmap Indexes)**: 对于频繁查询的维度组合,多维数据库可能会使用位图索引来加速查找,特别是对于大范围的维度组合。
5. **压缩技术**: 存储大量重复数据时,会使用压缩技术节省空间,例如行级压缩或列级压缩。
6. **动态立方体(Dynamic Cubes)**: 面向实时分析,允许用户在运行时添加新的维度或事实,而不必重构整个数据模型。
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