关于星型模型的特性 反规范化数据，业务层级不会通过维度之间的参照完整性来部署。

星型模型的特性包括以下几点：

1. 数据以事实表为中心，周围围绕着多个维度表，形成星型结构。

2. 事实表包含了所有需要分析的业务指标。维度表则为这些指标提供了上下文信息，例如时间、地点、产品等。

3. 维度表不直接关联，而是通过事实表将各自的信息联系在一起。

4. 反规范化数据可以减少查询时的数据集合，提高查询效率。

5. 业务层级可以通过事实表和维度表之间的关系来构建，而不需要依赖于维度之间的参照完整性。

希望这能回答您的问题。

相关问题

层级维度 公共维度 基础维度

"层级维度"通常是指组织结构中的分层管理或等级系统，它将信息、资源和责任按照从上到下或自顶向下的层次划分，每个级别都有特定的角色和权限。这种分类有助于明确决策权和沟通流程。

"公共维度"在数据分析或数据模型设计中，指的是那些可以跨越个体差异，对所有用户或项目都通用的数据特征。例如，时间、地点、货币单位等，它们不受个体特性影响，适用于多人共享或对比分析。

"基础维度"则更多地指数据表中的基本属性或类别，比如产品ID、用户ID等，它们是用来唯一标识个体的基础元素，其他详细信息通常是基于这些基础维度衍生出来的。在数据库设计中，基础维度通常放在外键关系的一端，作为关联的关键部分。

星型模型和雪花模型的区别

星型模型和雪花模型都是数据仓库中常见的数据建模结构，它们的主要区别在于维度表的结构和组织方式。

1. 星型模型：
星型模型是一种简单且直观的数据建模结构，其中一个中心的事实表与多个维度表通过外键关联。事实表包含了度量（数值）数据，而维度表包含了描述度量数据的属性。特点如下：

- 中心的事实表：星型模型中只有一个中心的事实表，它包含了业务过程中的度量数据，例如销售金额、订单数量等。
- 扁平的维度表：维度表与事实表直接关联，维度表通常以扁平的结构存储，每个维度对应一个表，例如时间维度、产品维度、地理维度等。
- 简单易懂：星型模型结构简单、直观，易于理解和查询。它适用于较小规模的数据仓库和简单的分析需求。

2. 雪花模型：
雪花模型是在星型模型基础上进一步规范化的数据建模结构，它通过多个层级的维度表来组织数据。特点如下：

- 规范化的维度表：雪花模型中的维度表被进一步规范化，即将维度表的属性分解为更小的子表。这些子表通过主键和外键关联，形成多层级的维度结构。例如，在产品维度中，可以将产品信息拆分为产品类别表、产品子类别表和产品表。
- 更高的数据规范性：雪花模型通过规范化减少了数据冗余，提高了数据的一致性和准确性。但同时也增加了查询的复杂性。
- 复杂查询：由于存在多层级的关联，查询雪花模型需要进行更多的关联操作。这可能会增加查询的开销和复杂性。
- 适用于大规模数据仓库：雪花模型适用于大规模数据仓库和复杂的分析需求，可以提供更灵活和精细的数据分析能力。

总结：
星型模型适用于简单的数据仓库和分析需求，结构简单易懂；雪花模型适用于大规模数据仓库和复杂的分析需求，通过规范化提高了数据一致性，但查询复杂度较高。选择合适的模型取决于具体的业务需求和数据特点。