数据仓库入门：星型数据库设计解析

"这篇文档是关于星型数据库设计的，由Craig Utley撰写，主要针对数据仓库初学者，旨在解答关于数据仓库、数据集市、星型数据库及其与OLTP和OLAP关系的问题，并指导如何创建数据仓库以服务于决策。文档首先介绍了OLTP系统的特点，即用于事务处理，强调数据插入、更新和删除的高效性，数据无冗余。接着，它区分了OLAP和星型数据库，两者在很大程度上可以互换，OLAP系统通常用于分析历史的、只读的、聚合的数据，而星型数据库是OLAP的一个实例。数据仓库和数据集市虽然规模不同，但构建方法相似，都是为了存储只读、历史、聚合的数据，服务于决策支持。" 本文档详细阐述了数据仓库和相关概念，首先定义了数据仓库（Data Warehouse）和数据集市（Data Mart），它们都是决策支持系统，存储只读、历史和聚合的数据，区别在于覆盖范围。接着，作者解释了在线事务处理系统（OLTP）的核心是快速的增删改操作，数据无冗余，适合日常业务操作；而在线分析处理（OLAP）与星型数据库（Star Schema）相关联，用于数据分析，允许数据聚合，通常包含历史数据，适合决策查询。 星型数据库是一种非规范化的设计，它违反了传统数据库的范式原则，但优化了查询性能，尤其适合复杂的分析查询。由于数据仓库的主要目标是快速提取信息以支持决策，因此星型模式的结构通过减少连接操作提高了效率。在星型模式中，事实表（Fact Table）位于中心，围绕着多个维度表（Dimension Tables），这种布局使得查询优化器能更快地处理分析查询。 文档还提到了数据仓库学院对术语的统一定义尝试，以及对微软OLAP服务中立方体结构的差异解释。作者提醒读者，虽然星型数据库不符合范式，但在数据仓库的环境中，这种设计是出于性能考虑，而不是设计缺陷。 这篇文档为读者提供了一个全面的框架，帮助理解数据仓库开发的关键步骤，特别是星型数据库设计的重要性，以及如何利用这种设计来提升数据分析的效率。对于想要深入理解和构建数据仓库的初学者来说，这是一个宝贵的资源。