超市数据仓库雪花模型的设计与应用

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超市数据仓库雪花模型的设计与应用

作者：雷启明

来源：《商场现代化》2008年第25期

[摘要] 以连锁超市数据仓库数据模型为典型案例，在分析星型模型的优势和不足的基础上，提出了把星型模型扩展为雪花模型的基本方法。并通过聚集事实表等途径，使星型模型和雪花模型的特色和优势得到有效的应用。为数据仓库的联机分析处理和数据挖掘奠定了基础。

[关键词] 连锁超市数据仓库星型模型雪花模型设计雪花模型应用

信息技术的迅速发展和企业管理决策的迫切需要，使数据仓库技术应运而生。

1993年,数据仓库之父W.H.lnmon将数据仓库定义为：“一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失性的数据集合，用以支持管理层的决策”。数据仓库的概念，决定了数据仓库特有的数据组织模式和广泛的应用前景。

数据模型是开发和构建数据仓库（集市）的基础；是联机分析处理和数据挖掘的重要条件。星型模型和雪花模型是基于关系数据库的数据仓库的两种典型的数据模型。目前，数据仓库星型模型已被广泛应用。而雪花模型的实用价值还处在进一步认识和开发阶段。

一、连锁超市数据仓库星型数据模型

“星型模型”是数据仓库广泛采用的数据模型。它能准确、简洁地描述出实体之间的逻辑关系。建立数据仓库的数据模型，一般都是在对应用主题分析的基础上，首先建立星型模型。现以超市数据仓库为例，认识和理解数据仓库星型模型。

一个典型的星型模式包括一个大型的事实表和一组逻辑上围绕这个事实表的维度表。

事实表是星型模型的核心，事实表由主键和度量数据两部分组成。星型模型中各维度表主键的组合构成事实表的主键。事实表中存放的大量数据，是同主题密切相关的、用户最关心的度量数据。“销售”是超市的主题，因此，在事实表中，要准确记载各超市所有商品的销售数量、营业额、利润等度量数据。

维度是观察事实、分析主题的角度。维度表的集合是构建数据仓库数据模式的关键。维度表通过主键与事实表相连。用户依赖维表中的维度属性，从事实表中获取支持决策的数据。围绕销售主题，连锁超市数据仓库有以下典型的维度及其属性：

客户维：在客户维中，建立了客户的基本信息、是否为会员客户、客户居住地域等属性。