维度、外键、关系数据

Question

关系数据库的关系和星图中表示的维度有什么区别？

作为作业的一部分，我有一个关系数据仓库设计，其中大多数表都已使用多对多、一对一、一对多关系模式进行规范化（我认为这是正确的术语？如果有，请纠正我我错了）。下一步是绘制一个可以在数据挖掘环境中使用的星图，我猜这意味着一个从不同维度绘制的事实表......

我在这里有点困惑，因为 1. 我能想到的任何数据分析都可以从关系数据库中获取，那么重构它的意义何在？ 2.如果您要从中提取数据的某些表包含外键，您如何将其拆分为维度。

例如： 我有这些关系：

Courses {course_id, description}
Modules {module_id, description}
Course_modules {course_id, module_id}
Students {student_id, address, enrollment_option, enrollment_date, name, surname, nationality, home_language, gender ...}
Module_grades {student_id, module_id, assignment_1, assignment_1_sub_date, assignment_2, assignment_2_sub_date, exam, exam_date, overall_result}

我想知道课程成绩与模块成绩之间的关系。使用关系数据库，我将查询以将包含学生信息的表与模块成绩表连接起来。维度和报告的等价物是什么？特别是当我在成绩关系中使用多个列作为我的主键时..

Answer 1

操作数据库是高度规范化的，这提高了写入性能，并最大限度地减少了写入异常。它旨在促进事务处理。

分析型数据库（数据仓库）是高度非规范化的，它提高了读取性能，并使非 DBA 更容易理解。它旨在促进分析。

关系数据库的关系和维度有什么区别

数据仓库可以在关系数据库中，并且可以使用它的关系（表），所以没有区别。

我能想到的任何数据分析都可以取自关系 数据库，那么重构它的意义何在？

数据仓库通常包含来自多个来源的数据，而不仅仅是您的运营数据库。示例：电子邮件、网站抓取。

如果你告诉你的老板加入十张表做一个简单的分析，你会被解雇的。

如果您要从中提取数据的某些表包含外键，您如何将其拆分为维度。

这完全取决于您要分析的内容，但通常您将数据非规范化并将其复制到维度表中。

立体设计

您需要从要分析的过程或事件开始。

使用 Excel。添加与您的分析相关的所有列。例如，如果您正在分析人们访问您的网站的过程，Excel 中的每一行都代表一次网站访问，列可能是 start_time、访问的页面数、第一页、最后一页等。

现在进行 ONE 级别的标准化。查找可以组合在一起的分类列（例如有关用户 Web 浏览器的信息）。这些将放在浏览器的 dimension 表中。查找无法标准化的（真）数值。这些是措施。例如，访问的页面数。

引用维度表的度量和键是事实表。

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