Etl加工建模方式分类使用
ETL（Extract-Transform-Load）有以下几种建模方式：
一、星型模型
1. 结构特点：
• 由一个事实表和多个维度表组成。
• 事实表处于中心位置，包含大量的数值型数据和指向各个维度表的外键。
• 维度表围绕事实表，通过外键与事实表关联，存储描述性的属性信息。
2. 优势：
• 数据结构清晰，易于理解和查询。对于业务用户来说，能够直观地从多个维度对数据进行分析。
• 查询性能较高。由于维度表通常相对较小，且与事实表的连接比较简单，因此在进行数据分析时可以快速定位和获取所需数据。
3. 应用场景：
• 适用于数据仓库中常见的报表和分析场景，如销售数据分析、客户行为分析等。
二、雪花模型
1. 结构特点：
• 也是由事实表和维度表组成，但维度表可以进一步规范化，形成层次结构。
• 维度表之间通过外键关联，形成类似于雪花的形状。
2. 优势：
• 数据更加规范化，减少了数据冗余。对于大规模数据仓库，可以节省存储空间。
• 更灵活地适应业务变化。当业务需求发生变化时，可以方便地添加或修改维度表的结构。
3. 应用场景：
• 适用于对数据存储效率要求较高，且业务变化较为频繁的场景。
三、数据仓库总线架构模型
1. 结构特点：
• 定义了企业数据仓库的总线结构，包括一致性维度和一致性事实。
• 一致性维度是在整个企业范围内共享的维度表，确保不同部门和业务系统的数据具有一致的定义和编码。
• 一致性事实是基于一致性维度进行计算和汇总的数值型数据。
2. 优势：
• 实现了企业数据的集成和共享。通过建立一致性维度和事实，可以将不同业务系统的数据整合到一个统一的数据仓库中，方便进行跨部门的数据分析和决策。
• 提高了数据的质量和可靠性。一致性维度和事实的定义可以确保数据的准确性和一致性，减少数据冲突和错误。
3. 应用场景：
• 适用于大型企业的数据仓库建设，尤其是需要整合多个业务系统数据的情况。