1、传统星型模型是用维度表和事实表组合而成的。维度表由系统生产的主键和特征组成。维度表的数据大多来自特征的数据,用来回答what,when,who等问题。事实表由外键和事实数据组成,用来回答how much,how many。维度表的主键是事实表的外键。一个星型模型最多有16个维度。

星型模型的不足: 维度不能共享;不能灵活drill-down;访问效率差;层级关系只能作为维度的属性,不灵活;不能支持多语言。

2 、BW扩展星型结构的增强:主要是将维度表分为两部分:SID表和主数据表(属性表、文本表、层级表),两者最大的不同是扩展星型结构维度特征数据不是存在维度表中,而是存在主数据表中。如下图:

特征不存在于维度表中,而是用替代的ID(SID)存在于维度表中,SID为数值类型的,增强访问效率。维度表和事实表通过主外键形式链接,每个维度表都有系统自动生成的数值型的关键值,事实表的外键为维度表的维度关键值。维度表里包含系统自动生成的关键值和SID值,通过SID值与SID表链接,SID表把维度表连接到各自的主数据表,每个特征对应一个SID表。特征的附加信息都放到SID表外层的主数据表中。单独维护的属性、文本、层级可以支持多语言。SID表和主数据表的链接不是主外键的关系,是通过ABAP程序编写的。

3、下图是一个BW数据模型的数据库表结构。

SAP BW 数据模型,特别是主数据模型大量使用了代键(SORROGATE KEY)的概念。一般代键都是由系统自动产生的,而且是唯一的一个数字的组合。作为数据上传或者维护过程的一部分,系统会自动为每一个新的主数据产生一个代键,并且在一个称作SID表(图中,#1)的数据库表维护代键和主数据之间的关系。

属性值存放在属性表(图中,#2)中。属性表一共有两张:存放时间相关属性的Q表和存放时间无关属性的P表。与P表相比,Q表多出来两个字段DATAFROM 和DATETO,它们用来确定任意属性组合的有效时间段。另外属性表中还维护了的数据版本信息(活动数据和修改数据)。除了这两张属性表外,系统还将它们包含的所有字段组合成一个数据库试图,也就是所谓的M表。

如果一个属性被指定为导航属性,那么跟它有关的数据存放在导航属性SID表中。与属性表不同,导航属性SID表中存放的不是属性的实际值,而是属性的代键。这样可以提高查询访问导航属性的速度。

文本表(图中,#3)用来存放文本主数据,包括名称和文本描述。将文本属性和一般属性分开的方式一方面可以提高数据的访问性能,另一方面可以支持多语言。而且文本表也支持时间相关的文本属性。时间相关的文本表多出来两个字段用来确定文本的有效期DateFrom和DateTo。

层级(Hierarchy)表(图中,#4)用来存放主数据的层级结构数据。这种建模的层级一般称为外部层级。而通过属性定义的层级结构称为内部层级。层级表包括四张数据库表,分别称为H表,K表,I表和J表。

转自: http://tjuhj.blog.sohu.com/159117416.html

http://space.itpub.net/119153/viewspace-660614

转载于:https://www.cnblogs.com/freizeit/archive/2012/08/09/2631058.html

【转】BW的星型数据模型相关推荐

  1. 【DBMS 数据库管理系统】多维数据模型 ( 星型模式 | 雪片模型 | 事实群模型 | 度量 | 分布型 | 代数型 | 整体型 )

    文章目录 一.星型模式 二.星型模式 缺点 三.雪片模型 四.星型模型 雪片模型 折衷方案 五.事实群模型 ( 仅做了解 ) 六.度量 一.星型模式 星型模式 是 多维数据模型 的表现形式 ; 星型模 ...

  2. 三大数据模型:星型模型、雪花模型、星座模型

    星型模型 星型模型中只有一张事实表,以及0张或多张维表,事实表与维表通过主键外键相关联,维表之间不存在关联关系,当所有维表都关联到事实表时,整个图形非常像一种星星的结构,所以称之为"星型模型 ...

  3. (星型、雪花、星座、交叉连接)多维数据模型各种类型优劣分析

    概述 在数据仓库的建设中,一般都会围绕着星型模型和雪花模型来设计表关系或者结构,同时从模型中又衍生出星座模型和交叉模型.下面我们先来理解这几种模型的概念和比较. 事实 和 维度 我们先来了解一下事实和 ...

  4. 企业级数据仓库:数据仓库概述;核心技术框架,数仓理论,数据通道Hive技术框架,HBase设计,系统调度,关系模式范式,ER图,维度建模,星型/雪花/星座模式,数据采集同步,业务数据埋点,数据仓库规范

    文章目录 第一章 数据仓库概述 1.1 数据仓库简介 1.1.2 什么是数据仓库? 1.1.3 OLTP 与 OLAP 1.2 数据仓库技术架构 1.3 课程目标 第二章 核心技术框架 2.1 数据仓 ...

  5. 数据仓库——数据仓库架构、维度数据建模、雪花模型和星型模型

    文章目录 一.数据仓库架构 1. 自顶向下 2. 自底向上 二.维度数据建模 三.星型模型和雪花模型 1. 星型模型 2. 雪花模型 本篇文章主要介绍了数据仓库的整体架构.数仓中常用的维度数据建模方法 ...

  6. 星型模式、雪花模式和事实星座模式

    多维数据模型是最流行的数据仓库的数据模型,多维数据模型最典型的数据模式包括星型模式.雪花模式和事实星座模式,本文以实例方式展示三者的模式和区别. 1.星型模式的核心是一个大的中心表(事实表),一组小的 ...

  7. 数据仓库星型模型vs雪花模型

    一.概述 在多维分析的商业智能解决方案中,根据事实表和维度表的关系,又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型.在设计逻辑型数据的模型的时候,就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织. 当所有维 ...

  8. OLAP+星型模型+雪花模型

    OLAP+星型模型+雪花模型 主键+外键 事实表+维度表 OLAP:联机分析技术( On-Line Analytical Processing) OLTP:On-Line Transaction Pr ...

  9. Power BI 数据模型设计及搭建——星型模型雪花模型

    前言 之前的笔记提到了<Power BI 数据模型的核心概念>,本文继续深入讨论数据模型的设计架构,同时介绍两种常用的数据模型:星型模型和雪花模型 BI 的数据模型和数仓模型有什么不同? ...

  10. 星型结构 和 雪花型结构

    星型模式:一种使用关系数据库实现多维分析空间的模式,称为星型模式.星型模式的基本形式必须实现多维空间(常常被称为方块),以使用关系数据库的基本功能. 雪花模式:不管什么原因,当星型模式的维度需要进行规 ...

最新文章

  1. 【SICP练习】84 练习2.56
  2. Pyqt5 获取命令行参数sys.argv
  3. linux下 chown命令
  4. 一生应该感谢的十种人
  5. 画火柴人动画的手机软件_王者荣耀 玩家画的火柴人造型的英雄 图五的英雄你能猜出是谁吗...
  6. UA MATH571A 一元线性回归I 模型设定与估计
  7. 《系统集成项目管理工程师》必背100个知识点-34项目范围基准
  8. 学计算机广东2B大学,2017年广东2B大学最新排名情况
  9. 和初学者谈谈如何学好单片机编程技术
  10. MySQL从入门到精通详细教程
  11. FPGA中for语句描述的七人投票表决器
  12. Ant Design Upload 文件上传功能
  13. B4A-Basic4android
  14. python从键盘输入一个数、计算出大于n的最小素数_python 从键盘任意输入一个正整数n,并找出大于n的最小素数,这个程序怎么写...
  15. IBM李永辉:智慧运算的软硬之道
  16. 解决D3DCompiler_47.dll文件丢失找不到问题
  17. DC-DC与LDO的区别及原理
  18. Java面向对象之简单项目制作(DVD管理系统)
  19. matlab 重复博弈,横向稳定杆的侧倾角刚度仿真与试验研究
  20. 2020-12-18 Dataset之COCO数据集:COCO数据集的简介、下载

热门文章

  1. Windows Driver开发_NT Driver框架:The driver is not in a state to accept this command
  2. [IDEA插件] - 一个不错的插件
  3. 在Idea2017.1中编译时发生如下的错误
  4. nginx RTMP FFmpeg 视频直播
  5. 1.4 测试各阶段(单元、集成、系统 、Alpha、Beta、验收)
  6. 在PPT设计中如何制作有效的图表?
  7. Linux系统 nginx伪静态配置及nginx重启
  8. 详解谷歌官方教程 Android插件ADT 9.0.0
  9. SQL SERVER数据库优化相关资料
  10. 基于Angular5和WebAPI的增删改查(一)