数据仓库工具箱深度探索维度建模（第三版）

深入理解数据仓库维度建模的权威指南，涵盖：

在数据仓库的构建过程中，维度建模是一个至关重要的环节。它帮助我们组织和理解业务数据，创建高效的数据分析结构。以下是维度建模的核心要素： 维度：数据仓库中的维度代表业务的描述性信息，如时间、地区、产品等。它们帮助用户通过不同的角度来分析事实数据。 事实表：事实表通常包含了可以量化的数字数据（如销售额、交易量等）。它与维度表相连，形成数据模型。 星型模型：星型模型是一种常见的维度建模方法，其中一个中心的事实表通过外键连接到多个维度表。 雪花型模型：与星型模型类似，但维度表本身可能会进一步规范化，形成多层次结构。 维度建模的最佳实践： 明确业务需求，确保建模与业务目标一致。 保持数据模型的简洁性，

本书提供维度建模的深入指南，涵盖数据仓库设计、建模技术和最佳实践。

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