什么是事实星座图式？

事实星座表示两个或多个共享一个或多个维度的事实表。它也称为Galaxy模式。

事实星座图描述了数据仓库或数据集市的逻辑结构。 Fact Constellation Schema可以使用一组非标准化的FACT, Shared和Conformed Dimension表进行设计。

事实星座模式是一种复杂的数据库设计, 难以汇总信息。事实星座图可以在汇总事实表之间实现, 也可以将复杂的事实表分解为独立的单纯形事实表。

示例：下图显示了事实星座图。

该模式定义了两个事实表：销售和运输。销售从四个维度进行处理, 即时间, 项目, 分支和位置。该模式包含一个销售情况表, 该表包含四个维度中每个维度的键以及两个度量：Rupee_sold和units_sold。运送表具有五个维度或键：item_key, time_key, shipper_key, from_location和to_location, 以及两个度量：Rupee_cost和unit_shipped。

事实星座图的主要缺点在于, 它是更具挑战性的设计, 因为必须考虑和选择针对特定种类的聚合的许多变体。

数据仓库应用

数据仓库的应用领域是：

信息处理

它处理通过表, 图表或图形进行的查询, 统计分析和报告。如今, 数据仓库的信息处理正在构建通常与Web浏览器集成的低成本, 基于Web的访问工具。

分析处理

它支持各种在线分析处理, 例如下钻, 上卷和透视。历史数据正在以摘要和详细格式进行处理。

OLAP在数据仓库或数据集市上实施。 OLAP的主要目标是支持支持DSS所需的临时查询。数据的多维视图是OLAP应用程序的基础。 OLAP是一个操作视图, 而不是数据结构或架构。 OLAP应用程序的复杂性要求数据的多维视图。

数据挖掘

它有助于分析隐藏的设计和关联, 构造科学模型, 进行操作分类和预测以及使用可视化工具执行挖掘结果。

数据挖掘是一种通过使用模式识别技术以及统计和数学技术, 通过更改存储库中的大量记录来更改设计重要的新相关性, 模式和趋势的技术。

这是选择, 探索和建模大量信息的阶段, 以确定最初不知道的规则或关系, 以便为数据库所有者访问准确而有用的结果。

这是通过自动或半自动方式检查和分析大量记录以发现有意义的模式和规则的过程。