Kenal pasti proses perniagaan, seperti jualan produk harian, untuk menentukan tujuan Jadual Fakta. 2. Tentukan jadual fakta, seperti fact_sales, yang mengandungi data yang boleh diukur (quantity_sold, total_amount) dan kunci asing (date_id, product_id). 3. Jadual dimensi reka bentuk -DIM_PRODUCT, DIM_CUSTOMER, DIM_STORE, dan DIM_DATE -dengan atribut deskriptif dan kunci utama yang dikaitkan dengan jadual fakta. 4. Memohon Prinsip Reka Bentuk Utama: Gunakan dimensi denormalized, kekunci pengganti, mengendalikan null dengan lalai, dan mengekalkan satu jadual fakta yang disambungkan ke pelbagai dimensi. 5. Tulis pertanyaan analisis dengan menyertai jadual fakta dengan dimensi untuk menghasilkan pandangan, seperti jumlah jualan mengikut bulan dan kategori. Skema bintang bergantung pada jadual fakta utama yang dikaitkan dengan jadual dimensi deskriptif untuk pelaporan yang cekap dan prestasi pertanyaan yang cepat.

Merancang skema bintang dalam gudang data menggunakan SQL melibatkan menganjurkan data anda ke dalam jadual fakta dan jadual dimensi untuk menyokong pelaporan pertanyaan dan analisis yang cepat. Inilah caranya untuk melangkah langkah demi langkah:

1. Kenal pasti proses perniagaan

Mulailah dengan memahami proses perniagaan teras yang anda ingin menganalisis seperti jualan, pesanan, klik laman web, atau perubahan inventori. Ini menentukan jadual fakta anda.

Contohnya:

Anda membina gudang data jualan. Proses utama ialah "jualan produk harian" .

2. Tentukan jadual fakta

Jadual fakta menyimpan data yang boleh diukur, kuantitatif (seperti jumlah jualan, kuantiti) dan pautan ke dimensi melalui kunci asing.

Contoh: Jadual fact_sales

 Buat jadual fact_sales (
    Kunci Utama Sale_ID int,
    date_id int tidak batal,
    product_id int tidak batal,
    pelanggan_id int tidak batal,
    store_id int tidak batal,
    kuantiti_sold int,
    Unit_Price Decimal (10,2),
    total_amount perpuluhan (10,2),
    Discount_Amount Decimal (10,2),

    - Kekangan utama asing
    Kekangan FK_DATE Kunci Asing (DATE_ID) Rujukan DIM_DATE (DATE_ID),
    Kekangan FK_PRODUCT Kunci Asing (Product_ID) Rujukan DIM_PRODUCT (Product_ID),
    Kekangan FK_CUSTOMER Kunci Asing (Customer_ID) Rujukan DIM_CUSTOMER (Customer_ID),
    Kekangan FK_STORE Kunci Asing (STORE_ID) Rujukan DIM_STORE (store_id)
);

? Fakta (Langkah): quantity_sold , total_amount , discount_amount
? Kekunci Asing : Pautan ke Jadual Dimensi

3. Jadual dimensi reka bentuk

Dimensi memberikan konteks kepada fakta -seperti siapa , apa , di mana , bila . Setiap dimensi mempunyai kunci utama yang menghubungkan ke jadual fakta.

a. dim_product - menerangkan produk

 Buat jadual DIM_PRODUCT (
    Product_id int utama utama,
    Product_name varchar (255),
    Kategori Varchar (100),
    Brand Varchar (100),
    Unit_price Decimal (10,2)
);

b. dim_customer - Maklumat pelanggan

 Buat jadual DIM_CUSTOMER (
    Kunci utama pelanggan_id int,
    customer_name varchar (255),
    e -mel varchar (255),
    Telefon Varchar (20),
    City Varchar (100),
    Negeri Varchar (100),
    Varchar Negara (100)
);

c. dim_store - lokasi kedai

 Buat jadual dim_store (
    Store_id int utama,
    store_name varchar (255),
    location_city varchar (100),
    location_state varchar (100),
    pengurus_name varchar (255)
);

d. dim_date - dimensi tarikh (sangat biasa)

Pra-populasi dengan tarikh (contohnya, satu baris sehari selama 10 tahun)

 Buat jadual dim_date (
DATE_ID INT Utama utama, - misalnya, 20250405
tarikh penuh_date,
day_of_week varchar (10),
day_of_month int,
month_name varchar (20),
bulan_number int,
suku int,
int tahun,
is_weekend Boolean
);

? Ini membolehkan penapisan mengikut bulan, suku, dan lain -lain, tanpa menggunakan fungsi tarikh SQL.

4. Prinsip Reka Bentuk Utama

• Dimensi Denormalized : Tidak apa -apa (dan digalakkan) untuk menduplikasi data dalam dimensi (contohnya, category dalam dim_product ) untuk pertanyaan yang lebih cepat.
• Kekunci Surrogat : Gunakan Kekunci Utama Integer (seperti product_id ) dan bukannya kunci semulajadi (seperti nama produk) untuk kestabilan dan prestasi.
• Elakkan null di mana mungkin : Isi dengan "tidak diketahui" atau "tidak berkenaan" dalam dimensi.
• Satu jadual fakta, pelbagai dimensi : skema bintang = satu fakta utama di sekeliling dimensi.

5. Contoh pertanyaan

Sekarang anda boleh menulis pertanyaan analisis yang cepat:

 Pilih 
    d.year,
    d.month_name,
    P.Category,
    Jumlah (fs.total_amount) sebagai total_sales
Dari fact_sales fs
Sertailah dim_date d di fs.date_id = d.date_id
Sertailah DIM_PRODUCT P pada fs.product_id = p.product_id
Di mana d.year = 2024
Kumpulan oleh d.year, d.month_name, p.category
Perintah oleh total_sales desc;

Pertanyaan ini menggulung jualan mengikut bulan dan kategori produk untuk papan pemuka.

Ringkasan Langkah:

• ? Pilih Proses Perniagaan → Tentukan Fakta
• ? Pilih bijirin (contohnya, satu baris setiap jualan)
• ? Buat jadual fakta dengan langkah angka kunci asing
• ? Membina jadual dimensi dengan atribut deskriptif
• ? Sambungkan fakta ke dimensi melalui kunci asing
• ? Tulis pertanyaan yang menyertai dimensi fakta

Ia tidak kompleks dalam sintaks SQL, tetapi perkara reka bentuk. Dapatkan model yang betul, dan laporan anda akan cepat dan intuitif.

Pada asasnya: satu fakta, banyak dimensi, semuanya dikaitkan dengan kunci.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana anda merancang skema bintang untuk gudang data menggunakan SQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!