本博客就第三章的相关知识点做最后的总结。
本章讨论了星型模式的基本特性。

这一主题可以分为4类：

维度表

1、维度表包含自然键和代理键。允许分析模式独立地跟踪源系统的历史。
2、维度表包含众多属性。丰富的维度属性集合是具备强大分析环境的保证。应该为代码和与之相关的描述、组合字段及其各个组成部分、公共组合值、标志的描述性表示构建列。
3、一些维度是数字型的。它们与事实的区别主要通过使用情况来确定。
4、不要按照第3范式构建维度表。
5、杂项维度积累不相关的维度属性。
6、行为维度从事实中获得并将产生强大的分析能力。

事实表

1、事实表由紧凑的包含引用维度和事实的外键构成。
2、事实表应该包含所有与过程有关的事实，即使某些事实可以由其他事实计算得来。
3、类似比率等非可加事实应该分解为完全可加的组成部分，其计算应该在创建报表时执行。
4、事实表是稀疏的，只有当某些事实发生时才产生相应的记录行。
5、对事实表粒度的声明非常重要，要么以维度术语声明，要么按照业务术语声明。
6、存储在事实表中的维度被称为退化维度。这种技术通常应用于具有较高基数的事务标识符中。

缓慢变化

1、数据仓库针对源数据发生的变化而进行响应，这样的过程被称为缓慢变化维。
2、缓慢变化类型1在响应数据源变化时，重写维度属性。维度表不能反映历史情况，已存在事实的历史环境被改变了。
3、当源数据值发生改变时，缓慢变化类型2创建一个新版本的维度行。尽管不能与时间关联，但维度表维护了版本历史。历史事实的环境得到保存。

多维数据集

1、维度模型可以采用多维数据库实现，这种方式就是广为人知的多维数据集。
2、多维数据集能保证实现具有快速和强大的被称为OLAP的交互方式。
3、与多维数据集交互支持某些分析类型的语言，而采用SQL则难以表达。
4、当维度属性增加或者事务的数量增加时，对存储的需求会相应增加。
5、多维数据集可以用于存储主要的维度数据，但其扩展能力有限。
6、多维数据集可以作为星型模式强有力的补充，确保交互式分析的实现。