Power BI 中的数据建模：联接、关系和模式详解

Source: Dev.to

数据建模

数据建模是分析和定义不同数据类型以及它们之间关系的过程。

SQL 连接

假设表 A（左）和表 B（右）为数据集。

内连接

仅返回表 A 和表 B 中都有匹配的行。

左连接

返回左表（A）中的所有行以及右表（B）中匹配的行。表 B 中没有匹配的行将显示为 NULL。

右连接

返回右表（B）中的所有行以及左表（A）中匹配的行。表 A 中没有匹配的行将显示为 NULL。

完全外连接

返回两个表中的所有行，在没有匹配的地方显示 NULL。

左反连接

返回左表（A）中没有在右表（B）中匹配的行。

右反连接

返回右表（B）中没有在左表（A）中匹配的行。

连接示意图

Power BI 关系

关系使用键将表连接起来。

一对多 (1:M)

最常见的关系；主表中的一条记录对应关联表中的多条记录。
示例： 一个患者有多次就诊。

多对多 (M:M)

两个表都包含重复值，允许每一侧的多条记录与另一侧的多条记录关联。
示例： 患者与疾病——一个患者可以患多种疾病，一种疾病也可以影响多位患者。

一对一 (1:1)

一个表中的每条记录恰好对应另一表中的一条记录。
示例： 患者与其国家身份证号（NIN）。

基数（Cardinality） 定义了两个表之间的关系类型（例如 1:M、1:1、M:M）。

事实表 vs. 维度表

• 事实表 包含可度量的、量化的数据，如就诊、销售或案例。
• 维度表 包含描述性属性，如患者详情、地点或时间。

模式

表在数据模型中的组织方式：

• 星型模式 – 中央事实表被维度表环绕。
• 雪花模式 – 维度表被规范化为更小的相关表（例如，地点 → 国家 → 区域 → 区县）。
• 平面表 (DLAT) – 所有数据存储在单个非规范化表中。

角色扮演维度

单个维度表在模型中被多次使用于不同角色（例如，同一个日期表用于订单日期、发货日期和发票日期）。