POWER BI- 模式与数据建模

Source: Dev.to

概览

Power BI 中的模式（Schema）和数据建模对于性能和准确的报表至关重要。良好的建模能够保证数据整洁、有序，支持直观的报表、快速的查询执行以及可靠的聚合。

关键概念

星型模式（Star Schema）

星型模式是一种用于数据仓库和关系型数据库的多维数据模型。它将数据去规范化为 事实表（fact） 和 维度表（dimension），其中事实表位于中心，外键链接到维度表。

优势

• 整洁、有序的数据使报表直观易懂
• 更少的连接（join）在大数据集上实现更快的查询
• 简单的查询，最小化 join 依赖

雪花模式（Snowflake Schema）

雪花模式在星型模式的基础上进一步对维度表进行规范化，拆分为子表，形成分支结构（多个相互连接的星型）。

优势

• 快速的数据检索
• 强化数据质量
• 常见的数据仓库模型
• 更高的存储效率

事实表（Fact Table）

事实表是星型和雪花模式中的核心表。它存储定量数据（度量/指标），如销售数量、金额等，并通过外键与维度表关联。

维度表（Dimension Table）

维度表存储描述性属性（例如时间、产品），为事实提供上下文。它们通常使用唯一的代理键（通常为整数）作为主键，供事实表的外键引用。

为什么在 Power BI 中良好建模很重要

• 优化内存使用 – 减少数据集的内存占用。
• 更快的 DAX 查询处理 – 提升报表响应速度。
• 准确的聚合 – 确保计算符合预期的业务逻辑。
• 可扩展性 – 防止随着数据量增长而出现性能下降。

模型不佳会导致性能缓慢、内存消耗高以及可扩展性问题。