Power BI 中的模式与数据建模

Source: Dev.to

维度模型

星形模式

星形模式是 Power BI 的行业标准建模方法。它的名称来源于其视觉布局：一个中心 事实表 被 维度表 环绕，形似星形。

星形模式的组成部分

• 事实表 – 存储定量或可度量的数据（例如，销售额、数量）。
• 维度表 – 存储描述性数据（例如，日期、产品名称）。
• 关系 – 定义事实表和维度表之间的连接方式以及过滤器的传播方式。

维度表的特征

• 字段 – 保存属性值的列。
• 主键 – 每行的唯一标识符。
• 属性 – 描述性列（例如，产品类别、地区）。
• 外键 – 在事实表中引用维度表主键的键。
• 度量值 – 基于事实数据的计算（例如，总销售额）。

星形模式中的关系

• 一对多 – 维度表中的一行链接到事实表中的多行。
• 一对一 – 一个表中的每行恰好对应另一个表中的一行。
• 多对一 – 事实表中的多行关联到同一个维度行。
• 多对多 – 两个表中的多行可以相互匹配（需要桥接表）。

正规化 vs. 反正规化

• 正规化 通过将数据存储在多个相关表中来减少冗余。
• 反正规化 将相关维度数据展平成更宽的表，以提升分析性能并简化报表。

雪花模式

雪花模式将维度表正规化到第三范式（3NF）或更高，形成更细粒度的层级结构。

雪花模式的关键特征

• 正规化的维度表 – 拆分为更小的子表，以消除重复值。
• 层级结构 – 维度按层级组织（例如，产品 → 类别 → 制造商）。
• 降低数据冗余 – 通过每个值只存储一次来最小化不一致性。

雪花模式的组成部分

• 事实表 – 存储主要定量数据并包含多个指向维度表的外键；通常是最大的表。
• 正规化的维度表 – 提供描述性上下文，并进一步拆分为子维度表。
• 查找表 – 为事实表提供第一层描述。
• 子维度表 – 通过对主维度表进行“雪花化”而创建，形成层级结构。

雪花模式中的关键字段

• 主键 – 维度表和子维度表中的唯一标识符（例如 ProductID）。
• 外键 – 在事实表或维度表中引用相关主键的字段。
• 代理键 – 由系统生成的整数，代替自然业务键以提升性能。

良好建模的重要性

• 防止逻辑错误（例如，重复计数或数据缺失）。
• 清晰的命名约定和隐藏的技术字段使模型对非技术用户也易于理解。
• 中心事实表与周围维度之间的简洁关系降低歧义。
• 集中的维度表确保在各可视化中使用一致的定义，避免冲突的合计。
• 模块化模型允许在不重建整个系统的情况下添加新数据源或维度。