BigQuery:星型模式还是非规范化模式?
创始人
2024-12-13 03:01:44
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在BigQuery中,选择星型模式还是非规范化模式取决于数据的特点和查询需求。下面是一些解决方法和代码示例:

  1. 星型模式:

    • 使用规范化的表结构,将维度表和事实表分开存储。
    • 维度表包含维度的详细信息,例如产品、用户、时间等。
    • 事实表包含与维度相关的度量数据,例如销售额、数量等。
    • 使用JOIN操作将维度表和事实表连接起来进行查询。

    示例代码:

    创建维度表:

    CREATE TABLE dimension_product (
      product_id INT64,
      product_name STRING,
      category STRING,
      PRIMARY KEY (product_id)
    );
    
    CREATE TABLE dimension_time (
      time_id INT64,
      date DATE,
      month INT64,
      year INT64,
      PRIMARY KEY (time_id)
    );
    

    创建事实表:

    CREATE TABLE fact_sales (
      product_id INT64,
      time_id INT64,
      quantity INT64,
      amount FLOAT64
    );
    

    查询示例:

    SELECT dp.product_name, dt.year, SUM(fs.quantity) AS total_quantity
    FROM fact_sales fs
    JOIN dimension_product dp ON fs.product_id = dp.product_id
    JOIN dimension_time dt ON fs.time_id = dt.time_id
    GROUP BY dp.product_name, dt.year;
    
  2. 非规范化模式:

    • 将维度和度量数据存储在同一个表中,避免了JOIN操作。
    • 将冗余数据存储在事实表中,提高查询性能。
    • 可以根据查询需求进行冗余数据的设计。

    示例代码:

    创建非规范化表:

    CREATE TABLE denormalized_sales (
      product_id INT64,
      product_name STRING,
      category STRING,
      time_id INT64,
      date DATE,
      month INT64,
      year INT64,
      quantity INT64,
      amount FLOAT64
    );
    

    查询示例:

    SELECT product_name, year, SUM(quantity) AS total_quantity
    FROM denormalized_sales
    GROUP BY product_name, year;
    

无论选择星型模式还是非规范化模式,都需要根据具体数据和查询需求进行权衡和优化。

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