Ssas 操作数据库模式到数据集市模式，表缩减？

我开始学习SQLServerAnalysisServices，我正在以自己的方式学习，以及。在这两个例子中，我都发现了这样的建议：OLAP数据库中使用的表的数量理想情况下，星型模式大大减少了生产OLTP数据库中的表数量

从培训包中：

我们遵循数据维方法来构建数据集市模式。从操作数据库中的大约200个表中，数据集市模式包含大约10个维度表和2个事实表

据我所知，运营数据库通常是有点规范化的，数据集市模式是严重非规范化的。我还认为，数据非规范化通常需要添加更多的表，而不是更少的表

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我不知道如何从200个表变成12个表，除非只需要报告数据的子集。如果您只需要报告数据的子集，为什么不能在操作数据库中使用适当的表，除非使用非规范化的星型模式可以显著提高性能？

非规范化与规范化数据库正好相反。在规范化的数据库中，所有内容都被拆分到不同的表中，以支持对数据的并发写入。这还有一个副作用，就是在理想的第三范式数据结构中只生成一次给定的数据子集。规范化的一个缺点是，由于数据是分散的，我们需要连接表来理解数据，因此读取需要更长的时间。再次，连接是非常昂贵的操作

当我们去规范化时，我们从多个表中获取数据并将它们合并到一个表中。现在我们在这些表中有了重复的数据。重复数据很有用，因为我们不必再通过连接任何其他表来获取它。写入数据存储通常是一个坏主意，因为这意味着需要大量的写入来更改表中的所有数据，而在规范化数据库中只需要一个

OLTP代表在线事务处理，请注意Transactional一词。事务是写操作，OLTP模型为此进行了优化。OLAP代表在线分析处理，分析是指大量阅读的关键词

在OLTP到OLAP的过程中，从200个表到12个表将惊人地保存OLTP数据库中的几乎所有数据以及更多数据。OLTP无法记录随时间变化的所有更改，但OLAP擅长于此，因此您可以获得所有历史数据以及当前数据

星型模式可能是OLAP数据存储最常见的模式，雪花模式也很常见。你应该学习这两种方法以及如何正确使用它们。这只是你武器库中的另一个伟大工具

这两本来自IBM的书将更加深思熟虑地回答您的问题，它们是免费的pdf

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除非使用非规范化的星形模式可以显著提高性能-是的，有。