这次总结下维度建模的形式：星型建模，雪花建模，星座模型
（维度建模不需要数据产品去实施，但是需要了解）
先说下两个概念：事实表，维度表
1. 维度表(dimension)
比如"昨天早上我在TB使用了50元购买了一个鞋子"。那么以购买为主题进行分析，可从这段信息中提取三个维度：时间维度(昨天早上)，地点维度(TB), 商品维度(鞋子)。通常来说维度表信息比较固定，且数据量小。
2. 事实表(fact table)
比如上面那个例子中，50元就是事实信息。事实表包含了与各维度表相关联的外码，并通过JOIN方式与维度表关联。事实表的度量通常是数值类型，且记录数会不断增加。
1. 星形模式：
1.1维表只和事实表关联，维表之间没有关联；
1.2每个维表的主码为单列，且该主码放置在事实表中，作为两边连接的外码；
1.3以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布
2. 雪花形模式：
雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展，每个维表可继续向外连接多个子维表。
这种模式在实际应用中很少见，公司也基本不用，数据冗余问题的话在数据仓库里并不严重，也不用担心。
3. 星座形模式：
星座模式也是星型模式的扩展
4. 对比：
