ssas - 操作数据库模式到数据集市模式，表减少？

我开始学习SQL Server Analysis Services，我正在研究training book以及Developer Training Kit。在这两者中，我发现建议OLAP数据库中使用的表数（理想情况下，星型模式）从生产OLTP数据库中大大减少。

来自培训套件：

我们遵循数据维度方法来构建数据集市架构。在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。

根据我的理解，操作数据库通常（有些）规范化，数据集市模式严重非规范化。我还认为，非规范化数据通常涉及添加更多表，而不是更少。

除非您只需要报告数据子集，否则我无法看到如何从200个表转到12个表。如果您只需要报告数据的子集，为什么不能只使用操作数据库中的相应表（除非使用非规范化的星型模式可以获得显着的性能提升）？

非规范化与规范化数据库完全相反。在规范化的数据库中，所有内容都会分散到不同的表中，以支持对数据的并发写入。这也具有仅产生任何给定数据子集一次的副作用（在理想的第三范式数据结构中）。规范化的缺点是读取需要花费更长的时间，因为数据是分散的，我们需要连接表来再次理解它（连接是相当昂贵的操作）。

当我们进行非规范化时，我们从多个表中获取数据并将它们合并到一个表中。所以现在我们在这些表中重复数据。重复数据很有用，因为我们不必再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，因为这意味着很多写操作会更改表中的所有数据，而在规范化数据库中只需要一个。

OLTP代表在线交易处理，请注意“交易”一词。事务是写操作，并且为此优化了OLTP模型。 OLAP代表在线分析处理，分析是关键字，意味着大量读取。

在OLTP到OLAP进程中从200个表到12个，可以令人惊讶地保留OLTP数据库中的几乎所有数据以及更多数据。 OLTP无法记录所有更改，但OLAP专注于此，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，雪花模式也很常见。您应该了解两者以及如何正确使用它们。这只是你军火库中的另一个伟大工具。

来自IBM的这两本书将会更加充分地回答您的问题，并且它们是免费的PDF格式。