将OLTP数据库转换为OLAP数据仓库

Question

(http://imgur.com/p8Gy67E)。基本上，我需要帮助将OLTP模型转换为数据仓库，以便用于进一步的OLAP多维数据集。我很清楚星型模式和雪花模式在设计上的区别，但不知道要保留哪些表，以及要排除哪些表。*注:这个OLTP模型专门用于零售领域，它必须回答以下问题：

• 随着时间的推移，有多少顾客消费更多？随着时间的推移？描述一下这些顾客。
  • 在那些随着时间推移消费更多的客户中，哪些类别的增长速度更快？
  • 在那些随着时间推移而花费较少的客户中，哪些类别的客户会变得不那么投入？
  • 哪些人口因素(如家庭规模、子女人数、收入)似乎影响客户的消费？与某些类别的接触？
  • 是否有证据表明，直接营销可以提高整体的参与度？

因此，根据我在各种数据仓库站点和博客上看到的上述问题，我必须保留一些有用的表，并尽可能地合并其他表。如果有人能帮助我分享每个表的数据集描述和每个列的功能，我将感谢您的建议和参与。

Answer 1

首先，在这种情况下，我建议您采用星型模式。显然，transaction_data表将引用来构造事实表，因为它包含诸如数量、sales_value和其他数字属性等“度量”，事实表还将包含替换--维度表的键，如时间、产品、客户、人口统计等。