基于星型模型的sql查询语句

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在星型模型（Star Schema）中，数据仓库的结构是围绕一个事实表（Fact Table）和多个维度表（Dimension Tables）展开的。星型模型常用于OLAP（在线分析处理）系统，查询通常需要从事实表和多个维度表中获取数据，进行关联操作。

要基于星型模型完成SQL查询语句，通常需要根据业务需求从事实表和维度表中提取数据，并使用JOIN操作将事实表与相关的维度表进行关联。查询语句的具体结构取决于你要获取的具体信息。以下是基本步骤和示例。

1. 星型模型的基本结构

• 事实表（Fact Table）：保存了业务过程中的数值型数据，如销售金额、交易数量等。通常会包含一个或多个外键，指向相关的维度表。

  • 示例：Sales_Fact(sales_id, product_id, date_id, customer_id, sales_amount, sales_quantity)

• 维度表（Dimension Table）：保存了关于不同维度的详细描述信息，如时间、产品、客户等信息。

  • 示例：
    • Product_Dimension(product_id, product_name, category)
    • Date_Dimension(date_id, year, month, day)
    • Customer_Dimension(customer_id, customer_name, region)

2. SQL 查询的基本结构

查询星型模型通常需要执行以下步骤：

• 选择：选出要查询的事实和维度表中的字段。
• 连接：通过外键将事实表与多个维度表进行连接。
• 条件：根据业务需求使用 WHERE 语句过滤数据。
• 聚合：对事实表中的数值数据进行汇总（如 SUM、COUNT）。
• 分组：根据某些维度对数据进行分组（GROUP BY）。

3. 实例说明

• 图1：
• 图2：

基于星型模型示例中的表结构，我来编写 SQL 查询语句来解决给定的三个问题。

1. 总销售额多少？

   假设度量表为 sales_fact，其中包含 dollars_sold 这一列，表示销售额。

   SELECT SUM(dollars_sold) AS total_sales
   FROM sales_fact;

2. 2024年不同季度的销售额是多少？

   假设时间维度表为 time_dim，其中包含 year 和 quarter 列。通过与事实表 sales_fact 连接，计算2024年不同季度的销售额。

   SELECT t.quarter, SUM(s.dollars_sold) AS sales_per_quarter
   FROM sales_fact s
   JOIN time_dim t ON s.time_key = t.time_key
   WHERE t.year = 2024
   GROUP BY t.quarter;

3. 不同产品在不同年份的销售额是多少？

   假设产品维度表为 item_dim，其中包含 item_key 和 item_name，通过与 sales_fact 和 time_dim 连接，按年份和产品汇总销售额。

   SELECT t.year, i.item_name, SUM(s.dollars_sold) AS sales_per_product_year
   FROM sales_fact s
   JOIN time_dim t ON s.time_key = t.time_key
   JOIN item_dim i ON s.item_key = i.item_key
   GROUP BY t.year, i.item_name
   ORDER BY t.year, i.item_name;

这三条 SQL 查询语句可以根据不同维度汇总销售数据，分别回答总销售额、不同时期（季度）、不同产品的销售额问题。

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freeway348

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