3.3.2 时空数据模型的组织形式

传统关系型数据库通常采用实体-联系数据模型（E-R关系模型）对所存储的数据进行组织和管理，数据以二维表的形式在数据库中存储，主要包括数据的实体集和数据之间的关联关系。而时空数据模型为多维数据模型，数据以数据立方体的形式进行组织和关联。因此如何实现时空数据模型与二维表中的数据相互转换，成为时空数据在车间中应用的首要问题。当前多维数据模型的组织形式主要包括星形模式、雪花模式、事实星座模式和雪暴形模式，其中星形模式是其他组织形式的基础。每类组织模式中均包括两类表：事实表和维表，事实表用于存储大量数据并且不含冗余信息，维表用于记录单个维度信息，如时间维表、空间维表等。通过事实表和维表以及它们之间的关联关系，结合简单的运算关系便可以实现多维数据模型的构建。离散制造车间中含有多类生产要素，需要多个事实表来描述每类生产要素信息，与此同时，为防止数据冗余需建立多层维表。基于以上分析，采用雪暴形模式进行离散制造车间时空数据多维模型的组织，具体组织模式如图3-14所示。图中包含三个事实表，分别用于对配送车辆、在制品、操作工人进行描述；每个事实表通过特定的关联关系与对应的维表进行关联，以获取对应维度的详细信息，如时间维表、位置维表、属性维表。

在雪暴形模式中，通过事实表和维表的关联关系，可实现生产要素的位置信息、属性信息以及时间信息的全面获取，并以此为基础构建出生产要素的时空数据多维模型。如工人事实表中建立了工人工号、属性、位置、时间的关联关系，通过与对应的维表进行连接，便能获得工人在离散制造车间中的详细信息（如位置信息、工作状态等），最终构建出工人的时空数据立方体。同理，通过以上关联关系也可构建出其他生产要素的时空数据立方体，从时间、空间、属性维度对离散制造车间的生产要素进行全面描述。

图3-14 时空数据模型的雪暴形模式