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事实表在维度建模中有多少种
大数据分析基础——
维度
模型
答:
事实表有三种类型:原子指标
、事实表和维度表的交叉汇聚点以及退化维度。维度模型通常采用
星型模式
或雪花模式,后者是前者的扩展。维度属性可以合并到单个维度中,这一过程称为反规范化,它有助于提高数据分析的性能。数据仓库中的维度一致性是重要的基石之一,它允许在不同数据域之间进行交叉分析。数据仓库...
《数据仓库工具箱》读书笔记(一):
维度建模
初步
答:
1、
维度
模型和3NF模型包含的数据是一样的,只是维度模型存储的数据更易理解,查询性能更高,包装得更灵活 事实表: 2、维度模型中的事实表来自对业务过程性能的 度量 3、
事实表中
每行对应一个度量事件 4、每行中的数据是一个特定级别的细节数据,称为 粒度 5、事实表通常分为事务、...
数据仓库的数据模型
答:
1. 星型模式
星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心,所有的维度表直接连接在事实表上,像星星一样。星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成,且具有以下特点:a. 维表只和事实表关联,维表之间没有关联;b. 每个维表主键为单列,且该主键放置在事实表中...
对于
维度建模
的理解
答:
维度建模的三种模式
星形模式:以事实表为中心,所有的维度表直接连在事实表上,最简单最常用的一种 请点击输入图片描述 雪花模式:雪花模式的维度表可以拥有其他的维度表,这种表不易维护,一般不推荐使用 请点击输入图片描述 星座模型:基于多张事实表,而且共享维度信息,即事实表之间可以共享某些维度表...
数据仓库的星型模型和雪花模型
答:
星型模型、雪花模型和星座模型是数据仓库维度建模中重要的三种模型
,接下来说一下它们的特点以及相互间的联系。星型模型由一张事实表和多张维度表组成。事实表里包括维度表的各个主键(一般为id),以及其它没有放进维度表的内容;维度表里存储对应维度的详细信息。以一张purchase表为例,它主要需要记录...
为什么要
维度建模
答:
用户等角度 维度建模的
三种
模式 星形模式:以事实表为中心,所有的维度表直接连在事实表上,最简单最常用的一种 请点击输入图片描述 雪花模式:雪花模式的维度表可以拥有其他的维度表,这种表不易维护 请点击输入图片描述 星座模型:基于多张事实表,而且共享维度信息,即事实表之间可以共享某些维度表 ...
多事务
事实表
实践
答:
整个企业级的数据仓库,从表的性质来分,有维度表和事实表,事务表又分为多事务事实表,累积快照事实表,周期型快照表,这些不同种类的事实表,其实在数仓里面都扮演者不同的角色。
三种
事实表区分 里面已经介绍过了三种事实表的大概概念。其实有很多了解过数据仓库建模的同学,都会对多事务事实表和累积型...
数据仓库的星型模型的
事实表
和维表的设计!
答:
1.
星型模式
星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心,所有的维度表直接连接在事实表上,像星星一样。星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成,且具有以下特点:a. 维表只和事实表关联,维表之间没有关联;b. 每个维表主键为单列,且该主键放置在事实表中...
大数据分析基础——
维度
模型
答:
事实表中一条记录所表达的业务细节程度被称为粒度。通常粒度可以通过两种方式来表述:一种是维度属性组合所表示的细节程度:一种是所表示的具体业务含义。作为度量业务过程的事实,一般为整型或浮点型的十进制数值,有可加性、半可加性和不可加性
三种
类型。相对维度来说,通常事实表要细长,行的增加速度也...
维度建模
的简介
答:
其最简单的描述就是,按照事实表,维度表来构建数据仓库,数据集市。这种方法的最被人广泛知晓的名字就是
星型模式
(Star-schema)。实体关系模型(E-R)建模通常用于为单位的所有进程创建一个复杂的模型。这种方法已被证实在创建高效的联机事务处理 (OLTP) 系统方面很有效。相反,维度建模针对零散的业务进程...
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