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数仓建模方法雪花
【数据中台】关于
数据仓库
分层的争论
答:
Inmon的范式
建模方法
是从底层数据出发,构建全面的企业
数仓
,每个主题遵循3NF进行关系建模,虽然保证了数据一致性,但查询性能可能受限于表关联。而Kimball的维度建模则强调从应用需求出发,通过星型或
雪花模型
,形成特定领域的数据集市,再整合为仓库,强调业务理解和数据分析的便捷性。业界通常采用混合架构,兼...
请问
数据仓库
都用什么建立?
答:
维度
建模
:由Kimball提出,核心思想是从分析决策的需求出发构建模型。这种模型由事实表和维表组成,即星型模型和
雪花模型
。Kimball倡导自下而上的架构,可以针对独立部门建立数据集市,再递增的构建,汇总成
数据仓库
。2、其次你得进行深入的业务调研和数据调研 业务调研:深入的业务调研能使你更加明确
数仓
建设...
数仓
建设 | ODS、DWD、DWM等理论实战(好文收藏)
答:
数据仓库
设计中,
模型
分层至关重要。首先,理解数据的流向,从数据源经过ETL(抽取、洗净、加载)进入数据运营层ODS,这是原始数据的基础。ODS层需保留原始数据,便于追溯,但避免过度清洗,以便后续处理。在分层结构中,数据仓库层DW进一步细分为DWD(数据清洗层)、DWM(数据中间层)和DWS(数据服务层)。
数仓
分层
建模
答:
维度
建模
与分层架构
数仓
采用维度建模策略,如星型、雪花和星座模型。
雪花模型
允许维度表嵌套,星座模型则共享维度信息。ODS层(操作数据层)作为原始数据备份,遵循数据库三范式设计原则,可能进行简单数据处理。DW层(
数据仓库
层)进一步加工数据,包含DWD(明细层)、DWS(轻度汇总层)和DIM(维表层)。四...
《
数据仓库
工具箱》读书笔记(一):维度
建模
初步
答:
1、方便地保存数据 2、数据一致性 3、适应变化 4、及时展现数据 5、信息安全 6、数据权威 7、支撑业务 1、理解业务 理解用户 2、为用户提供高质量、相关的、可访问的信息 3、维护
数仓
/分析环境 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,...
大数据
数仓
建设性能优化方案
答:
对于
数仓
的建模而言,其实可以分为3NF建模和维度建模,推荐使用维度
建模方式
,可以按照星型模型或者
雪花模型
架构的方式去建模。3NF建模方式或者实体建模方式的应用性会差一点,在很多时候其性能也会差一点,但3NF会避免数据的冗余,其扩展性会好一些。而维度建模会有一定的数据冗余,并且冗余程度会很高,但是...
数仓建模
本质到底是什么?为什么维度建能模脱颖而出?
答:
其他
方法
如数据集市架构、Inmon企业信息工厂架构和混合型架构虽然存在,但通常不如维度
建模
灵活且实用。维度建模实施时,企业会根据自身数据规模、业务复杂度和成本等因素选择不同的架构方案,如独立数据集市、Killball(星型或
雪花模型
)或Inmon模式(CIF模式)。维度建模的核心是数据隔离和规范化,通过统一的...
为什么要建立
数据仓库
答:
另外一方面,各个数据库中放的是一些比较原始的东西,我要拿过来做菜,还需要经过很麻烦的清洗过程,一不小心里面可能就藏着一条大青虫。那么,
数据仓库
系统就是建立一个大的超市,将各地农民伯伯出产的东西收集过来,清洗干净,分门别类地放好。这样,你要哪种菜的时候,直接从超市里面拿就可以了。数...
关于
数仓
的超全概括
答:
维度
建模
是核心,如星型和
雪花模型
,它们构成了层次分明的数据模型,从原始数据(ODS)经过维度建模(DM)形成详细(DWD)和汇总(DWS)层,再到最终的应用层(ADS)。指标体系是
数仓
的灵魂,关键绩效指标(KPI)是其核心,关注日活、GMV等业务运营指标。指标管理包括字典、编码、类型和业务口径,需要统一...
怎么进行
数据仓库
分层设计及设计规范
答:
1.1 ODS层 把来源于其他系统的数据几乎无处理地存放在
数据仓库
中。主要功能:1.2 CDM层 存放明细事实数据、维表数据及公共指标汇总数据。CDM层又细分为DWD层和DWS层,分别是明细宽表层和公共汇总数据层,采取维度
模型方法
基础,更多采用一些维度退化手法,减少事实表和维度表的关联,容易维度到事实表...
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