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数据仓库维度建模举例
【总结】
维度数据建模
过程及
举例
答:
1、应该先优先考虑为业务处理获取最有原子性的信息而开发
维度
模型。原子型数据是所收集的最详细的信息,这样的数据不能再做更进一步的细分。2、
数据仓库
几乎总是要求在每个维度可能得到的最低粒度上对数据进行表示的原因,并不是因为查询想看到每个低层次的行,而是因为查询希望以很精确的方式对细节知识进...
数据仓库
与
维度建模
答:
在这个分析模型中,
维度
可以任意搭配组合,比如只想知道2019年山东地区的销售量、销售额,实际上就只用到了这个分析模型中的两个维度和两个指标,前台的分析就会根据用户所选择的维度和指标组合相应的 SQL 查询语句到后台
数据仓库
中查询,并将查询的结果返回到前端页面来渲染并呈现出最后所需要的结果 ...
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...
大
数据
分析基础——
维度
模型
答:
维度
模型的概念出自于
数据仓库
领域,是数据仓库建设中的一种
数据建模
方法。维度模型主要由事实表和维度表这两个基本要素构成。维度是度量的环境,用来反映业务的一类属性 , 这类属性的集合构成一个维度 , 也可以称为实体对象。 维度属于一个数据域,如地理维度(其中包括国家、地区、 省以及城市等级别的...
数据建模
的分析方法有哪些?并写出他们的大概介绍
答:
第三类是Kimball提倡的数据仓库的维度建模,我们一般也称之为星型结构建模,有时也加入一些雪花模型在里面
。维度建模是一种面向用户需求的、容易理解的、访问效率高的建模方法,也是笔者比较喜欢的一种建模方式。第四类是更为灵活的一种建模方式,通常用于后台的数据准备区,建模的方式不拘一格,以能满足...
聊聊
数据仓库
中的缓慢变化
维度
(SCD)
答:
顾名思义,缓慢变化维度(slowly changing dimension, SCD)就是
数据仓库维度
表中,那些随时间变化比较不明显,但仍然会发生变化的维度。考虑以下两个情境:处理缓慢变化维度是Kimball数仓体系中永恒的话题,因为数据仓库的本质,以及维度表在
维度建模
中的基础作用,我们几乎总是要跟踪维度的变更(change ...
数据仓库
的模型有哪些?
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...
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...
对于
维度建模
的理解
答:
维度建模
:维度建模是专门应用于分析型数据库、
数据仓库
、数据市集建模的方法。数据市集可以理解为一种“小型的数据仓库” 维度建模指导我们在数据仓库中如何建表 维度建模分为两种表:事实表和维度表 事实表:必然存在的一些数据,像采集的日志文件,订单表,都可以作为事实表特征:是一堆主键的集合,每个...
读书笔记 | 阿里大
数据
之路:第2篇 数据模型篇
答:
模型设计遵循
维度建模
理论,构建一致性维度,层次分明,从ODS到ADS,考虑性能与成本平衡。 9.4 模型实施策略
数据仓库
建设遵循螺旋式实施流程,通过OneData工具,确保模型的准确性和效率。 10. 数据模型的复杂性与处理 从维度设计到归档策略,处理快速变化和多值维度,如维表更新、存储优化、行为...
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