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范式建模和维度建模的区别和特点
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,以能满足需...
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...
维度建模的
简介
答:
特别是针对 3NF 的建模方法,星型模式在性能上占据明显的优势
。同时,维度建模法的另外一个优点是,维度建模非常直观,紧紧围绕着业务模型,可以直观的反映出业务模型中的业务问题。不需要经过特别的抽象处理,即可以完成维度建模。这一点也是维度建模的优势。维度建模的优点可以总结如下:a) 维度建模是可预...
请问数据仓库都用什么建立?
答:
ER建模:即实体关系建模,由数据仓库之父BIll Inmon提出,核心思想是从全企业的高度去设计三
范式
模型,用实体关系描述企业服务。主张的是自上而下的架构,将
不同
的OLTP数据集中到面向主题的数据仓库中。
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...
维度建模
(Kimball架构)
答:
维度是维度建模的基础和灵魂,数据仓库的能力直接与维度属性的质量和深度成正比
。 维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源,是数据易用性的关键。维度的作用一般是查询约束、分类汇总以及排序等。维度的设计过程就是确定维度属性的过程 当具有多层次的维度属性,按照第三范式进行规范化后形成一系列维度表,而...
数据
建模
答:
在ER模型中,企业级的抽象设计需满足1-5NF
范式
,确保数据的完整性和无冗余。而
维度建模
则以分析为导向,通过增加数据冗余提高查询性能,星型模型以事实表为核心,维度表为支撑,是处理大数据的理想选择。雪花模型和星座模型则在此基础上扩展,通过层次化的维表设计,进一步优化数据结构和性能。原则与步骤:...
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
建模
方式中正确的有哪些
答:
常用正确的建模方法有实体建模法、
维度建模
法和
范式建模
法三种数据建模方法,不管哪种数据建模方法都是使信息结构清晰、易于存储和读取。
数据库
与
数据仓库
的异同
在哪里?
答:
1. 主要
区别
在于数据结构,数据库中的建模一般遵循三
范式
,而数据仓库的建模有特定的方式,一般采用
维度建模
(你可以参考ralph kimball、bill inmon、还有一种叫DV模型的作者忘记叫啥了),使用这些建模方式的原因是便于OLAP建立,增加统计查询较率等。2. 数据仓库中数据通常来源于多个
不同
的业务系统数据库...
数仓
建模
-
维度
vs 关系
答:
维度建模
: 从实际的需求出发进行数据建设,一般面向部门/业务形成独立的数据集市,这样的方式带来鲜明
的特点
,高效。但由于基于需求出发,往往导致频繁的需求迭代带来的维护成本较高,一旦业务过程发生调整,模型有可能会重来的风险。关系建模 :面向企业进行模型建设,具有较强的抽象性。建设时以3NF的...
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