目录： 维度设计基础 维度的基本概念 维度的基本设计方法 维度的层次结构 规范化和反规范化 一致性维度和交叉探查 维度设计高级主题 维度整合 水平拆分 垂直拆分 历史归档 维度变化 ...

是一个特定级别的细节数据 ；事实表的主键，是外键集合（组合键） 。 维度表：用于描述环境 ...

3VVolumn 数据量巨大Variety 数据种类繁多Velocity 数据产生、更新速度快 ...

张亚勤表示，大数据具有高容量、高速度、多类型等“3V”的特点，应用大数据发挥价值包括数据的管理、数据的扩充、数据的呈现三个层面。 大数据的3V 　　张亚勤表示，讲到大数据3个V，一个是Volume，数据容量越来越大，第二个是 Velocity，数据量增长越来越快，需要处理的速度 ...

1基本概念 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。 1.1维度 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 ...

　　1、维度建模相关概念 　　　　1.1、度量和环境 　　　　　　维度建模支持对因为过程的支持，这是通过对业务过程度量进行建模来实现的。 　　　　　　那么，什么是度量呢？实际上，通过和业务方、需求方交谈、或者阅读报表、图表等，可以很容易地识别度量。 　　　　　　考虑如下因为需求 ...

一、为什么需要建立数据模型 数据模型是组织和存储数据的方法； 适合业务和基础数据存储环境的模型，具有以下几点好处： 性能：快速查询所需要的数据，减少数据的 I/O 吞吐； 成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果复用，降低数据系统中的存储和计算成本； 效率：改善 ...

在互联网金融迅猛发展的背景下，风险控制问题已然成为行业焦点，基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域的热门战场。那么，大数据风控到底是怎么一回事呢？与传统风控相比，它又是怎样来进行风险识别的呢？本文对此进行了探讨。 大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景 ...