一、前言 　　四步过程维度建模由Kimball提出，可以做为业务梳理、数据梳理后进行多维数据模型设计的指导流程，但是不能作为数据仓库系统建设的指导流程。本文就相关流程及核心问题进行解读。 二、数据仓库建设流程 　　以下流程是根据业务系统、组织结构、团队结构现状设定的数据仓库系统建设流程，适合 ...

1.定义： 维度表包含与业务过程度量事件有关的文本环境，即事件的5W1H：When,Where,Who, What,Why,How tips:避免在维度属性中使用空值(但这里注意空值NULL不关联，但空串字符会关联)；事实表不同，事实表的度量可以为空，但外键不能存在空值，否则违背了参照完整性 ...

大家好，我是云祁！今天和大家聊聊数据仓库中维度表设计的那些事。 维度表是维度建模的灵魂所在，在维度表设计中碰到的问题（比如维度变化、维度层次、维度一致性、维度整合和拆分等）都会直接关系到维度建模的好坏，因此良好的维表设计就显得至关重要，今天就让我们就一起来探究下关于维表设计的相关概念和一些技术 ...

原 维度建模步骤 2015年05月15日 10:50:00 阅读数：3553 数据模型是指用实体、属性、实体之间的关系对业务概念和逻辑规则进行统一的定义，命名和编码，主要描述企业的信息需求和业务规则，是业务人员和开发人员沟通 ...

第一步：选择业务过程 1、通过对业务需求以及可用数据源的综合考虑，确定对哪种业务过程开展建模工作 2、建立的第一个维度模型应该是一个最有影响的模型——它应该对最紧迫的业务问题作出回答，并且对数据的抽取来说是最容易的。 第二步：定义粒度 注：粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合 ...

数仓建模首推书籍《数据仓库工具箱：维度建模权威指南》，本篇文章参考此书而作。 文章首发公众号：五分钟学大数据，公众号中发送“维度建模”即可获取此书籍第三版电子书 先来介绍下此书，此书是基于作者 60 多年的实际业务环境而总结的经验及教训，为读者提供正式的维度设计和开发技术。面向数仓 ...

为什么要设计数据分层 ——参考《一种通用的数据仓库分层方法》 　　这是数据仓库同学在设计数据分层时首先要被挑战的问题，类似的问题可能会有很多，比如说“为什么要做数据仓库？”、“为什么要做元数据管理？”、“为什么要做数据质量管理？”。当然，这里我们只聊一下为什么要做设计数据分层。 　　作为一名 ...

数据仓库-维度模型 描述 Dimensional Modeling,简称DM，是一套技术和概念的集合，用于数据仓库设计 核心概念 事实 表示对业务数据的度量 通常是数字类型的，可以进行聚合和计算 维度 对观察数据的角度 一组层次关系或描述信息，用来定义事实 举例：销售金额是一个 ...