维度建模的基本概念 维度建模(dimensional modeling)是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。 它本身属于一种关系建模方法,包含了基本的两个概念: 1. 维度表(dimension) 表示对分析主题所属类型的描述 ...
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:销售金额是一个事实,而销售时间 销售的产品 购买的顾客 商店等都是销售事实的维度。 维度模型按照业务流程领域即主题域简历,例如进货 销售 ...
2020-12-27 17:40 0 585 推荐指数:
维度建模的基本概念 维度建模(dimensional modeling)是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。 它本身属于一种关系建模方法,包含了基本的两个概念: 1. 维度表(dimension) 表示对分析主题所属类型的描述 ...
大数据平台当中的数据仓库,往往需要通过建模来更好地对数据进行存储和管理,这其中涉及到性能、成本、效率、质量等多方面的综合考量,对于工程师来说,也需要细细规划。今天的大数据开发分享,我们主要来讲讲数据仓库建模方法与模型。 数仓建模方法数据仓库中几种经典的数据模型,包括关系建模 ...
人们普遍认为,在数据仓库和商业智能中,维度模型事给用户显示信息的首选结构,它更易于理解和使用。又因为大数据和Hadoop的出现,允许了数据的高冗余,维度建模便越发多公司使用。 上一节《 2 - 到底哪种数仓设计模型更合适》中,我们简单了解 ...
转摘:http://blog.itpub.net/7600305/viewspace-931820/ 《数据仓库工具箱—维度建模的完全指南》是数据仓库建模方面的经典著作, 1996年第一版出版被认为是数据仓库方面具有里程碑意义的事件。作者kimballl是数据仓库方面的权威,他将多年 ...
数据仓库是用来分析数据并且从现有数据中发现新的价值,主要是用来预测未来的情况。数据仓库并不是解决所有问题的通用结构。它必须集中于某一问题领域,例如航空服务、顾客收益等。 数据仓库也有有趣的一面,那就是数据库本身是稳定增长的。数据没有被删除,也不发生变更。我们不需要将冗余数据置于数据库之外 ...
上一篇文章我已经简单介绍了数据分析中为啥要建立数据仓库,从本周开始我们开始一起学习数据仓库。学习数据仓库,你一定会了解到两个人:数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)和数据仓库权威专家Ralph Kimball。Inmon和Kimball两种DW架构支撑了数据仓库以及商业智能 ...
在上一篇文章中我们简单介绍了什么是维度建模以及维度建模的基本要素,这篇文章中我们依然学习了解维度建模中的基本要素事实表和维度表的类型以及维度设计方法。首先里了解维度建模中的事实表类型,在依次介绍维度类型,一致性维度和一致性事实,维度设计方法。接下来进入正题。 一、事实表 ...