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 ...

大数据已经从4个V的年代，Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)延展至三个维度，可实时性、可解释性、数据准确/稳定性。 ...

　　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 ...

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 ...

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 ...

前几天建了一个数据仓库方向的小群，收集了大家的一些问题，其中有个问题，一哥很想去谈一谈——现在做传统数仓，如何快速转到大数据数据呢？其实一哥知道的很多同事都是从传统数据仓库转到大数据的，今天就结合身边的同事经历来一起分享一下。 数据仓库 数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要 ...

从采集系统中收集了大量的原始数据后，数据只有被整合和计算，才能被用于洞察商业规律，挖掘潜在信息，从而实现大数据价值，达到赋能于商业和创造价值的目的； 面对海量的数据和复杂的计算，阿里的数据计算层包括两大体系：数据存储及计算平台（离线计算凭他 MaxCompute、实时计算平台 ...

离线和实时大数据开发实战 目 录 前言 第一篇 数据大图和数据平台大图 第1章 数据大图 2 1.1 数据流程 2 1.1.1 数据产生 3 1.1.2 数据采集和传输 5 1.1.3 数据存储处理 6 1.1.4 数据应用 7 1.2 数据技术 8 1.2.1 数据采集传输 ...