原文:數據倉庫系列 - 緩慢漸變維度 (Slowly Changing Dimension) 常見的三種類型及原型設計

開篇介紹 在從OLTP業務數據庫向DW數據倉庫抽取數據的過程中,特別是第一次導入之后的每一次增量抽取往往會遇到這樣的問題:業務數據庫中的一些數據發生了更改,到底要不要將這些變化也反映到數據倉庫中 在數據倉庫中,哪些數據應該隨之變化,哪些可以不用變化 考慮到這些變化,在數據倉庫中的維度表又應該如何設計以滿足這些需要。 很顯然在業務數據庫中數據的變化是非常自然和正常的,比如顧客的聯系方式,手機號碼等信 ...

2013-10-11 16:38 14 14884 推薦指數:

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緩慢變化維 (Slowly Changing Dimension) 常見三種類型原型設計(轉)

開篇介紹 在從 OLTP 業務數據庫向 DW 數據倉庫抽取數據的過程中,特別是第一次導入之后的每一次增量抽取往往會遇到這樣的問題:業務數據庫中的一些數據發生了更改,到底要不要將這些變化也反映到數據倉庫中?在數據倉庫中,哪些數據應該隨之變化,哪些可以不用變化?考慮到這些變化,在數據倉庫中的維度表 ...

Sat May 02 23:16:00 CST 2015 0 10190
緩慢變化維 (Slowly Changing Dimension) 常見三種類型原型設計(轉)

開篇介紹 在從 OLTP 業務數據庫向 DW 數據倉庫抽取數據的過程中,特別是第一次導入之后的每一次增量抽取往往會遇到這樣的問題:業務數據庫中的一些數據發生了更改,到底要不要將這些變化也反映到數據倉庫中?在數據倉庫中,哪些數據應該隨之變化,哪些可以不用變化?考慮到這些變化,在數據倉庫中的維度表 ...

Tue Jun 23 04:28:00 CST 2020 0 645
數據倉庫系列維度建模二

在上一篇文章中我們簡單介紹了什么是維度建模以及維度建模的基本要素,這篇文章中我們依然學習了解維度建模中的基本要素事實表和維度表的類型以及維度設計方法。首先里了解維度建模中的事實表類型,在依次介紹維度類型,一致性維度和一致性事實,維度設計方法。接下來進入正題。 一、事實表 ...

Wed Aug 14 05:27:00 CST 2019 0 1253
數據倉庫系列維度建模

上一篇文章我已經簡單介紹了數據分析中為啥要建立數據倉庫,從本周開始我們開始一起學習數據倉庫。學習數據倉庫,你一定會了解到兩個人:數據倉庫之父比爾·恩門(Bill Inmon)和數據倉庫權威專家Ralph Kimball。Inmon和Kimball兩DW架構支撐了數據倉庫以及商業智能 ...

Mon Aug 12 03:24:00 CST 2019 0 5407
維度設計-數據倉庫維度建模

了事件發生過程中的環境描述信息,能夠做數據查詢的過濾條件和數據分析的分組。維度設計既是維度建模的基礎,也 ...

Mon Feb 22 18:03:00 CST 2021 0 315
數據倉庫】|3 維度建模之維度設計

維度是看待事情發生的角度,是維度建模的基礎和靈魂。 維度設計基礎 基本概念 我們在維度建模中,把 度量稱為事實,將環境稱為維度。 舉個例子,在電商業務中有這么個需求: 我需要統計 昨日 ...

Sat May 22 23:16:00 CST 2021 1 6046
 
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