博客分類: 數據挖掘 一、維表、事實表 (1)維是透視或關於一個組織想要記錄的實體,描述試題的元信息。如:item:item 的維表可以包含屬性item_name, branch, 和type。維表可以由用戶或專家設定,或者根據數據分布自動 ...
可能很多人理解的數據倉庫就是基於多維數據模型構建,用於OLAP的數據平台,通過上一篇文章 數據倉庫的基本架構,我們已經看到數據倉庫的應用可能遠不止這些。但不得不承認多維數據模型是數據倉庫的一大特點,也是數據倉庫應用和實現的一個重要的方面,通過在數據的組織和存儲上的優化,使其更適用於分析型的數據查詢和獲取。 多維數據模型的定義和作用 多維數據模型是為了滿足用戶從多角度多層次進行數據查詢和分析的需要而 ...
2016-04-23 22:12 0 3364 推薦指數:
博客分類: 數據挖掘 一、維表、事實表 (1)維是透視或關於一個組織想要記錄的實體,描述試題的元信息。如:item:item 的維表可以包含屬性item_name, branch, 和type。維表可以由用戶或專家設定,或者根據數據分布自動 ...
一、概述 多維數據模型是最流行的數據倉庫的數據模型,多維數據模型最典型的數據模式包括星型模式、雪花模式和事實星座模式,本文以實例方式展示三者的模式和區別。 二、星型模式(star schema) 星型模式的核心是一個大的中心表(事實表),一組小的附屬表(維表)。星型模式示例如下所示 ...
和業務需求確認好數據倉庫使用的工具和平台。 概念建模 將業務模型抽象化,分組合並類似的概念,細化概念, ...
數據倉庫中常見的模型有:范式建模,雪花模型,星型建模,事實星座模型. 星型模型 星型模型是數據集市維度建模中推薦的建模方法。星型模型是以事實表為中心,所有的維度表直接連接在事實表上,像星星一樣。星型模型的特點是數據組織直觀,執行效率高。因為在數據集市的建設過程中,數據經過了預處理 ...
數據倉庫中廣泛采用的數據庫設計模型有兩種:關系型和多維型。普遍認為在數據倉庫的設計方法中關系模型是“Inmon”方法而多維模型是“Kimball”方法。 先來看下關系模型,關系型數據以一種稱為“標准化”的形式存在。數據標准化是指數據庫設計會使數據分解成非常低的粒度級,標准化數據 ...
主數據區域中保留了數據倉庫的所有基礎數據及歷史數據,是數據倉庫中最重要的數據區域之一,那主數據區域中主要分為近源模型區和整合(主題)模型區。上一節講到了模型的設計流程如下圖所示。那近源模型層的設計在第2.3和3這兩個步驟中相對簡化,模型表設計的結構同源系統的表結構,字段也一一映射即可。那下面以整合 ...
數據倉庫作為全行或全公司的數據中心和總線,匯集了全行各系統以及外部數據,通過良好的系統架構可以保證系統穩定性和處理高效性,那如何保障系統數據的完備性、規范性和統一性呢?這里就需要有良好的數據分區和數據模型,那數據分區在第三部分數據架構中已經介紹,本節將介紹如何進行數據模型的設計。 1、各數據分區 ...
Teradata天睿公司(紐交所代碼:TDC),是美國前十大上市軟件公司之一。經過逾30 年的發展,Teradata天睿公司已經成為全球最大的專注於大數據分析、數據倉庫和整合營銷管理解決方案的供應商。其提出一種先進的FS-LDM模型(Financial Services Logcial Data ...