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主题建模和维度建模
数据建模-
维度建模
-
答:
在数据建模的世界中,
维度建模
如同构建一座坚实的数据金字塔,其中,事实如同基石,承载着度量的重量,而维度则是这座金字塔的结构,如同卖家、类目、品牌等层次分明的框架。维度设计的灵魂在于其属性,它们决定了数据的可操作性,用于约束查询、聚合分析和排序,这在通过报表和深入业务对话中得以发掘。主键,...
一百多个数据还要分成四类可以
建模
吗
答:
数据库及数据仓库建模方法主要分为一下四类:第一类是关系数据库的三范式建模,通常我们将三范式建模方法用于建立各种操作型数据库系统。第二类是Inmon提倡的三范式数据仓库建模,它和操作型数据库系统的三范式建模在侧重点上有些不同。第三类是Kimball提倡的数据仓库的
维度建模
,我们一般也称之为星型结构建...
维度建模
(Kimball架构)
答:
当具有多层次的
维度
属性,按照第三范式进行规范化后形成一系列维度表,而非单一维度表,这种
建模
称为雪花模式。 将维度的属性层次合并到单个维度中的操作称为反规范化。 不同的应用系统的数据进入数仓后需要整合在一起: 微型维度的创建是通过将一部分不稳定的属性从相对稳定的主维度中移除,放置到拥有自己代理键的新表...
数据仓库数据
建模
的几种思路
答:
数据仓库接典型的两种数据仓库建模的理论是
维度建模和
基于
主题
域的实体关系建模,这两种方式分别以Kimball和Immon两位大师为代表。维度建模以数据分析需求为驱动,倡导总线架构:一致的事实和一致的维度,这种数据模型易于用户理解和数据分析操作。基于主题域的实体关系建模以源系统数据为驱动,整合企业的所有数据...
为什么要
维度建模
答:
维度建模
:维度建模是专门应用于分析型数据库、数据仓库、数据市集建模的方法。数据市集可以理解为一种“小型的数据仓库” 维度建模指导我们在数据仓库中如何建表 维度建模分为两种表:事实表
和维度
表 事实表:必然存在的一些数据,像采集的日志文件,订单表,都可以作为事实表特征:是一堆主键的集合,每个...
如何深入浅出理解数据仓库
建模
?
答:
三、两种经典的数据仓库建模方法 前面的分层设计中你会发现有两种设计方法,关系
建模和维度建模
,下面分别简单介绍其特点和适用场景。 1、维度建模 (1)定义 维度模型是数据仓库领域另一位大师Ralph Kimball 所倡导的。维度建模以分析决策的需求出发构建模型,构建的数据模型为分析需求服务,因此它重点解决用户如何更快...
对于
维度建模
的理解
答:
维度建模
:维度建模是专门应用于分析型数据库、数据仓库、数据市集建模的方法。数据市集可以理解为一种“小型的数据仓库” 维度建模指导我们在数据仓库中如何建表 维度建模分为两种表:事实表
和维度
表 事实表:必然存在的一些数据,像采集的日志文件,订单表,都可以作为事实表特征:是一堆主键的集合,每个...
大数据分析基础——
维度
模型
答:
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。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(其中包括国家、地区、 省以及城市等级别的...
【总结】
维度
数据
建模
过程及举例
答:
本文介绍数据仓库中维度数据建模的过程描述,并举一个示例以加深对相关概念的理解。维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导,他的《数据仓库工具箱》,是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。
维度建模
以分析决策的需求出发构建模型,构建的数据模型为分析需求服务,因此它重点解决用户如何更快速完成分析...
维度建模
的流程
答:
二、协作
维度建模
研讨 维度模型应该通过与业务代表开展一些列高级别交互讨论和作品设计而成。三、4步骤维度设计过程 1、选择业务过程 业务过程是组织完成的操作型活动。业务过程事件建立或获取性能度量,并转换为事实表中的事实。多数事实表关注某一业务过程的结果。过程的选择是非常重要的,因为过程定义了...
1
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