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数据仓库建模的三种模式
数据仓库的
模型有哪些?
答:
1. 星型模式
星形模式(Star Schema)是最常用的
维度建模
方式。星型模式是以事实表为中心,所有的维度表直接连接在事实表上,像星星一样。星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成,且具有以下特点:a. 维表只和事实表关联,维表之间没有关联;b. 每个维表主键为单列,且该主键放置在事实表中...
数据仓库的星型模型和雪花模型
答:
星型模型、雪花模型和星座模型是数据仓库维度建模中重要的三种模型
,接下来说一下它们的特点以及相互间的联系。星型模型由一张事实表和多张维度表组成。事实表里包括维度表的各个主键(一般为id),以及其它没有放进维度表的内容;维度表里存储对应维度的详细信息。以一张purchase表为例,它主要需要记录...
数据仓库
与数据库的区别是什么?
答:
1. 主要区别在于数据结构,数据库中的建模一般遵循三范式,而数据仓库的建模有特定的方式,
一般采用维度建模(你可以参考ralph
kimball、bill inmon、还有一种叫DV模型的作者忘记叫啥了),使用这些建模方式的原因是便于OLAP建立,增加统计查询较率等。2. 数据仓库中数据通常来源于多个不同的业务系统数据库...
请问
数据仓库
都用什么建立?
答:
ER建模:即实体关系建模
,由数据仓库之父BIll Inmon提出,核心思想是从全企业的高度去设计三范式模型,用实体关系描述企业服务。主张的是自上而下的架构,将不同的OLTP数据集中到面向主题的数据仓库中。
维度建模
:由Kimball提出,核心思想是从分析决策的需求出发构建模型。这种模型由事实表和维表组成,即星...
浅析
数据仓库的
构建方法
答:
构建数据仓库模型一般采用以下几种:2.1.1
星型模型:星型模型是最常用的数据仓库设计结构的实现模式
。使数据仓库形成了一个集成系统,为用户提供分析服务对象。该模型的核心是事实表,围绕事实表的是维度表。通过事实表将各种不同的维度表连接起来,各个维度表都连接到中央事实表。[page] 2.1.2 ...
物理模型、概念模型、概念模型分别是什么
答:
1、物理模型:构建
数据仓库的
物理分布模型,主要包含数据仓库的软硬件配置,资源情况以及
数据仓库模式
。1.1物理模型的用途以实物或画图形式直观的表达认识对象的特征。2、概念模型,也称信息模型,是按用户的观点来对数据和信息
建模
,主要用于数据库设计。 概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层次。
数据仓库的
模型设计中,一般采用第几范式
答:
1、实体关系
建模
在构建数据仓库时,使用第三范式可以帮助我们清晰地表示实体之间的关系和属性。通过将实体和关系分解为小的、自我包含的数据集,可以更好地理解数据的结构和关系,并为后续的数据分析和挖掘打下基础。2、数据整合与集成 在企业级
数据仓库的
构建过程中,第三范式结构有助于确保数据的整合性...
数据建模的
分析方法有哪些?并写出他们的大概介绍
答:
第一类是大家最为熟悉的关系数据库
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。Inmon的数据仓库建模方法分为三层,第一层是实体关系层,也即企业的业务数据模型层,在这一层上和...
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...
如何建立和评估
数据仓库
逻辑模型
答:
逻辑模型建设方法 逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环,因为它能直接反映出业务部门的需求,同时对系统的物理实施有着重要的指导作用。目前较常用的两种建模方法是所谓的第三范式 (3NF,即 Third Normal Form)
和星型模式
(Star-Schema)第三范式 关系模式满足以下特征:1 每个属性的值唯一,不具有多义性;2....
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