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维度建模特点
数据仓库数据
建模
的几种思路
答:
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,作为两边连接的外键;c. 以事实表为核心,维表围绕核心呈星形分布;2. 雪花模式 雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。雪花模...
什么是数据仓库 星型模式
答:
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,作为两边连接的外键;c. 以事实表为核心,维表围绕核心呈星形分布;雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。雪花模式的维度表可以...
为什么要
维度建模
答:
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,每个主键对应维度表中的一条记录,客观存在的,根据主题确定出需要使用的数据 维度表:维度就是所分析的数据的一个量,维度表就是以合适的角度来创建的表,分析问题...
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...
让数据用起来(七)
答:
特点:概念:维度是维度建模的基础,核心是确定维度属性(查询约束条件-sql
where 条件、分组 sql group语句 与报表标签生成的基本来源); 维度表比较宽,是扁平型非规范表,包含大量细粒度的文本属性;维度表设计过程如下:进行标签建设,首先要清楚对哪类对象建设标签,也就是确定对象。经过对多个行业...
数仓
建模
-
维度
vs 关系
答:
维度建模
: 从实际的需求出发进行数据建设,一般面向部门/业务形成独立的数据集市,这样的方式带来鲜明的
特点
,高效。但由于基于需求出发,往往导致频繁的需求迭代带来的维护成本较高,一旦业务过程发生调整,模型有可能会重来的风险。关系建模 :面向企业进行模型建设,具有较强的抽象性。建设时以3NF的...
如何深入浅出理解数据仓库
建模
?
答:
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速完成分析需求,同时还有较好的大规...
数据仓库数据
建模
的几种思路
答:
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,站在企业级的高度对数据进行抽象,整合,采用3NF的实体关系理论建模,这种数据建模方式以更为抽象的方式尝试建立一个相对稳定的...
大数据和大数据开发有什么区别?
答:
ER模型
特点
: 需要全方位了解企业业务数据 实施周期较长 对建模人员要求教高
维度建模
维度建模按照事实表和维度表来构建数仓。 维度建模从分析决策的需求出发构建模型,为分析需求服务。重点关注用户如何快速的完成数据分析,可以直观的反应业务模型中的业务问题,需要大量的数据预处理、数据冗余,有较好的大规模复杂查询的响...
阿里云云原生一体化数仓 — 数据
建模
新能力解读
答:
智能数据建模的优势在于提升研发效率,通过在线工具,解决了人工excel建模的低效和规范一致性难题。它通过
维度建模
方法论,结合阿里巴巴业务
特点
,提供了关系设计功能,帮助企业建立规范化数据体系。数仓被划分为ODS、CDM和ADS三层,ODS存储原始数据,CDM进行抽象处理,ADS面向业务应用设计模型。数据建模方法论包括...
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