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维度建模的四个步骤
维度建模的
流程
答:
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,因为过程定义了特定的设计目标以及对粒度,维度,事实的定义。每个业务过程对应企业数据仓库总线矩阵的一行。2...
《数据仓库工具箱》读书笔记(一):
维度建模
初步
答:
事实表中每行对应一个度量事件
4
、每行中的数据是一个特定级别的细节数据,称为 粒度 5、事实表通常分为事务、累计快照、周期快照 6、事实表主键通常成为组合键
维度
表: 7、维度表包含与业务
过程
度量事件有
大数据和大数据开发
有什么
区别?
答:
维度建模步骤:
选择业务过程 选择粒度 选定事实表
选择维度 事实表的类型? 事实表有:事务事实表、周期快照事实表、累积快照事实表、非事实事实表 事务事实表 事务事实表记录的是事务层面的事实,保存的是最原子的数据,也称“原子事实表”。事务事实表中的数据在事务事件发生后产生,数据的粒度通常是每个事务记录一条记...
MBDD方法是什么意思?
答:
MBDD是“概念建模、行为建模、数据建模和动态建模”四个步骤的缩写
。它是一种将业务需求转化为可执行软件的系统开发方法论。MBDD方法从多维度对系统进行建模,能够对不同维度的问题进行全面的把握和分析,从而实现高质量的软件开发。MBDD方法广泛应用于各种软件系统的开发领域,包括金融、电力、医疗、制造业等...
数据仓库数据
建模的
几种思路
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...
阿里巴巴大数据实践:OneData模型实施介绍
答:
Kimball模型强调通过需求分析、高层模型构建、详细模型设计和模型审查,逐步细化
维度建模
。它分为
四个
阶段:高层设计确定维表和度量,详细模型添加属性和信息,审查与再设计,最后生成详细设计文档并进入ETL开发阶段。Inmon模型则以智能路线图的形式,通过ERD、DIS和物理层构建数据仓库模型,采用螺旋式迭代方法...
数仓
建模
分层理论
答:
简单点儿,直接ODS+DM就可以了,将所有数据同步过来,然后直接开发些应用层的报表,这是最简单的了;当DM层的内容多了以后,想要重用,就会再拆分一个公共层出来,变成3层架构,这个
过程
有点类似代码重构,就是在实践中不断的进行抽象、总结。 数仓的
建模
或者分层,其实都是为了更好的去组织、管理、维护数据,所以当你站...
数据
建模
答:
数据
建模的过程
可分为几个关键阶段:首先,业务模型需处理业务分解和程序化抽象,领域模型则进一步提炼业务核心概念。在逻辑模型阶段,我们将这些概念实体和关系转化为数据库层次,确保数据的一致性和规范性。物理模型则关注如何将逻辑模型转化为实际数据库的物理结构,兼顾更新和查询的效率。在ER模型中,企业...
读书笔记 | 阿里大数据之路:第2篇 数据模型篇
答:
模型设计遵循
维度建模
理论,构建一致性维度,层次分明,从ODS到ADS,考虑性能与成本平衡。 9.4 模型实施策略 数据仓库建设遵循螺旋式实施流程,通过OneData工具,确保模型的准确性和效率。 10. 数据模型的复杂性与处理 从维度设计到归档策略,处理快速变化和多值维度,如维表更新、存储优化、行为...
如何深入浅出理解数据仓库
建模
?
答:
四、企业
建模的
三点经验
维度建模
就不说了,只要能理解业务
过程
和其中涉及的相关数据、维度就可以,但自顶向下的关系建模难度很大,以下是关系建模的三个建设要点。 1、业务的理解:找到企业内最理解业务和源系统的人,梳理出现状,比如运营商就要深刻理解三域(O/B/M),概念建模的挑战就很大,现在做到B域的概念建模...
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