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维度建模
为什么要
维度建模
答:
维度建模
是 数据仓库/商业智能 项目成功的关键,为什么这么说,因为不管我们的数据量从GB到TG还是到PB,虽然数据量越来越大,但是数据展现要获得成功,就必须建立在简单性的基础之上,而维度建模就是时刻考虑如何能够提供简单性,以业务为驱动,以用户理解性和查询性能为目标。维度建模:维度建模是专门应用于...
维度
模型最基本的要素是
答:
维度模型最基本的要素是事实表和维度表。
维度建模
(dimensional modeling)是数据仓库建设中的一种数据建模方法,将数据结构化的逻辑设计方法,它将客观世界划分为度量和上下文,Kimball 最先提出这一概念。其最简单的描述就是,按照事实表,维度表来构建数据仓库,数据集市。这种方法的最被人广泛知晓的名字就...
数据仓库为什么要用事实表和
维度
表?
答:
在数据仓库的世界里,数据仓库的核心架构——
维度建模
,是Ralph Kimball智慧结晶的体现,他的著作《数据仓库工具箱》被誉为数据仓库设计的圣经。维度建模以其对分析需求的敏锐洞察和卓越性能,成为数据仓库设计的主流方法论。事实表,如同数据仓库的心脏,它存储着不可变更的业务指标数据,如销售额、订单量等...
数据仓库中的多维模型最常用的是哪种
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...
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...
【总结】
维度
数据
建模
过程及举例
答:
先说我们的维度模型:再说我们这张大款表的优缺点:数据模型的建立必须要为更好的应用来服务,下面我先举一个例子,来切实地感受一下来怎么用我们的模型。需求 :求出2016年在帝都的男性用户购买的LV品牌商品的总价格。实现 :
维度建模
是一种十分优秀的建模方式,他有很多的优点,但是我们在实际工作中也...
大数据分析基础——
维度
模型
答:
维度是
维度建模
的基础和灵魂。在维度建模中,将度量称为“事实” , 将环境描述为“维度”,维度是用于分析事实所需要的多样环境。例如, 在分析交易过程时,可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。维度所包含的表示维度的列,称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成...
维度建模
的流程
答:
一、收集业务需求和数据实现 开始
维度建模
工作前,需要理解业务需求,以及作为基础的源数据的实际情况。通过与业务代表交流来发现需求,用于理解他们的基于关键性能指标、竞争性商业问题、决策制定过程、支持分析需求的目标。数据实际情况可以通过和源数据的开发交流,构建高层次数据分析访问数据的可行性来揭示。...
《数据仓库工具箱》读书笔记(一):
维度建模
初步
答:
1、
维度
模型和3NF模型包含的数据是一样的,只是维度模型存储的数据更易理解,查询性能更高,包装得更灵活 事实表: 2、维度模型中的事实表来自对业务过程性能的 度量 3、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、...
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...
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