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kimball维度建模
对于
维度建模
的理解
答:
维度模型是数据仓库领域大师Ralph
Kimball
所倡导,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模复杂查询的响应性能。
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...
维度建模
(
Kimball
架构)
答:
维度
的设计过程就是确定维度属性的过程 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...
为什么要
维度建模
答:
维度模型是数据仓库领域大师Ralph
Kimball
所倡导,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模复杂查询的响应性能。
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...
《数据仓库工具箱》读书笔记(一):
维度建模
初步
答:
1、
Kimball
1、收集业务需求与数据实现 2、
维度
设计过程:选择业务过程、声明粒度、确认维度、确认事实 3、业务过程是组织完成的操作型活动(订单、注册) 4、粒度:事务表里的每一行表示的是什么 5、维度:用于描述环境 6、事实:对业务过程进行度量 7、灵活扩展:事实粒度一致时可直...
数据
建模
的分析方法有哪些?并写出他们的大概介绍
答:
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模,有时也加入一些雪花模型在里面。维度建模是一种面向用户需求的、容易理解的、访问效率高的建模方法,也是笔者比较喜欢的一种建模方式。第四类是更为灵活的一种建模方式,通常用于后台的数据准备区,建模的方式不拘一格,以能满足...
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...
怎么理解数据仓库中的面向主题
答:
Inmon 表是建数仓需要有个企业级的一致数据模型,并没有表示非要第三范式,这个第三范式是
Kimball
在自己的书里说 Inmon 的方式用第三范式不好啦啥的,具体自己看书《数据仓库工具箱-
维度建模
权威指南》第一种1.5节 数据集市使用维度建模,这个说法Kimball 也没有说过,而是 Inmon 在自己的书里说...
中台建设需不需要审批中心
答:
一般来讲数据中台更适合用
Kimball
的
维度建模
方法而非数据仓库之父Bill Inmon所提倡的方法,这是因为Inmon强调顶层设计,而Kimball强调至下而上。如果要建设数据中台,肯定是因为前台业务复杂多变,这时强调顶层设计会导致中台建设缓慢、僵化。因为中台虽然应该是由组织高层决策,但目的却是为了支持前台业务,而不是为了控制。
大数据和大数据开发有什么区别?
答:
维度表示分析数据时所用的环境。 每个维度表都包含单独的主键列。维度表行的描述环境应该与事实表行完全对应。维度表通常比较宽,是扁平型的非规范表,包含大量的低粒度的文本属性。 注意: 事实表的设计是以能够正确记录历史信息为准则 维度表的设计是以能够以合适的角度来聚合主题内容为准则
维度建模
的三种模式 星形...
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2
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现在是不是不用维度建模了
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