而对于维度模型最简单的描述就是,按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。这种方法被人们熟知的有星型模式和雪花模式。 星型模式是部署在关系数据库管理系统之上的多维结构,主要包含事实表,以及通过主键/外键关系与之关联的维度表。在星型模式实施中,所有维度级别的维度数据存储在单个表或视图中。雪花模就是将...
维度表和事实表二者的融合也就是“维度模型”,“维度模型”一般采用“星型模式”或者“雪花模式”,“雪花模式”可以看作是“星型模式”的拓展,表现为在维度表中,某个维度属性可能还存在更细粒度的属性描述,即维度表的层级关系。 维度属性也可以存储到事实表中,这种存储到事实表中的维度列被称为“退化维度”。与...
业务过程清晰:ODS就是原始信息,不修改;DWD面向基础业务过程;DIM描述维度信息;DWS针对最小场景做指标计算;ADS也要分层,面向跨域的建设,和面向应用的建设; 指标可理解:按照一定业务事务过程进行业务划分,明细层粒度明确、历史数据可获取,汇总层维度和指标同名同义,能客观反映业务不同角度下的量化程度; 核心模型相对稳定:...
维度表和事实表二者的融合也就是“维度模型”,“维度模型”一般采用“星型模式”或者“雪花模式”,“雪花模式”可以看作是“星型模式”的拓展,表现为在维度表中,某个维度属性可能还存在更细粒度的属性描述,即维度表的层级关系。 维度属性也可以存储到事实表中,这种存储到事实表中的维度列被称为“退化维度”。与...
维度模型（Dimensional Model）是一种用于数据仓库的建模方法，旨在优化查询性能并简化数据仓库的结构。维度模型的核心概念是将数据划分为事实（Facts）和维度（Dimensions）。事实表示业务过程中发生的度量事件，维度提供了事实发生的背景。维度建模通常采用星型模式（Star Schema）或雪花模式（Snowflake Schema）。1、星型...
1、模型是映射 “事实” 的东西,构建这个东西的动作就叫做建模。 2、范式模型很好地解决了快速记录和节约存储空间的问题。 3、维度模型是一种用于大数据量场景下实现快速分析的模型。 4、维度建模有四大要素:业务过程、粒度、维度、事实。 数据分析,本质还是利用数据去分析客观的规律,利用这些规律,进而进行经营战略、...
数仓模型不只是考虑如何设计和实现功能,设计原则应该从访问性能、数据成本、使用成本、数据质量、扩展性来考虑。如何搭建一个好的数据仓库: 数仓设计的3个维度: 2. 主流建模方法 当前主流建模方法为:ER模型、维度模型。 ER模型常用于OLTP数据库建模,应用到构建数仓时更偏重数据整合...
维度模型数据仓库基础对象概念一览 在数据分析和数据科学领域,维度模型数据仓库是一个重要的工具。它是一种通过预先建立数据模型来支持数据分析、报告和决策制定的方法。在这个模型中,存在一些关键的基础对象,这些对象对于理解和构建维度模型数据仓库是非常重要的。以下是对这些基础对象的概念一览: 数据仓库(Data Warehouse...
数据仓库纬度模型设计 1. 纬度建模基本概念 维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。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模复杂查询的响应性能。...