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大数据技术分享 数据仓库主题建模点滴 DW建模的原则 简单性 方便分析展现的实现。OLTP数据实现分析展现较难 完整性 保留业务数据的所有内容,不能因建模丢失信息 高效性 执行查询时,尽可能使连接减少,提升查询效率 通用性 符合业界标准的模型(如星型),可以用主流商业BI软件 来分析展示模型数据
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数据仓库主题建模点滴
DW建模的原
则
简单性
方便分析展现的实现。OLTP数据实现分析展现较难
完整性
保留业务数据的所有内容,不能因建模丢失信息
高效性
执行查询时,尽可能使连接减少,提升查询效率
通用性
符合业界标准的模型(如星型),可以用主流商业BI软件
来分析展示模型数据
事实表和维表
事实表:维键和度量
维表:列上是属性,行是成员
有些表既是事实表又是维表
事实表的颗粒
刻画数据的细节程度
一些概念
根据数据粒度事实表的分类
事务粒度事实表(Transaction Grain)
周期快照粒度事实表(Periodic Snapshot Grain)
例子:i@Report中的月报。这种事实表一般都有报表期。
累计快照粒度事实表(Accumulating Snapshot Grain)。
例子:针对某合同,客户的付款累计。(另外对应付款Detail主题)
这种事实表一般有起止时间,止时间可能是“将来”。
维表的分类
层级维
单级维
退化维
一些概念
再议星型结
构
通过冗余的方法,尽可能把雪花或其他复杂模型转变成星型模
型
产品ID
客户ID
日期ID
销售金额
产品ID
类别
大类别
供应商
日期ID
日
月
季
年
客户ID
客户名称
市名
省名
国名
销售主题
表
产品维
表
客户维
表
日期维表
星型模型 Star Schema
供应商ID
供应商名称
信用等级
电话
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passionSnail
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