数据仓库的逻辑设计基于维度的模型数据仓库设计的理念就是去解决业务的问题。在大多数情况下，业务人员和执行人员关心的是从某些角度（产品，客户，雇员，时间）来聚合有意义的值（销售额，成本，收益）。从这个角度出发，他们需要知道的基于的这些角度我们就称之为维度。星型模型一种传统的设计模式（star schema）相关的维度值被设计在一个或者多个维度表中相关的度量值被设计在一个或多个事实表中事实表和维度表通过
power designer是能进行数据库设计的强大的软件，是一款开发人员常用的数据库建模工具。使用它可以分别从概念数据模型(Conceptual Data Model)和物理数据模型(Physical Data Model)两个层次对数据库进行设计。在这里，概念数据模型描述的是独立于数据库管理系统(DBMS)的实体定义和实体关系定义；物理数据模型是在概念数据模型的基础上针对目标数据库管理系统的具
前言 今天给大家分享下数仓中的模型设计，一个好的数仓项目首先看一下它的架构以及他所用到的模型，它们使用的模型也都是非常巧妙的，好了，我们话不说到直接开始。一、维度建模基本概念 维度模型是数据仓库领域大师Ral
数据仓库概念1.概念模型设计所要完成的工作是:(1)界定系统边界要做的决策类型有哪些？决策者感兴趣的是什么问题？这些问题需要什么样的信息？要得到这样信息需要包含原有数据库哪些数据？(2)确定主要的主题及其内容:主题是基于业务来说的，不是技术本身。如果业务能够按照一定规模分割出独立的几个模块，那每个模块就是一个主题域。这是分而治之的思想 客户主题的含义可以简单给你解释为以客户号为主键的事实
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2023-07-14 11:17:13
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数据仓库模型设计1.数据仓库模型 数据模型：实体、属性、实体之间的关系对业务概念和逻辑规则进行统一的定义、命名和编码，主要描述企业的信息需求和业务规则，是业务人员和开发人员沟通的语言。 数据仓库模型设计定义了数据仓库从业务需求到数据组织的整个过程。一般为三个层次：概念模型、逻辑模型、物理模型。概念模型 最高层次，主要反映数据仓库主题和重要业务之间的关系。 设计工作：①确定系统边界，需求收集和分析，
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2023-09-03 21:30:01
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数据仓库介绍数据中台以其较大的价值带宽，可以快速精准的让数据直接赋能企业众多的业务，并为数据提供一个统一化的管理，打破数据孤岛，追溯数据血缘，实现自助化及数据高复用度的效果。数据仓库作为数据中台的重要组成，为了让其更好的服务于数据中台，高效的实现数据价值，特提出数据仓库结构设计模型及开发规范。 数仓建设的核心思想：从设计、开发、部署和使用层面，避免重复建设和指标冗余建设，从而保障数据口径的规范和
原创
2022-06-23 17:34:09
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数据模型对于数仓是最核心的东西，数据模型是数据组织和存储方法，模型的好坏，决定了数仓能支撑企业业务多久。为什么大多数企业，数仓都要重建，这不仅仅是业务拓展、发展迅速，很大一部分是因为模型建的很烂。一、基本概念维度建模，是数据仓库大师Ralph Kimball提出的，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
数据仓库数据模型的设计1.方法选择 数据模型是对现实世界数据特征的抽象，数据模型的设计方法就是对数据进行归纳和概括的方法。目前业界主要的模型设计方法论有两种，一是数据仓库之父 Bill Inmon 提出的范式建模方法，又叫 ER 建模，主张站在企业角度自上而下进行数据模型构建；二是 Ralph Kimball 大师倡导的维度建模方法，主张从业务需求出发自下而上构建数据模型。大数据环境下，业务系统数
模型设计，通俗理解就是如何去设计表，使得表与表之间的关系组成一张有规律的大网。 在上一节《所以，什么是数据仓库》中提及数仓建模的方法论，其中点出了两位重要人物Kimball的维度建模和Inmon的3NF建模。在开始建设数据仓库前，模型的选择是最重要的一关之一，它是整个数仓中数据组织的基本骨架。在本节，我们整理了业界常用的四种建模方法详细讨论。 维度建模Kimball提出的维度建
数据仓库模型几大类数据仓库中有几种经典的数据模型：范式模型、维度模型、DataVault。很多模型的设计都在同构化，而且在工作中也不是单独地用一种模型，会根据业务场景做出各种取舍。 一、范式模型范式模型也叫ER模型、实体模型。范式是数据库逻辑模型设计的基本理论，一个关系模型可以从第一范式到第五范式进行无损分解。在数据库的模型设计中目前一般采用第三范式。一个符合第三范式的关系具有以下三个条
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2020-08-28 14:10:00
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数据仓库模型设计方法 在我们以前的文章中，我们必须学习数据仓库对象 ， 各种数据仓库模式和数据仓库基础知识 。 现在，我们该了解如何构建或设计数据仓库。 可以按照以下任何一种方法来设计或构建数据仓库。 这些方法尤其被称为： 自上而下的方法 自下而上的方法 这些方法由数据仓库的两个承担者Ralph Kimball和Bill Inmon定义 。 自上而下的方法 Bill Inmon提出了这
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2023-09-14 18:37:56
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数据仓库的模型设计A. 数据建模方法论数据仓库模型设计遵循“自顶向下、逐步求精”的设计原则。模型设计分为三个阶段：1，概念模型对业务的范围和使用，从高度上进行抽象概括，也就是划分主题域。一般划分为8个主题域：客户、服务、服务使用、账务、结算、资源、客服、营销为什么要划分主题域？划分主题域，是根据业务的应用和需要来划分的，是用来达到数据与业务紧耦合的目的。2，逻辑模型对概念模型中的主题进行细化，定
数据模型是指实体、属性、实体之间的关系对业务概念和逻辑规则进行统一的定义，命名和编码，主要描述企业的信息需求和业务规则，是业务人员和开发人员沟通的语言，是数据仓库设计工作的第一步。数据模型可以划分为概念模型、逻辑模型、物理模型。一、概念模型 从定义上来说，概念模型是最高层次的数据模型，反映了数据仓库的主要主题和重要业务之间的关系。一
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2023-09-15 21:17:26
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一、星型模型：是一种费正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接， 不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余。二、雪花模型当有一个或者多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展，原有的各维度表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的“层次”区域，这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。它的优点
“设计”——暗含了可以预先对组成单元进行规划的意思，“兵马未动，粮草先行”体现了前人在规划事情的聪明才智。但是数据仓库的需求只有在已经装载了部分数据并开始使用的时候才能弄清楚，因此，过去很有效的设计方法在设计数据仓库时并不能满足需要。数据仓库是在启发方式下建造的，过程中后一个阶段开发完全依赖于上一个阶段获得的结果。下面对设计数据仓库的几个主要过程进行分享。设计师的手稿1.从操作型数据开始什么是操作
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2023-08-12 21:30:36
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建模流程业务建模根据业务部门进行划分，理清部门之间的关系，然后将各个部门的具体业务程序化，与业务部门开会协商出需求的指标、保存年限、维度等等。总体来讲，就是要知道他们需要哪些指标以及他们能提供哪些数据。业务建模的时间最长，而且与公司实际的业务环境息息相关，因此在这里需要根据实际生产环境和业务需求确认好数据仓库使用的工具和平台。概念建模将业务模型抽象化，分组合并类似的概念，细化概念，抽象出实体与实体
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2023-07-12 09:48:24
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首先介绍关系数据模型、多维数据模型和 Data Vault 模型这三种常见的数据仓库模型和与之相关的设计方法,然后讨论数据集市的设计问题,最后说明一个数据仓库项目的实施步骤。规划实施过程是整个数据仓库设计的重要组成部分。 关系模型、多维模型已经有很长的历史,而 Data Vault 模型相对比较新。它们都是流行的数据仓库建模方式,但又有各自的特点和适用场景。读者在了解了本章的内容后,可以根据实际需
数据仓库中广泛采用的数据库设计模型有两种：关系型和多维型。普遍认为在数据仓库的设计方法中关系模型是“Inmon”方法而多维模型是“Kimball”方法。先来看下关系模型，关系型数据以一种称为“标准化”的形式存在。数据标准化是指数据库设计会使数据分解成非常低的粒度级，标准化数据以一种孤立模式存在，这种情况下对数据表里的数据关系要求很严格。一般遵循3NF范式。采用关系型设计的数据库一般具有较强的灵
数据仓库 之 数据建模理论 数据仓库建模理论就像大厦的地基，只有把建模理论理解清楚，在数据建模时才能有理有据。作为一个数据仓库开发人员，数据建模理论是我们必须要掌握和理解的一部分，只要充分理解了数据建模理论知识，在建设数据仓库时我们就可轻松上手。数据建模理论数据仓库的两大模式：Kimball维度建模 和 Inmon范式建模一、Inmon范式建模1.1、什么是Inmon范式模型？数据仓库是
数据仓库的模型设计A.数据建模方法论数据仓库模型设计遵循“自顶向下、逐步求精”的设计原则。模型设计分为三个阶段：1，概念模型对业务的范围和使用，从高度上进行抽象概括，也就是划分主题域。一般划分为8个主题域：客户、服务、服务使用、账务、结算、资源、客服、营销clip_image002为什么要划分主题域？划分主题域，是根据业务的应用和需要来划分的，是用来达到数据与业务紧耦合的目的。2，逻辑模型对概念模
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2018-04-23 20:09:01
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