为了解决数据仓库建设过程中出现的各种痛点，我们从模型与规范两个方面进行建设，并提出设计统一归口。1. 模型规范化模型分层、数据流向，从而降低研发成本，增强指标复用性，并提高业务的支撑能力。 1.1. 模型分层为了保证数据层的稳定又要屏蔽对下游的影响，并且要避免链路过长，我们将分层进行统一定义为四层：ODS（Operational Data Stor
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2023-08-26 12:51:01
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数据仓库的基本概念数据仓库概念:本文首发在公众号：五分钟学大数据，回复【秘籍】即可获取大数据宝典一份英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外
一、关系模式 关系型数据库设计时，遵照一定的规范要求，目的在于降低数据的冗余性和数据的一致性，目前业界范式有：第一范式（1NF） 第二范式（2NF） 第三范式（3NF） 巴斯-科德范式（BCNF） 第四范式（4NF） 第五范式（5NF）1）第一范式（1NF） 域都是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项。 例如下面这张表：“商品”字段就不是原子性的，可以分割成“4件”和“毛衣”。2）
从结构的角度看，有三种数据仓库模型：企业仓库、数据集市、和虚拟仓库。
超级服务器或并行结构平台。它需要广泛的业务建模，可能需要多年的时间来设计和建造。
实现数据集市的周期一般是数周，而不是数月或数年，然而，如果它的规划不是企业范围的，从长远讲，可能会涉及很复杂的集成。根据数据的来源不同，数据集市分为独立的依赖的二类。在独立的数据集市中，数据来自一个或多个操作型数据库或外部信息提供者，或者是一个
原创
2004-11-02 16:26:00
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# 数据仓库建模的三种模式
数据仓库是一个用于存储和管理企业数据的集中式数据库系统。数据仓库建模是为了提供高效的数据检索和分析，以支持企业决策的过程。在数据仓库建模中，有三种常见的模式：星型模式、雪花模式和星座模式。本文将介绍这三种模式，并提供相应的代码示例。
## 1. 星型模式
星型模式是最简单和最常见的数据仓库建模模式。它基于一个中心事实表，围绕着多个维度表进行建模。事实表包含了与业务
原创
2023-07-18 08:41:24
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# 数据仓库模型实现教程
## 一、整体流程
为了实现三种数据仓库模型，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建数据库 |
| 2 | 创建数据表 |
| 3 | 插入数据 |
| 4 | 查询数据 |
| 5 | 更新数据 |
| 6 | 删除数据 |
| 7 | 关闭数据库连接 |
## 二、具体步骤及代码示例
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原创
2023-09-04 08:18:27
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一、数据仓库概述前言 阅读本文前，请先回答下面两个问题： 1. 数据库和数据仓库有什么区别？ 2. 某大公司Hadoop Hive里的关系表不完全满足完整/参照性约束，也不完全满足范式要求，甚至第一范式都不满足。这种情况正常吗？ 
以下主题提供有关数据仓库中架构的信息：数据仓库中的模式第三范式星型模式优化星形查询数据仓库中的模式模式是数据库对象的集合，包括表、视图、索引和同义词。在为数据仓库设计的模式模型中，有多种安排模式对象的方法。一个数据仓库模式模型是星型模式。示例模式（本书中大多数示例的基础）使用星型模式。但是，还有其他模式模型通常用于数据仓库。这些模式模型中最流行的是第三范式（3NF）模式。...
原创
2022-08-10 09:49:44
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数据仓库中常见的模型有：范式建模，雪花模型，星型建模，事实星座模型.星型模型星型模型是数据集市维度建模中推荐的建模方法。星型模型是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。星型模型的特点是数据组织直观，执行效率高。因为在数据集市的建设过程中，数据经过了预处理，比如按照维度进行了汇总，排序等等，数据量减少，执行的效率就比较高。 雪花模型雪花模型也是维度建模中的一种选择。雪
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2023-07-05 21:25:48
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数据仓库建模概述1、数据仓库建模的意义数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务，数据存储和使用角度合理存储数据，只有将数据有序的组织和存储起来之后，数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。2、维度模型维度模型将复杂的业务通过事实和维度两个概念进行呈现。事实通常对应业务过程，维度通常对应业务过程发生时所处的环境图为一个典型的维度模型，其中位于中心的SalesOrder为事实表，其中保存
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2023-08-14 14:37:50
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一、概述 多维数据模型是最流行的数据仓库的数据模型，多维数据模型最典型的数据模式包括星型模式、雪花模式和事实星座模式，本文以实例方式展示三者的模式和区别。 二、星型模式（star schema） 星型模式的核心是一个大的中心表（事实表），一组小的附属表（维表）。星型模式示例如下所示： 三、雪花模式（snowflake schema） 雪花模式是星型模式的扩展，其中某些
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2023-07-13 15:30:27
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以下主题提供有关数据仓库中架构的信息：数据仓库中的模式第三范式星型模式优化星形查询数据仓库中的模式模式是数据库对象的集合，包括表、视图、索引和同义词。在为数据仓库设计的模式模型中，有多种安排模式对象的方法。一个数据仓库模式模型是星型模式。示例模式(本书中大多数示例的基础)使用星型模式。但是，还有其他模式模型通常用于数据仓库。这些模式模型中最流行的是第三范式(3NF)模式。另外，一些数据仓库模式既不
数据仓库中常见的模型有：范式建模，雪花模型，星型建模，事实星座模型.星型模型星型模型是数据集市维度建模中推荐的建模方法。星型模型是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。星型模型的特点是数据组织直观，执行效率高。因为在数据集市的建设过程中，数据经过了预处理，比如按照维度进行了汇总，排序等等，数据量减少，执行的效率就比较高。 雪花模型雪花模型也是维度建模中的一种选择。雪
1、三种事实表概述2、三种事实表对比3、事实表设计 8 大原则4、事实表设计方法第一步：选择业务过程及确定事实表类型第二步：声明粒度第三步：确定维度第四步：确定事实
原创
2020-12-04 14:08:31
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1. 数据仓库的设计1.1 数据仓库设计的基本内容本节我们将研究用于信息处理、分析处理和数据挖掘的数据仓库设计，数据仓库的设计与使用包含的内容有：数据仓库的设计的商务分析框架数据仓库的设计过程数据仓库用于信息出处理从联机分析处理到多维数据挖掘2 数据仓库的设计的商务分析框架2.1 数据仓库的用途和优点拥有数据仓库，商务分析者能够得到什么？数据仓库可以通过提供相关信息，据此估计性能并作出重要调整，可
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
数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decision Maki
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
https://www.cnblogs.com/benchen/p/6009532.html数据仓库的两种建模方法范式建模Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM）的数据仓库架构。操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，然后通过ODS的数据建设原子数据的数据仓库EDW，EDW不是多维格式的，不方便上层应用做数据分析，所以需要通过汇总建设成多维格式的数据集市层
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2018-04-19 17:19:08
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不论使用什么方法建设数据仓库，最终的目标都是统一的------为战略层面的决策提供数据支撑。关键原则还是聚焦业务需求，展现维度结构数据，过程可控可管理，并使用迭代方式开发数据仓库项目。数据仓库建设过程其实并不复杂，总的来说可以总结为以下几点： 1、业务发展衍生出数据分析需求 2、基于业务需求进行的需求分析 3、根据分析结果进行的维度建模与技术方案的选型 4、ETL设计与开发 5、数据仓库的部署 6
