读《OneData建设探索之路：SaaS收银运营数仓建设》 后感。1. 什么是OneData 首先OneData是一种方法论，是由阿里巴巴提出的一种数据建设标准。 即建立企业统一的数据公共层，从设计、开发、部署和使用上保障了数据口径的规范和统一，实现数据资产全链路管理，提供标准数据输出。 2. 为什么要用OneData（背景） 想
第一步：选择维度或新建维度。作为维度建模的核心，在企业级数 据仓库中必须保证维度的唯一性。以淘宝商品维度为例，有且只允许有 一个维度定义。第二步：确定主维表。此处的主维表一般是 ODS 表，直接与业务 系统同步。以淘宝商品维度为例， s_auction_auctions 是与前台商品中心 系统同步的商品表，此表即是主维表。第三步：确定相关维表。数据仓库是业务源系统的数据整合，不同业务系统或者同 一
昨天面对某客户域做表关联的时候发现了。 有两张相同内容的主表。但是表的设计结构并不相同： （每个领域都有主表，每次往这个领域（库）添加新表的时候一般都会join 主表，从而有唯一的主键id） 这两个表提供了这个领域的主键（id）. 在这个 + + + +--+| col_name | data_ty
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2019-01-11 14:58:00
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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
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2023-10-10 15:30:25
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（一）维度设计的基础知识在建设以Hadoop为技术核心的数据仓库时，维度建模是目前应用最广泛的建模方法论，虽然无法说它一定是最合适的，但针对维度建模所涉及的超大规模平台建设已经有了比较成功的应用案例。因此针对维度建模中最基本的维度与事实的概念，需要有一定比较深入的了解，以理解在超大规模平台下如何使用和维护。维度是维度建模最重要的建设项目，是描述平台表及业务过程的重要表述方式。通常一张维度表是一个主
前言 随着敏捷开发的发展，Devops成为每个组织的事实上的标准，我们能否使数仓开发敏捷起来？让我们研究一下数仓的核心，数据建模(主要是DataVault模型)。DataVault模型是否有助于数仓的健壮性和可扩展性？在讨论这些要点之前，这里有一个快速的背景知识。
DataVault是一种建模方法，由
Hubs(业务键)，Links(关系) 和
Satellite(上下文
数仓概念1. 度量值：
可被统计的，比如：次数，销量，营销额，订单表中的下单金额等可以统计的值叫度量值
2. 维度表：
(1). 对事实描述的信息，每一张表都对应现实世界中的一个对象或概念，比如：用户，商品，日期，地区维度
(2). 比如要分析商品的销售情况如何，就可以从商品类型，或者地区销售情况来进行分析
(3). 所谓维度，其实就是从什么角度进行分析
前言大家好，我是云祁！今天和大家聊聊数据仓库中维度表设计的那些事。维度表是维度建模的灵魂所在，在维度表设计中碰到的问题（比如维度变化、维度层次、维度一致性、维度整合和拆分等）都会直接关系到维度建模的好坏，因此良好的维表设计就显得至关重要，今天就让我们就一起来探究下关于维表设计的相关概念和一些技术。维度变化维度表的数据通常来自于前台业务系统，比如商品维度表可能来自于 ERP 或者超市 POS 系统的
一、DWD层明细事实表设计事实表有粒度大小之分，基于数据仓库层次架构，明细事实表一般存在于dwd层，该层事实表设计不进行聚合、汇总动作，仅做数据规范化、数据降维动作，将多个实事表的内容汇总到一张表中,同时数据保持业务粒度，确保数据信息无丢失。数据降维： 为了提高模型易用性，将常规维度表中的常用属性数据冗余到相应的事实表中，从而在使用的时候避免维表关联的方式，既为数据降维。事实表的设计主要是根据业务
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2023-11-06 22:17:18
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一、数据仓库设计-认识数据仓库1、数据仓库定义2、认识数据仓库数据仓库&数据库3、数据仓库发展历程4、基于大数据数据仓库构建特点应用场景广泛技术栈更全面、复杂5、数据仓库应用的范围与前景数据仓库存在的意义-- 数据治理基于大数据的数据仓库在互联网行业的主要应用未来更广泛的应用场景 1、数据仓库定义面向主题的、集成的、相对稳定的、反映数据历史变化的数据集合，用于支持决策管理。面向主题： 在
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2023-09-05 22:36:28
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数仓缓慢渐变维度表设计，另一篇比较好的文章结合实际案例缓慢渐变维度： 维度数据会随着时间发生变化，变化速度比较缓慢，这种维度数据通常称作缓慢渐变维； 由于数据仓库需要追溯历史变化，尤其是一些重要的数据，所以历史状态也需要采用一定的措施进行保存。大致分为以下几种实现思路1) 全量快照：每天保存当前数据的全量快照数据，该方案适合数据量较小的维度，使用简单的
在没有真正的数据仓库数据库之前，现在所有的数据仓库其实都只是一个基于维度模型创建的关系型数据库，但是数据仓库数据库本身有一些区别与比如OLTP数据库的独特特性，比如最显著的就是数据量最大的称为事实的表(一般都有百万甚至上亿的数据量)居于连接的中心，其周围是很多的基数比较小的称为维度的表(可能只有几百行数据)，然后居于中心的大数据量的事实表通过外键连接到十几甚至几十个小数据量的维度表。针对数据仓库的
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2023-08-04 20:21:37
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时间维表统计时间一般被分为日、周、月，其中天都能通过时间可直接截取成某一天20141125，月份也可配截取成20141001 或者 201410，但是周在一年中的开始和结束不一定都是完整的，建议2015W01为新年的第一天到新年第一个周日结束（20140101-20140104），最后一周为2015年的最后一个周一到新年最后一天（20151228-20151231） 函数
原创
2014-11-25 16:05:48
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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
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2023-10-20 16:39:28
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数据仓库设计数据仓库分层规划优秀可靠的数仓体系，需要良好的数据分层结构。合理的分层，能够使数据体系更加清晰，使复杂问题得以简化。以下是该项目的分层规划。 数据仓库构建流程以下是构建数据仓库的完整流程。数据调研数据调研重点要做两项工作，分别是业务调研和需求分析。这两项工作做的是否充分，直接影响着数据仓库的质量。业务调研业务调研的主要目标是熟悉业务流程、熟悉业务数据。熟悉业务流程要求做到，明
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
数据仓库搭建之数据仓库设计1.数据仓库的分层规划本项目的分层规划如下图所示:对于原始数据层（ODS）：该层我们存放的是未经处理的原始数据，结构上与源系统保持一致，这是数据仓库的数据准备区。对于明细数据层（DWD）：该层我们是基于维度建模理论进行构建的，用于存放维度模型中的事实表，保存各个业务过程的最小粒度的操作记录。对于公共维度层（DIM）：该层我们是基于维度模型建模理论进行构建的，存放的是维度模
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2023-08-08 16:46:29
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数据仓库作为全行或全公司的数据中心和总线，汇集了全行各系统以及外部数据，通过良好的系统架构可以保证系统稳定性和处理高效性，那如何保障系统数据的完备性、规范性和统一性呢？各数据分区的模型设计思路：数据架构部分中提到了在数据仓库中主要分为以下区域，那各数据区域的主要设计原则如下： 1.主数据区：主数据区是全行最全的基础数据区，保留历史并作为整个数据仓库的数据主存储区，后续的数据都可以从主数
一、数据仓库实施流程：梳理指标体系：根据公司实际指标体系，简单的做下总结确定数据来源 如哪些业务系统，订单、商品、库存、供应商、合作商、采购、营建、资产、运营等系统。确定各系统的数据体系 如现制商品数、外购商品数、等效商品数、客均商品数、响应时长、超时时长、外送时长、准时率等。数据域划分
如用户域（用户注册、用户消费、用户留存）、流量域（用户下载、用户启动、用户使用（页面访问、下单、分享、点击）、
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2023-07-18 08:47:30
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前言 数仓顾名思义是数据仓库，其数据来源大多来自于业务数据(例如:关系型数据库)，当设计数仓中表类型时(拉链表、增量表、全量表、流水表、切片表)时，应先观察业务数据的特点再设计数仓表结构。 首先业务数
