5.2 维度建模维度建模是一种将大量数据结构化的逻辑设计手段，包含维度和指标，它不像ER模型目的是消除冗余数据，维度建模是面向分析，最终目的是提高查询性能，所以会增加数据冗余，并且违反三范式。维度建模也是重点关注让用户快速完成需求分析且对于复杂查询及时响应，维度建模一般可以分为三种：星型模型雪花模型星座模型其中最常用的其实是星型模型5.2.1 背景在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表
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2024-06-10 00:18:14
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数据仓库建模（四）：维度表的设计一、维度表的整体结构1.1 维度表的结构设计1.2 维度代理键1.3 自然键、超久键和超自然键1.4 下钻与上卷1.5 维度退化1.6 非规范化的扁平维度1.7 多层次维度1.8 维度属性的标识与状态信息1.9 维度表中的空值属性1.10 日历日期维度1.11 扮演角色的维度1.12 杂项维度1.13 雪花维度1.14 支架维度二、使用一致性维度集成2.1 一致性
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2023-10-19 08:53:15
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数据仓库建模规划（绝对重点）1. ODS层1）HDFS用户行为数据2）HDFS业务数据3）针对HDFS上的用户行为数据和业务数据，我们如何规划处理？（1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。（2）数据采用压缩，减少磁盘存储空间（例如：原始数据100G，可以压缩到10G左右）（3）创建分区表，防止后续的全表扫描2. DIM层和DWD层DIM层DWD层需构建维
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2023-07-12 21:00:21
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## hIve维度：解读高维数据的新方法
> *本文作者：开放AI学习社区*
> *本文编辑：开放AI教育团队*
> *本文维度：计算机科学*
 退化维的定义是Ralph Ki
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2024-01-25 20:21:22
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# MySQL任意维度组合：快速入门指南
在数据处理和分析中，往往需要对数据进行多维度的组合查询。对于刚入行的小白来说，如何在MySQL中实现这种“任意维度组合”可能是一个挑战。但是，只要我们理清思路、明确步骤，就可以轻松应对。本文将带你逐步了解这一过程，并为你提供必需的代码示例。
## 整体流程
为了便于理解，我们将整个过程分为以下几个步骤。请参考下面的流程表：
| 步骤 | 内容
一、维度模型分类:星型模型,雪花模型,星座模型1、星型模型星型模型中只有一张事实表，以及0张或多张维度表，事实与纬度表通过主键外键相关联，维度之间不存在关联关系，当所有纬度都关联到事实表时，整个图形非常像一种星型的结构，所以称之为“星型模型”。注：事实表中只存外键和度量值。 2、雪花模型当一个或多个纬度表没有直接连接到事实表，而是通过其他维度表连接到事实表时，其图解就像多个雪花连
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2023-09-15 22:06:09
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文章目录一、数仓分层1.1 数仓的分层1.1.1 ODS(原始数据层)层1.1.2 DWD(数据明细层)层1.1.3 DWS(数据服务层)1.1.4 DWT(数据主题层)1.1.5 ADS（数据应用层）1.1.6 总结二、数仓理论2.1 范式、2.2 函数依赖2.3 常见的三范式2.4 关系建模和维度建模2.5 维度表和事实表2.6 维度建模的模型2.7 事实表的分类2.8 数据仓库建模2.8.
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2023-06-27 20:02:30
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1、数据建模常用的模型有哪些？（1）星型模型。 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。 星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成，且具有以下特点： A、维表只和事实表关联，维表之间没有关联； B、每个维表主键为单列，且该主键放置在事实表中，作为两边连接的外键； C、 以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布。
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2023-10-08 22:54:04
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相关概念：退化维度的维度表可以被剔除，从而简化维度数据仓库的模式。因为简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度。需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。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”。与其他存储在维表中的维度一样 ，退化维度也可以用来进行事实表的过滤查询、实现聚合操作等。
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2024-07-05 05:49:22
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# Hive周维度的数据处理与分析
随着大数据技术的发展，越来越多的企业和组织开始探讨如何从海量数据中提取有价值的信息。在这个过程中，Hive作为一个数据仓库工具，提供了很好的解决方案，使得数据的存储和查询更加便捷。本文将围绕Hive中的“周维度”数据处理展开讨论，结合代码示例，帮助大家更好地理解这一概念。
## 什么是周维度
在数据分析中，维度是用来描述数据特征的属性。在时间维度里，通常我
# Hive 中的维度（DIM）介绍
在数据仓库和大数据分析的领域，维度表（Dimension Table）是一个重要的概念。在 Hive 中，维度表一般用于描述业务中的实体信息，比如客户、产品、时间等。这些表通常不会频繁更改，其数据用于补充和丰富事实表（Fact Table）的数据，从而提供详细的分析和报告。
## 什么是维度表？
维度表是星型模型或雪花模型中的核心组成部分。它们通常包含多
原创
2024-09-24 06:16:44
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# 在 Hive 中实现周维度分析
在数据分析中，通常需要根据特定维度来处理数据，例如以“周”为单位进行分析。Hive 是一个用于大规模数据处理的分布式数据仓库框架。在这里，我将引导你实现 Hive 周维度的分析需求，以下是整个实现过程。
## 流程概述
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 创建原始数据表 |
| 2 | 创建周维度表 |
| 3
维度建模（dimensional modeling）是数据仓库建设中的一种非常重要的数据建模方法，是将数据进行结构化的逻辑设计方法。维度建模由数据仓库领域的大师Ralph Kimball最先提出，他所参与著作的《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著作。维度建模是从分析决策的需求为出发点，构建数据模型，构建的数据模型是服务于数据分析需求。维度建模在解决更快速完成数据分析需求的同时
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2023-08-16 09:52:22
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1、维度按照稳定性分为稳定、缓慢变化和变化频繁 （1）稳定的维度，全量抽取 （2）缓慢变化维的处理，有三种处理方式。我们用第二种方法。 就是记录历史变化。1）.维度表的处理 维度表的抽取逻辑：把新的维度union all上已有的维度，已有维度若关联得上当天的数据，并且end_date =‘9999-12-31’,则end_date更新为昨天维度表与事实表关联： a.关系型的数据库，就是join的同
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2024-04-28 12:35:29
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