维度建模和关系建模1、维度建模（1）定义维度模型是数据仓库领域另一位大师Ralph Kimball 所倡导的。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速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能，更直接面向业务。典型的代表是我们比较熟知的星形模型：星型模型由一个事实表和一组维表组成。每个维表都有一个维作为主键，所有这些维的主键组合成事
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2023-08-21 11:44:18
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数据仓库维度模型设计维度建模基本概念维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导，他的《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。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速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。维度建模是专门应用于分析型数据库 数据仓库 数据集市建模的方法。数据集市可以理解为是一种"小
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2023-09-21 15:30:30
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Hadoop的数据仓库工具Hive安装与编程实践重要知识点：hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。Hive是建立在 Had
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2023-09-01 10:22:46
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1、数据仓库1.1、数据仓库概述数据仓库是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，企业可从数据中获得宝贵的信息进而改进决策。同时，随着时间的推移，数据仓库中积累的大量历史数据对于数据科学家和业务分析师也是十分宝贵的。1.2、数据仓库核心架构2、数据仓库建模概述2.1、数据仓库建模的意义如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在
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2023-09-07 17:32:32
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一个好的数据仓库离不开前期高质量的数据建模，数据建模的一般有5个步骤.1. 确定主题2. 确定量度【统计的指标】3. 确认粒度【最小粒度原则】4. 确认维度【分析的各个角度，确认维度的层次和级别】5. 创建事实表模型阶段产出：业务模型---领域模型---逻辑模型---物理模型 业务建模，生成业务模型，主要解决业务层面的分解和程序化。领域建模，生成领域模型，主要是对业务模型进行抽象处理
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2023-05-31 11:42:05
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建模工具，一般企业以Erwin、powerdesigner、visio，甚至Excel等为主。PowerDesigner是Sybase的企业建模和设计解决方案，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。ERWin&nb
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2023-06-07 14:45:32
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1. Hive 及数据仓库简介 2. Hive 及数据仓库简介 3. Operator 操作 Operator都定义有:
1. protected List <Operator<? extends Serializable >> childOperators;
2. protected List <Operator<? extends Seriali
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2024-07-26 12:55:21
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读书开始日期： 2020-05-16 1.数据仓库、商业智能及维度建模初步：名词 ： DW/BI ：数据仓库/商业智能1.1 数据获取与数据分析的区别 ：操作型系统与DW/BI系统的比较 ： 操作型系统DW/BI系统作用保存数据使用数据任务确保组织能正常运转。研究分析企业的运转，并对其性能评估。优化的目的使其能更快处理事务。高性能地完成用户查询。&nbs
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2023-08-27 20:37:31
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DW/BI管理者的职责：理解他们的工作职责、目标和任务确定商业用户在制定哪些决策时需要DW/BI的帮助识别出那些制定高效率、高影响的决策的“最佳用户”发现潜在的新用户，并让他们意识到DW/BI能够给他们带来什么样的能力对业务用户发布高质量、相关的、可访问的信息进行分析：
选择健壮的、可操作的数据放入DW/BI系统中，从组织机构的各种数据源中仔细选择简化接口和应用，采用模板驱动模式，与用户认知过程轮
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2023-06-06 21:54:44
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概述在数据建模过程中，最简单的描述就是按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。在维度建模方法体系中，维度是描述事实的角度，如日期、客户、供应商等，事实是要度量的指标，如客户数、销售额等。维度建模还会分为星型模型、雪花模型等，各有优缺点，但很少直接回答一个问题，也就是数据仓库为什么要采用维度建模？ 维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimball 所倡导，他的《[数据仓库工具箱]》
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2023-08-21 11:45:06
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声明：以下内容是学习 《The Architecture for the Next Generation of Data Warehousing》 的笔记。为了解决数据仓库架构的选择问题并清除所有的干扰。DW2.0 是为了下一代数据仓库定义的数据仓库构架。 2.1 DW2.0 -- 一种新的范式这种新的范式关注数据的不同类型、基本结构、以及它们怎样关联起来形成一个强大的数据存
# 教你如何实现数据仓库建模工具chiner
## 摘要
在本文中，我将指导你如何实现数据仓库建模工具chiner。作为一名经验丰富的开发者，我将为你提供整个流程的步骤，包括代码示例和注释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 安装chiner
安装chiner --> 创建项目
创建项目 --> 设计数据模型
设计
原创
2024-06-28 05:36:29
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前面介绍了一些抽象建模方法和理论，可能理解起来比较困难。所以，这里举一个例子说明数据仓库建模的大概规程。一、背景介绍 熟悉社保行业的人员知道，目前我们国家的社保主要分为养老、失业、工伤、生育、医疗保险和劳动力市场这6大块主要业务领域。在这6大业务领域中，目前的状况养老和事业的系统已经基本完善，已经有一部分数据开始互联网监测。而对于工
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2023-06-06 21:47:11
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数据规范前，需注意：1、列出实体：名词（表）；2、勾勒出关系：动词；3、尽量消除多对多关系；4、列出所有属性（列）；5、数据规范需满足：1NF >2NF >3NF >BC NF (3.5NF) >4 NF > 5NF（一般能做到满足3NF就行）；6、建模需先规范化、再逆规范化，尽量不要想着一步到位，可能会出现很多意想不到的结果；7、每个非属主性必须依赖于主属性，且依赖
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2024-08-01 17:28:48
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一：数仓建模原则1.1 原子数据需要详细 维度建模应该使用最基础的原子数据进行填充，以支持不可预知的来自用户查询的过滤和分组请求。用户通常不希望每次只看到一个单一的记录，但是你无法预测用户想要掩盖或者显示那些数据。1.2 相同的粒度或者同级的详细程度 在组织事实表时候，粒度有三个基本原则：事务，周期快照，累加快照。无论粒度如何，事实表中的度量单位
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2024-07-18 20:41:40
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Hive是基于hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。本质是将SQL转换为MapReduce程序。hive的主要用途：用来做离线数据分析，比直接用MapReduce程序开发效率更高。直接使用MapReduce所面临的问题：人员学习成本太高：使用mr直接分析数据的前提是需要开发复杂的mapreduce程序，这对于数据仓库的受众群体来说，学习成
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2023-07-20 20:10:11
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从Yahoo的 Web搜索研究，到Facebook的数据分析，再到百度的搜索日志分析、淘宝的数据魔方服务，Hadoop的身影都已经到处闪现。简单来讲，社会化数据时代的企业需要像八爪鱼一样，能够发现并拿到他需要的数据，而Hadoop技术的好处就是，不但可以方便地嵌入到各种实际应用中以实现全文搜索/索引，而且可以进行数据抓取。比如雅虎，通过应用这一技术，几乎可以实时分析每一个页面点击并优
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2024-08-02 11:00:54
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第一章 维度建模初步数据仓库或者商业智能首先应该考虑的是业务需求数据仓库或者商业智能的项目需要数据库管理员+商业分析师1.1数据获取与数据分析的区别数据获取：通过操作型系统记录数据，后者手工导入数据库中数据分析：对记录在操作型系统的数据进行汇总、加工，对于操作过程是否正确给予检查 1.2数仓和商业智能的目标简单快捷：数据要让业务人员一看就明白；数据结构与标识符合业务用的思维过程和词汇；
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2023-12-18 21:08:37
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面试题整理一、数据仓库基础1.范式建模和维度建模2.主题域划分3.数据仓库分层优点4.事实表分类5.缓慢变化维6.数据输出SLA保障7.大表JOIN大表优化二、Hive基础1.HIVE SQL优化2.Hive Join类型3.Hive Map和Reduce个数4.Hive Map和Reduce的Shuffle过程5.Hive JOIN,GROUPBY过程1.JOIN2.GROUP BY6.Hiv
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2023-06-07 13:33:44
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文章目录一. 建模过程概述二. 组织工作2.1 确定参与人 ，特别是业务代表们2.2 业务需求评审2.3 利用建模工具2.4 利用数据分析工具2.5 利用或建立命名规则2.6 日历和设施的协调三. 维度模型设计3.1 统一对高层气泡图的理解3.2 开发详细的维度模型3.3 模型评审与验证参考: 一. 建模过程概述 开始讨论维度建模设计工作前，必须考虑正确的人选 。最值得注意的是，我们强烈主张业
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2024-04-16 11:15:48
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