视图可以允许保存一个查询冰箱对待表一样对待这个查询进行操作。这是一个逻辑结构，因为他不像一个表会存储数据。hive 目前不支持物理化视图。当一个查询引用一个视图时，这个视图所定义的查询语句将和用户的查询语句组合在一起供hive制定查询计划。从逻辑上将，可以想象hive先执行视图，然后使用这个结果进行余下后续的查询。7.1 使用视图来降低查询复杂度当查询变得长或复杂的时候，通过使用视图将这个查询语句
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2023-07-12 14:42:21
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文章目录概述行转多列数仓详细数据路径代码1、数据准备2、设置动态分区3、第一天数据写入数据查询数据写入4、第二天数据写入数据查询数据写入补充 概述什么是事实表？ 每行数据代表一个业务事件，通常有很多外键（地区、用户…） 业务事件可以是：下单、支付、退款、评价… 业务事件有数字度量，如：数量、金额、次数… 行数较多，列数较少 每天很多新增事实表的分类分类说明特点场景事务型事实表以每个事务为单位数据
hive表的分类:内部表：管理表/managed_table，表的创建、表的数据的删除都是由hive自己决定的，像mysql中的表，内部表在进行删除的时候，
元数据和原始数据都会被删除。
外部表：external_table，和内部表对立，hive中的表不肯同时是内部表又是外部表的，该表结构上同内部表一样，
但是数据hive自己不能决定，外部表在进行删除的时候，只能删除元数据而原始数据还是存在与
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2023-09-01 11:40:59
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目录维度表和事实表hive on spark配置测试hive维度表和事实表维度表：一般是对事实的描述信息。每一张维表对应现实世界中的一个对象或者概念。 例如：用户、商品、日期、地区等。维表的特征：维表的范围很宽（具有多个属性、列比较多）跟事实表相比，行数相对较小：通常< 10万条内容相对固定：编码表事实表中的每行数据代表一个业务事件（下单、支付、退款、评价
01 - 事实表结构发生在现实世界中的操作型事件，其所产生的可度量值，存储在事实表中。从最低的粒度来看，事实
原创
2021-08-02 14:01:26
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Fact就是数据仓库里的事实表，把事实表做成一个分区表，事实表一般数据量很大，一般根据日期做分区
生成一个订单的事实表
================================================= 模拟订单数据==========================
模拟第一天数据
#模拟订单表数据内容：
order_id,user_id,price #维表，事实表
1,1
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2023-06-08 19:25:25
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# 项目方案：事实表的增量导入到Hive
## 1. 引言
在数据仓库中，事实表是存储了业务事实数据的表格，通常包含了大量的记录。当我们需要将事实表的数据导入到Hive中时，如果事实表的数据量较大，那么全量导入可能会非常耗时和耗资源。因此，我们需要设计一个方案来实现事实表的增量导入，以提高导入的效率和性能。
## 2. 方案概述
本方案的目标是实现事实表的增量导入到Hive。我们将采用以下
事实表设计原则事实表类型事实表设计方法三种事实表的比较单事务事实表和多事务事实表
原创
2021-10-14 17:25:11
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维度表示对数据进行分析时所用的一个量, 比如分析产品销售情况, 可以选择按类别来进行分析,或按区域来分析. 这样的按..分析就构成一个维度。前面的示例就可以有两个维度：类型和区域。另外每个维度还可以有子维度（称为属性），例如类别可以有子类型，产品名等属性。下面是两个常见的维度表结构：产品维度表：Prod_id, Product_Name, Category, Color
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2013-08-03 10:19:41
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维度表示你要对数据进行分析时所用的一个
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2022-08-19 10:54:01
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1. 维度表维度表：一般是对事实的描述信息。每一张维表对应现实世界中的一个对象或者概念。 例如：用户、商品、日期、地区等。维表的特征：维表的范围很宽（具有多个属性、列比较多）跟事实表相比，行数相对较小：通常< 10万条内容相对固定：编码表时间维度表：日期IDday of weekday of year季度节假日202
BI平台分为事实表、维表，然后两种表聚合成一个宽表。(注意这里取的BI平台是Davinci：https://edp963.github.io/davinci/)其维表、事实表的关系图如下：一个维表会对应多个事实表，而维表和事实表所有关联起来就形成一个宽表，其关系如同mysql中的外键索引，如A表中有B_id，A作为维表，B作为事实表，A(维表)可通过B_id来关联B...
原创
2023-04-03 12:38:11
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一：事实表的特性 粒度： 事实表中一条记录所表达的业务细节程度被称为粒度。通常粒度可以通过两种方式来表述：一种是维度属性组合所表示的细节程度：一种是所表示的具体业务含义。 事实： 事实表当中最为重要的特性就是事实了，即在特定环境下的度量值，一般分为这几类：可加性：可加性事实是指可以按照与事实表关联的 ...
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2021-10-28 09:34:00
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数据仓库的物理模型较常见的操作型数据库的物理模型有很大不同。最明显的区别是：操作型数据库主要是用来支撑即时操作，对数据库的性能和质量要求都比较高，为了防止“garbage in，garbage out”，通常设计操作型数据库的都要遵循几个范式的约束，除非少数情况下为了性能进行妥协，才可能出现冗余。而数据仓库的建立并不上为了支撑即时操作，或者说，数据仓库的数据是来源于即时操作产生的数据，而不是直接来
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2023-08-13 19:47:37
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维度表示你要对数据进行分析时所用的一个量, 比如你要分析产品销售情况, 你可以选择按类别来进行分析,或按区域来分析. 这样的按..分析就构成一个维度。前面的示例就可以有两个维度：类型和区域。另外每个维度还可以有子维度（称为属性），例如类别可以有子类型，产品名等属性。
下面是两个常见的维度表结构：
产品维度表：Prod_id, Product_Name,
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2012-04-06 16:46:12
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事实表分成三种：事务事实表、周期快照事实表、累计快照事实表事务事实表官方定义是：发生在某个时间
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2022-07-09 00:20:30
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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
早期的数据仓库构建思想是将所有能得到的数据都放入数据仓库，随着信息的爆炸，数据仓库的尺寸开始变得不可接受。有两种方法可以解决这个问题，一个是数据过滤减少进入数据仓库的数据，另一个就是通过合理的设计减小数据仓库存储空间。本文简单讨论一下第二种方法。 在维度建模的设计中，维度表占用的空间相比事实表要小很
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2016-05-03 14:55:00
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一个典型的样例是，把逻辑业务比作一个立方体，产品维、时间维、地点维分别作为不同的坐标轴，而坐标轴的交点就是一个详细的事实。也就是说事实表是多个维度表的一个交点。而维度表是分析事实的一个窗体。
首先介绍下数据库结构中的星型结构，该结构在位于结构中心的单个事实数据表中维护数据，其他维度数据存储在维度表中。每一个维度表与事实数据表直接相关，且通常通过一个键联接到事实数据表中。星型架
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2015-02-15 19:37:00
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在本篇文章中,我们重要介绍维度属性的内容,自我感觉有个不错的建议和大家分享下现实表和纬度表概述现实表在多维数据仓库中，保存度值量的细详值或现实的表称为“现实表”。现实数据表平日含包量大的行。现实数据表的重要特点是含包字数数据（现实），并且这些字数信息可以汇总，以供给有关单位作为历史的数据，每一个现实数据表含包一个由多个部组分成的索引，该索引含包作为键外的关相性纬度表的主键，而维度表含包现实录记的特性。现实数据表不应该含包描述性的信息，也不应该含包除字数度量段字及使现实与纬度表中对应项的关相索引段字以外的任何数据。一个按照州、产品和月份分划的售销量和售销额存储的现实表有5个列，念概上与上面的示例
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2013-05-05 22:46:00
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