目录1-背景2-解决方案2.1-重写维度值2.2-插入新的维度行2.3-添加新的维度列2.4-拉链表处理 1-背景众所周知，虽然维度表属性相对稳定，但是并不是一成不变的，尽管相当缓慢，维度值仍会随时间而变化。比如商品类目的改变，医院等级的改变。在一些情况下，保留历史数据没有什么分析价值，而在另一些情况下,保留历史数据是非常重要的。2-解决方案2.1-重写维度值在维度表中，仅需以当前值重写先前存在
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2024-09-24 23:50:05
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目录维度建模基本概念事实表维度表事实表与维度表总结维度建模三种模式数据仓库分层好处数仓分层思想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
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2023-09-21 06:25:42
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介绍了数仓维度建模，维度表，代理键
概览本文主要讨论什么是星型模型
事实表举例维度表举例如何设计维度表
为什么需要代理键为什么维度表要设计成拉链表用原来的主键+日期作为联合主键能否替代拉链为什么不把聚合指标存到维度表一、 从星型模型说起Fact Tables事实表用实例说明，例子是交易的场景：datestoreitemqtyamount2021-01-0
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2023-11-17 15:01:22
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在商业智能项目的实施过程中，维度建模技术和企业数据仓库建模是两种不同的方法论，以下是以应用驱动、提供快速原型的商业智能项目的实施和规划过程中使用的维度建模方法时的标准实施过程。具体到项目中则根据项目的规模及所涉及的业务范围而有所补充或裁减。1. 商业智能项目规划a) 数据仓库项目的定义及范围 b) 项目准备评估 c) 业务合理性证明2. 商业智能项目业务需求定义a) 业务需求收集 b) 业务需求审
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2024-06-19 06:51:38
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# 数据仓库时间维度表的科普
在数据仓库（Data Warehouse）中，时间维度表是一个重要的组成部分。它不仅为数据分析提供了时间的上下文，还使数据分析师能够轻松地处理时间序列数据。本文将介绍时间维度表的概念、结构以及如何实现一个简单的时间维度表，最后以代码示例来加深理解。
## 什么是时间维度表？
时间维度表是一个用于存储与时间相关信息的表，其中包含有关日期、周、月份、季度等多种时间粒
原创
2024-10-24 03:41:35
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# 数据仓库日期维度表实现流程
## 1. 简介
在数据仓库中，日期维度表是非常重要的一个维度表，用于存储日期相关的信息，如年、月、日、星期等。它可以作为其他事实表的外键，用于连接事实表和其他维度表，提供灵活的时间分析和报表功能。
## 2. 实现步骤
下面是实现数据仓库日期维度表的步骤，以及每一步需要做什么。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建日期维度表
原创
2023-08-23 03:28:58
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# 数据仓库维度表更新
在数据仓库中，维度表是用来描述事实表的属性的表，它包含了关于业务过程的维度信息，用来对事实数据进行分析和查询。维度表的更新是数据仓库中非常重要的一个环节，因为它直接影响到数据的准确性和分析结果的有效性。本文将介绍数据仓库维度表更新的相关知识，并提供代码示例帮助理解。
## 什么是维度表？
维度表是数据仓库中描述业务过程的表，它包含了业务过程的各种属性信息。维度表通常包
原创
2024-07-04 03:21:53
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维度维度在数据仓库中主要对事实指标进行过滤和重新组织提供指导。可以将用户对事实的查询结果按照维度指标进行筛选，只允许与维度指标相关的数据返回给用户。维度一般具有如下特性：可以形成一个维度体系，具备访问和过滤事实的能力，能够提供相关的非标准实体，包括一个完整的维度体系编码、关键词以及相关的表示，可以映射到用户所需要信息的列。在物理数据仓库中是较小的表，可以对前台用户的应用程序进行数据填充，或引用红花
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2023-10-18 05:25:13
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目录导读：1.数据仓库简介2.数据仓库的发展3.数据仓库建设方法论4.数据仓库架构的演变5.实时数仓案例6. 实时数仓与离线数仓的对比 导读：本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。1.数据仓库简介数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（N
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2023-09-04 09:36:29
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1、星型模型事实表（Fact Table）和维表（Dimension Table）组成。每个维表中都会有一个维作为主键，所有这些维的主键结合成事实表的主键。事实表的非主键属性称为事实，它们一般都是数值或其他可以进行计算的数据。 在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型
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2023-07-24 22:13:12
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1.维度建模被广泛应用所满足的需求（维度建模的优势）：以商业用户更易理解的方式发布数据提高查询性能2.星型模型和OLAP多维数据 在关系型数据库中实现的维度模型称为星型模型，因其结构类似星型结构。在多维数据库中实现的维度模型通常称为联机分析处理（OnLine Analytical Processing,OLAP）多维数据库。 如何理解实体表、维度表、事实表？实体表：实体表就是一个实际对
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2023-09-15 10:09:17
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数据仓库建模方法论维度建模）1 什么是数据模型 数据模型是抽象描述现实世界的一种方法，是通过抽象的实体及实体之间的联系来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。 数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的特定模型。由下图四部分内容组成： l 业务建模，主要解决业务层面的分解和程序化。l&nb
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2023-07-24 16:58:18
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数据仓库什么是数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、稳定的且随时间变化的数据集合，用于支持管理人员的决策基础知识事实表 事实表是指保存了大量业务数据的表，或者说保存了一些真实的行为数据的表。例如：销售商品所产生的订单数据。维度表 维度指的就是一个对象的属性或者特征，例如：时间维度，地理区域维度，年龄维度这是维度的概念。维度表里面存放的其实就是刚才所说的那些维度相
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2024-01-17 09:17:25
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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
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2024-01-30 04:11:28
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维度表技术常见：增加列，维度子集，角色扮演维度，层次维度，退化维度，杂项维度，维度合并，分段维度等基本维度表技术。 一．增加列事实表和维度表上增加列。Hive上增加列，慎用alter table。原因老版本的hive对ORC格式表的模式修改，尤其是增加列的支持存在很多问题。JIRA上说2.0.0修复了ORC表模式修改问题。空值处理：<=> 二．维度子...
原创
2021-08-31 09:20:38
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维度表技术常见：增加列，维度子集，角色扮演维度，层次维度，退化维度，杂项维度，维度合并，分段维度等基本维度表技术。 一．增加列事实表和维度表上增加列。Hive上增加列，慎用alter table。原因老版本的hive对ORC格式表的模式修改，尤其是增加列的支持存在很多问题。
原创
2022-02-14 17:21:47
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本文导航前言：model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。01. 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
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2024-07-25 07:55:37
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个人觉得维度建模是展现分析数据的首选技术，主要是基于一下两个需要同时满足的需求： （1）以商业用户可理解的方式发布数据 （2）提供高效的查询性能 维度建模并不是一种新技术，例如数据库用这种方式来简化，简单性至关重要，因为他能够确保用户方便地理解数据，以及确保应用能快速，有效的发现及发布结果 举一个例子：加入某个个业务经理描述业务为：“我们在各种各样的市场销售产品，并不断地对我们的表现进
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2023-12-19 22:22:24
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在数据仓库中，维度是数据仓库概念的一个重要基础，因此维度的抽取和处理是一个重要的环节，对于不同的维度根据业务需求以及客观原因有许多不同的处理方式，以下将以SQLServer2000语法为例展开。
1 维概述
1.1 概述
维度 是多维数据集的结构性特性。它们是事实数据表中用来描述数据的分类的有组织层次结构（ 级别 ）。这些分类和级别
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2024-06-26 05:02:02
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维度模型以数据分析作为出发点，不遵循三范式，故数据存在一定的冗余。维度模型面向业务，将业务用事实表（SalesOrder：业务事实——下单记录、支付记录、加入购物车记录…）和维度表（业务事实的描述信息——何人何时何地）呈现出来。表结构简单，故查询简单，查询效率较高。第一范式：属性不可切割；第二范式：不存在部分函数依赖；第三范式：不存在传递函数依赖。 一个典型的维度建模一般需要经过如下几个步骤：业务
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2023-09-14 17:09:11
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