B. 数据仓库 — 建模技术 — 建模步骤单场景维度设计步骤选择业务过程业务过程：组织完成的操作型活动
业务过程通常用行为动词标示由某个操作型系统支撑，如订单和购买系统业务过程建立获取关键性能度量业务过程通常由输入激活、产生输出度量应该将注意力放在业务过程，而不是放在功能化的部门，可以更方便的获取一致的企业信息声明事实粒度在所有维度设计中强制实行一致性是保证BI应用性能和易用性的挂件。在从给
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2024-01-27 19:50:41
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本章内容简介：如何从数据库检索数据(SELECT)如何向表中插入数据(INSERT)如何适当更新数据(UPDATE)如何删除表中数据(DELETE)3.1 基本SELECT语句 如果你在此之前没有使用过SQL语言，或者还未真正理解它，那么注意学习本章的内容SELECT语句极其语法结构是SQL Server执行全部命令的基础。SELECT 语句的语法规则如下：SELECT [ALL|DIS
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2024-07-12 15:36:56
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因为项目还没有真正开始，但是接触BI已有半年多，手痒，这几天准备
搞一个简化版本的BI项目。一方面给刚BI入门的朋友一个参考，另外一
方面也为自己的将要开始的项目做个准备，让自己能够考虑到一些项目
的细节。同时也希望对BI有研究的朋友提供一些建议和经验。
因为我们的这个案例是采用微软的sqlserver2005的BI平台开发的，所以
这里先贴一张WebCast里面截来的图，这张图主要
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精选
2012-02-15 16:31:53
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文章目录前言一、ProGuard是什么？二、ProGuard使用1. 开启混淆2. 混淆配置3. 拓展了解ProGuard的输出文件说明ProGuard对代码的压缩参考 前言代码混淆的内容很多，下面仅介绍免费混淆工具：ProGuard。如果想了解更多关于混淆的知识，建议在实现代码混淆后再根据需求在网上找解决方案。一、ProGuard是什么？ProGuard是一款免费的混淆java字节码的工具，除
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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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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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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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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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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# 如何修改MySQL安装路径
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何修改MySQL的安装路径。这个过程可能对于一些刚入行的开发者来说有些困难，但只要按照步骤操作，就能顺利完成。首先，让我们看一下整个操作的流程。
## 操作流程
下面是修改MySQL安装路径的步骤：
```mermaid
pie
title 修改MySQL安装路径操作流程
"备份数据" : 30
"卸载原来的My
原创
2024-04-27 04:30:34
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spark.default.parallelism 只有在处理RDD时才会起作用，对Spark SQL的无效。 spark.sql.shuffle.partitions 则是对sparks SQL专用的设置RDD分区的一个分区原则：尽可能是得分区的个数等于集群核心数目无论是本地模式、Standalone模式、YARN模式或Mesos模式，我们都可以**通过spark.de
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2024-10-09 07:54:19
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首先我们先查看三个问题：①什么是数据模型；②为什么需要数据模型；③如何创建数据模型；一、什么是数据模型 数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。在这里，数据模型表现的抽象的实体和实体之间的关系，通过对实体和实体之间关系的定义和描述，来表达实际的业务中具体的业务关
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2023-08-11 14:28:30
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域分析就构成一个维度。再比如"昨天下
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2023-10-18 08:39:11
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w 缺少方法论 数据模型管理工具：不是DDL、excel、word 表有时间戳字段：便于今后ETL-抽取 逻辑建模使用CASE工具：如PowerDesign 逻辑模型应与之上（前）的概念模型一致 使用CASE工具由逻辑模型生成物理建模应用术语表自动生成物理模型的字段 数据建模师有效地和客户沟通，问出
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2017-06-23 22:17:00
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2评论
作者：穆晨来源：https://www.cnblogs.com/muchen/p/5310732.html阅读目录前言维度建模的基本概念维度建模的三种模式实例：零售公司销售主题的维度建...
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2021-07-12 17:45:21
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许久不见。咱们接着之前的来讲，你应该按我说的把kettle给学了一遍了吧？没学的话请赶紧去学，否则后面你也看不懂。 咱们今天从数仓理论开始讲！数据仓库维度模型设计1 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
文章目录大数据面试题_数据仓库篇离线数据仓库1、为什么要对数据仓库分层？2、数据建模用的哪些模型？3、你感觉数仓建设中最重要的是什么 大数据面试题_数据仓库篇离线数据仓库1、为什么要对数据仓库分层？用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因 此数据仓库会存在大量冗余的数据。如果不分层的话，如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清 洗过程，工作量巨大。通过数据分层
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2023-09-05 09:43:43
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@目录第1章 数仓分层1.1 为什么要分层1.2数据集市与数据仓库概念1.3 数仓命名规范1.3.1 表命名1.3.2 脚本命名1.3.3 表字段类型第2章 数仓理论2.1 范式理论2.1.1 范式概念2.1.2 函数依赖2.1.3 三范式区分2.2 关系建模与维度建模2.2.1 关系建模2.2.2 维度建模2.3 维度表和事实表（重点）2.3.1 维度表2.3.2 事实表2.4 维度模型分类2.
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2023-06-07 15:02:22
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数据仓库是用来分析数据并且从现有数据中发现新的价值，主要是用来预测未来的情况。数据仓库并不是解决所有问题的通用结构。它必须集中于某一问题领域，例如航空服务、顾客收益等。数据仓库也有有趣的一面，那就是数据库本身是稳定增长的。数据没有被删除，也不发生变更。我们不需要将冗余数据置于数据库之外（因为加入仓库中的数据经过了数据净化的过程，该过程检查了数据的正确性）来减少复杂性同时增强读取操作的性
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2024-08-11 13:04:36
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目录1 常见的建模方法1.1. 星型模型1.2. 雪花模型2 数据分层方法2.1 调用原则3 数据仓库分层3.1 空间换时间3.2 分层的价值 1 常见的建模方法 1.1. 星型模型星型模型是一种多维的数据关系，它由一个事实表和一组维度表组成。每个维度表都有一个维作为 主键，所有这些维的主键组合成事实表的主键。强调的是对维度进行预处理
原创
2021-10-06 16:26:30
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