架构模式的选择数据仓库的架构主要有星型和雪花型两种方式，下面从多个角度来比较一下这两种模式的利弊。从查询性能角度来看，在OLTP-DW环节，由于雪花型要做多个表联接，性能会低于星型架构；但从DW-OLAP环节，由于雪花型架构更有利于度量值的聚合，因此性能要高于星型架构。从模型复杂度来看，星型架构更简单。从层次概念来看，雪花型架构更加贴近OLTP系统的结构，比较符合业务逻辑，层次比较清晰。从存储空间
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2023-08-09 17:01:43
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一、星型模型 当所有维表都直接连接到“ 事实表”上时，整个图解就像星星一样，故将该模型称为星型模型。星型架构是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余，如在地域维度表中，存在国家A 省B的城市C以及国家A省B的城市D两条记录，那么国家A和省B的信息分别存储了两次，即存在冗余。二、雪花模型 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过
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2024-01-11 12:47:38
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一、概述在数据仓库的建设中，一般都会围绕着星型模型和雪花模型来设计表关系或者结构。下面我们先来理解这两种模型的概念。二、星型模型星型模型：是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相来连接，不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余。比如：销售数据仓库中的星型模型三、雪花模型雪花模型：当有一个或多个维度表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维度表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在
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2024-01-15 10:31:09
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数据仓库（四）星型模型和雪花模型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进行组织。一、星型模型当所有维表都直接连接到“ 事实表”上时，整个图解就像星星一样，故将该模型称为星型模型。星型架构是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，
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2023-08-07 23:34:27
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1. 星型模式星形模式(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； 2. 雪花模式
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2023-07-26 22:30:38
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# 数据仓库 ADS 星型结构简介
数据仓库是一个用于存储、整合和分析大量数据的系统。在数据仓库中，数据以不同的结构存储，而其中一种常见的结构就是 ADS 星型结构。在本篇文章中，我们将详细介绍 ADS 星型结构的特点、使用场景和实现方法，并附带代码示例来帮助读者更好地理解。
## ADS 星型结构简介
ADS 星型结构是一种基于主题的数据仓库模型，它以一个中心表为核心，周围围绕着多个维度表
原创
2024-01-09 23:02:34
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构建数仓的过程中，我们会接触到“星型模型”、“雪花模型”、“星座模型”的概念，对于在这个领域没有相关知识积累的人，可能会感觉到很困惑，今天就对这三个名词进行概念讲解，并简单说一下如何选择，期望大家看完能够有所帮助。1. 星型模型、雪花模型、星座模型 基础概念星型模型星型模型是所有维度表都是连接在一个事实表上面，雪花模型是将维度表拆分地更加详细，是多层次的。在星型模型的维度表里面
1. 数据仓库的概述1.1 数据仓库的基本内容数据仓库泛化、合并多维空间的数据。构造数据仓库涉及数据清理、数据集成和数据变换，可以看作数据挖掘的一个重要预处理步骤。此外，数据仓库提供联机分析处理（OLAP）工具，用于各种粒度的多维数据的交互分析，有利于有效的数据泛化和数据挖掘。数据仓库的基本内容包括：什么是数据仓库操作数据库与数据仓库的区别分离的数据仓库数据仓库模型数据提取变换和转入元数据库2.
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2023-08-07 23:25:45
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上一篇开了个头，从Kimball数据仓库生命周期方法角度，列出了数据仓库搭建的核心步骤，从这一篇开始将讲述技术路径：技术架构设计和产品选择和安装。首先先以某公司的数据仓库的总体架构图的视角，了解整个数据仓库搭建起来后结构大体的样子。 最底层是数据源，一般是在线的数据库或者是文件系统。对于在线数据库，一般是操作型数据库，比如mysql,oracle等，一般是存在主库和从库，从
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2023-07-24 22:24:22
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1.1 星型模型和雪花模型1.1.1 星型模型星型架构是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余。1.1.2 雪花模型当有一个或多个维表没有直
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2024-02-03 14:35:06
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前些日子在阿里数据仓库平台官网上看了一文章标题为:"ETL模型设计"的贴子,文章对数据仓库的星型模型及基于星型模型的雪花模型扩展描述的比较详细.个人只是感觉标题有些不妥,故文章标题改为:"数据仓库模型设计"。 传统的关系数据库一般采用二维数表的形式来表示数据，一个维是行，另一个
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2024-03-12 22:21:33
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在实际工作中多维分析的商业智能解决方案，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进行组织。一、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（Fact Table）和一组维表（Dimension Table）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实表的主键。事实表的非主键属
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2023-12-23 22:40:51
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数据仓库-维度模型描述Dimensional Modeling,简称DM，是一套技术和概念的集合，用于数据仓库设计核心概念事实表示对业务数据的度量通常是数字类型的，可以进行聚合和计算维度对观察数据的角度一组层次关系或描述信息，用来定义事实举例：销售金额是一个事实，而销售时间、销售的产品、购买的顾客、商店等都是销售事实的维度。维度模型按照业务流程领域即主题域简历，例如进货、销售、库存、配送等。不同的
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2023-10-27 11:51:04
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二.计算机网络的拓扑结构网络拓扑结构是指抛开网络电缆的物理连接来讨论网络系统的连接形式，是指网络电缆构成的几何形状，它能从逻辑上表示出网络服务器、工作站的网络配置和互相之间的连接。网络拓扑结构按形状可分为：星型、环型、总线型、树型及总线/星型及网状拓扑结构。1.星型拓扑结构：星型布局是以中央结点为中心与各结点连接而组成的，各结点与中央结点通过点与点方式连接，中央结点执行集中式通信控制策略，因此中央
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2024-01-11 11:09:01
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# 实现数据仓库星型结构图的空白模板
在现代数据分析中，数据仓库是一种非常重要的技术，而星型结构图通常是数据仓库中的一种有效建模方式。本文旨在帮助你构建一个数据仓库星型结构图的空白模板。以下是实现整个过程的步骤和详细说明。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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在构建现代数据仓库的过程中，星型模型作为一种广泛采用的数据建模方式，能够有效地提升查询性能与数据分析能力。星型模型的核心在于将事实表与维度表进行连接，通过简化的数据结构来支持快速查询。
### 背景定位
随着越来越多的数据生成与存储，企业在数据分析与决策中的需求日益增加。传统的数据库设计已无法满足高效的数据查询与分析需求。星型模型作为一种优化的数据库设计方式，可以帮助企业更好地管理与访问数据。
# 分析型数据仓库：构建高效的决策支持系统
分析型数据仓库（Analytical Data Warehouse）是用于存储和分析大量数据的系统，常用于支持商业智能、数据分析和决策制定。与传统的操作型数据库不同，分析型数据仓库采用了不同的数据建模和存储策略，能够优化数据查询速度，提升决策的效率和准确性。
## 数据仓库的基本概念
数据仓库是一个集成的，主题导向的数据存储系统。它汇集了来自多个数
数据仓库模型分析在数据仓库的建设中，一般都会围绕着星型模型和雪花模型来设计表关系或者结构。下面我们先来理解两种模型的概念。星型模型图如下：星型模型：是一种使用关系型数据库实现多维度分析空间的模式，用星型模型可以通过关系数据库来模拟OLAP模式，使用关系数据库+星型模型能够优化存储并且保持数据结构的灵活性。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，所有这些维表的主键组合成事实表
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2024-05-29 08:48:22
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数据仓库 之 数据建模理论 数据仓库建模理论就像大厦的地基，只有把建模理论理解清楚，在数据建模时才能有理有据。作为一个数据仓库开发人员，数据建模理论是我们必须要掌握和理解的一部分，只要充分理解了数据建模理论知识，在建设数据仓库时我们就可轻松上手。数据建模理论数据仓库的两大模式：Kimball维度建模 和 Inmon范式建模一、Inmon范式建模1.1、什么是Inmon范式模型？数据仓库是
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2023-10-16 16:45:34
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# 数据仓库设计：星型模型
## 引言
数据仓库设计是企业决策支持系统的核心。星型模型是一种广泛使用的设计方法，通过将数据组织成事实表和维度表的形式，使得数据查询更加高效和直观。本文将通过步骤分解来指导你实现星型模型。
## 流程概述
以下是进行星型模型设计的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 确定业务需求 |
| 2 | 收集数据
