在BI/DW领域中，围绕“哪一种数据仓库架构（Data Warehouse Architecture）最佳？”的争论一直没有休止，这个问题同时也是企业在建立DW时需要决策的关键问题。Bill Inmon的集线器架构/企业信息工厂架构（Hub and Spoke / CIF – Corporate Information Factory）与Ralph Kimball的数据集市/数据仓库总线架构（D
维度建模
围绕三个问题来展开
1、怎么组织数据仓库中的数据？
2、怎么组织才能使得数据的使用最为方便和便捷？
3、怎么组织才能使得数据仓库具有良好的可扩展性和可维护性？
维度建模两大派系 Bill Inmon
# 数据建模与总线架构：架构设计的前沿探索
在现代软件开发中，数据建模和架构设计是至关重要的环节。本文将重点探讨数据建模和总线架构（Bus Architecture），并通过代码示例和图示说明其应用。
## 什么是数据建模？
数据建模是将现实世界的实体及其关系转换成可以在数据库中有效存储和访问的结构的过程。数据模型提供了一种语言来描述数据结构及其相互关系，通常包括概念模型、逻辑模型和物理模型
凡是建设数据仓库，一定会提到维度建模方法。这一方法是Kimball最先提出的，其最简单的描述就是，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、商品、地址等，事实是要度量的指标，如用户数、销售额等。按照一般书籍的介绍，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？这个问题的基本判断在于
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2023-10-27 15:08:18
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维度建模法维度建模将信息组织到结构中，这些结构通常对应于分析者希望对数据仓库数据使用的查询方法。1999 年第三季度西北地区的食品销售额是多少？表示使用三个维度（产品、地理、时间）指定要汇总的信息。星型模式之所以广泛被使用，在于针对各个维作了大量的预处理，如按照维进行预先的统计、分类、排序等。通过这些预处理，能够极大的提升数据仓库的处理能力。特别是针对 3NF 的建模方法，星型模式在性能上占据明显
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2023-07-19 11:05:11
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# 维度建模架构入门指南
维度建模是一种数据建模技术，它将数据结构化到一个易于理解和查询的形式，主要用于数据仓库和商业智能应用。在本篇文章中，我们将指导一位刚入行的小白，理解并实现维度建模的过程。
## 维度建模流程
在实施维度建模之前，我们需要明确整个流程，以下是主要步骤：
| 步骤 | 描述 | 工具/技术
# 数仓建模总线架构实现指南
在现代数据管理中，数仓建模总线架构是一种行之有效的方法，能够帮助开发者设计出灵活、可扩展的数据仓库。对于刚入行的小白，这里将提供一份详尽的指南，包括实现的流程、每一步具体需要做的事情，以及相应的代码示例。
## 流程概述
以下是实现数据仓库建模总线架构的整体流程：
| 步骤 | 描述 | 输出
维度建模（dimensional modeling）是数据仓库建设中的一种非常重要的数据建模方法，是将数据进行结构化的逻辑设计方法。维度建模由数据仓库领域的大师Ralph Kimball最先提出，他所参与著作的《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著作。维度建模是从分析决策的需求为出发点，构建数据模型，构建的数据模型是服务于数据分析需求。维度建模在解决更快速完成数据分析需求的同时
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2023-08-16 09:52:22
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总线按功能和规范可分为三大类型:[(1) 片总线(chip bus, c-bus) 又称元件级总线，是把各种不同的芯片连接在一起构成特定功能模块(如cpu模块)的信息传输通路。 (2) 内总线(internal bus, i-bus) 又称系统总线或板级总线，是微机系统中各插件(模块)之间的信息传输通路。例如cpu模块和存储器模块或i/o接口模块之间的传
# 维度数据模型总线架构
在现代数据仓库和商业智能领域，数据的组织与存储方式对分析结果和决策支持至关重要。维度数据模型（Dimensional Data Model）是实现高效数据存储与查询的一种有效方式。本文将介绍维度数据模型的总线架构，并通过示例和代码进行详细说明。
## 1. 什么是维度数据模型总线架构
维度数据模型总线架构（Data Warehouse Bus Architectur
# 维度建模物理架构图的实现
维度建模是数据仓库设计中的一种重要方法，可以帮助我们更好地组织和分析数据。在实际操作中，制作一个维度建模物理架构图不仅是数据建模的关键步骤，也是理解数据如何流动的重要环节。本文将指导你如何创建维度建模物理架构图，并逐步详解每个步骤。
## 整体流程
下面是创建维度建模物理架构图的流程表：
| 步骤 | 描述
维度建模主要源自数据集市，主要面向分析场景。维度建模以分析决策的
原创
2022-07-02 00:02:49
377阅读
维度建模，比起传统的数仓结构，简单明了，扩展性和耦合性也有所提高。维度建模主要就是围绕着维度表与事实表而进行的。维度建模就是引入了了这两个表。维度和事实我的理解是不需要抠细节，不需要过分的强调哪一张表是维度表哪一张表是事实表，维度表在设计的时候主要就是为了扩展事实，在有的时候不同的事实可能会让其他的事实表跟着变成了维度表，我的理解是维度表是围绕着某一个事实表而服务的，在这
分类目录：商业智能《维度建模》总目录数据仓库和商业智能（Data Warehousing and Business Intelligence，DW/BI）行业渐趋成熟。尽管初期仅有部分大型公司采用，但从那时起，DW/BI逐渐为各种规模的公司所青睐。业界已建立了数以千计的DW/BI系统。随着数据仓库原子数据的不断增加以及更新越来越频
原创
2022-01-24 17:52:26
361阅读
维度模型：1.星形模型 2.雪花模型维度建模的步骤：1. 选择业务流程2. 声明事
原创
2022-12-07 14:51:26
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5.2 维度建模维度建模是一种将大量数据结构化的逻辑设计手段，包含维度和指标，它不像ER模型目的是消除冗余数据，维度建模是面向分析，最终目的是提高查询性能，所以会增加数据冗余，并且违反三范式。维度建模也是重点关注让用户快速完成需求分析且对于复杂查询及时响应，维度建模一般可以分为三种：星型模型雪花模型星座模型其中最常用的其实是星型模型5.2.1 背景在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表
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2024-06-10 00:18:14
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数据仓库建模规划（绝对重点）1. ODS层1）HDFS用户行为数据2）HDFS业务数据3）针对HDFS上的用户行为数据和业务数据，我们如何规划处理？（1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。（2）数据采用压缩，减少磁盘存储空间（例如：原始数据100G，可以压缩到10G左右）（3）创建分区表，防止后续的全表扫描2. DIM层和DWD层DIM层DWD层需构建维
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2023-07-12 21:00:21
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数据仓库建模（四）：维度表的设计一、维度表的整体结构1.1 维度表的结构设计1.2 维度代理键1.3 自然键、超久键和超自然键1.4 下钻与上卷1.5 维度退化1.6 非规范化的扁平维度1.7 多层次维度1.8 维度属性的标识与状态信息1.9 维度表中的空值属性1.10 日历日期维度1.11 扮演角色的维度1.12 杂项维度1.13 雪花维度1.14 支架维度二、使用一致性维度集成2.1 一致性
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2023-10-19 08:53:15
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在数据仓库持续演进的过程中，逐渐产生了不少的架构方法，主要有Inmon架构，Kimball架构，数据集市架构及混合架构等。 一 数据集市 先说说数据集市吧，数据集市也不是之前单独按照每个部门去搭建的，都是出自搭建好的企业级数据仓库。属于从属数据集市，可以有效消除各部门数据不一致的情况。 早期数据集市 ...
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2021-08-16 09:46:00
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2评论
建模方法论数仓的建模或者分层，其实都是为了更好的去组织、管理、维护数据,所以当你站在更高的维度去看的话，所有的划分都是为了更好的管理。小到JVM 内存区域的划分，JVM 中堆空间的划分(年轻代、老年代、方法区等)，大到国家的省市区的划分，无一例外的都是为了更好的组织管理访问性能：能够快速查询所需的数据，减少数据I/O。数据成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果数据复用，降低大数据系统中的存储成本
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2023-10-18 22:30:31
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