文章目录数仓建模表分类事实表维度表维度退化范式建模维度建模星型模型雪花模型星系模型模型对比建模原则 数仓建模数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体以及实体之间的关系来表达现实世界中事务以及事务之间关联关系的一种映射。在这里，数据模型表现的是实体以及实体和实体之间的关系，通过对实体以及实体与实体之间关系的定义和描述，来表达实际业务中具体的业务关系。数据仓库模型是数据模型中针对
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2023-12-15 20:22:18
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数据仓库中的实体表和事实表是数据库设计的重要组成部分。理解它们的区别与应用场景是构建有效数据仓库的关键。本博文将详细探讨这个话题，并为你提供实用的指导和策略。
## 背景定位
在数据分析和商业智能中，实体表和事实表有着不同的意义。实体表主要用于存储业务中涉及的各种对象的信息，而事实表则记录量化的事件。对于多数企业而言，构建有效的数据仓库架构将直接影响到决策支持的效率与准确性。
### 适用场景
事实表和维表事实表是用来记录具体时间，包含了每个事件的要素，以及具体发生的事情； 维表则是对事实表中的时间的要素的描述信息。比如一个事件， 包含了时间，地点，任务，事件；事实表记录了整个事件的，但是对时间，地点和人物等要素只记录了一些关键标记。 比如事件的地点是北京， 但是北京分了几个区， 区号是啥， 就要到对应的维表里面查询。基于事实表和维表就可以构建出多种多维模型，包括星形模型、雪花模型和星座
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2024-01-02 09:42:51
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高质量数据建模的基本流程概念模型确定系统边界，确定哪些做哪些不做基本概念：实体、属性、域、关系、键、约束---------实体-----------六合分析法：5W1HWho通常指与企业业务紧密联系的人员和组织What通常指企业业务相关的“事”等When更多的时候是以属性的模式出现的，而作为实体更多是以时间表的形式存在Where指企业业务相关的地点，这个可以指具体的地点比如实体店，也可
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2024-09-18 17:56:05
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## 数据仓库范式建模全指南
数据仓库范式建模是构建数据仓库的一个重要过程。本指南将带领你逐步了解如何进行数据仓库的范式建模，下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 收集需求与数据源 |
| 2 | 确定范式：维度模型与事实模型 |
| 3 | 创建逻辑模型 |
| 4 | 创建物理模型 |
| 5 | 实施ETL（提取、转换、加载） |
|
一·数据处理的两种基本类型：操作型，分析型。二·操作型数据和分析型数据的区别操作型数据分析型数据细节的综合的，或提炼的在存取瞬间是准确的（当前数据）代表过去的数据（历史数据）可更新不可更新操作需求事先可知道操作需求事先不知道生命周期符合SDLC（系统生命周期）完全不同的生命周期对性能要求高对性能要求宽松一个时刻操作一单元一个时刻操作一集合事务驱动分析驱动面向应用（业务处理）面向分析一次操作数据量小
前言本文隶属于专栏《大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和参考文献请见大数据理论体系关联典型的数据仓库建模方法论正文Kimball 模型实施过程Kimball 维度建模主要探讨需求分析、高层模型、详细模型和模型审查整个过程。构建维度模型一般要经历四个阶段：第一个阶段是高层设计时期定义业务过程维度模型的范围，提供每种星形模式的技术
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2023-10-12 07:43:15
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在数据分析相关内容中，包括两大重要内容：一是底层数据系统建设内容，二是业务报表相关内容梳理。一是系统基础，二是基础之上的业务逻辑衍生。 在番茄风控之前的数据分析课程中，主要集中在以上的第二点即业务相关报表内容进行展开： 有童鞋跟我们交流，是否能稍微对第一种即底层基础的架构内容如数仓相关基础知识进行讲解？ 今天跟大家介绍跟底层数据仓库建设方面的内容。类似数仓模型建设中，内容有关于明细模型、汇总模型、
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2023-12-18 19:39:37
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1.实时数仓的相关概述1.1 实时数仓产生背景我们先来回顾一下数据仓库的概念。数据仓库的概念是于 90 年代由 Bill Inmon 提出, 当时的背景是传统的 OLTP 数据库无法很好的支持长周期分析决策场景，所以数据仓库概念的 4 个核心点，我们要结合着 OLTP 数据库当时的状态来对比理解。面向主题的：数据仓库的数据组织方式与 OLTP 面向事务处理不同。因为数据仓库是面向分析决策的，所以数
一直不太清楚数据库中的各个对象之间的关系现在开始搞明白1.第一个数据库的表和视图之间的关系 视图（View）是从一个或多个表（或视图）导出的表。视图与表（有时为与视图区别，也称表为基本表－－Base Table）不同，视图是一个虚表，即视图所对应的数据不进行实际存储，数据库中只存储视图的定义，在对视图的数据进行操作时，系统根据视图的定义去操作与视
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2024-02-02 13:00:06
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数仓模型设计的几种范式一、维度建模基本概念1.1 事实表1.2 维度表二、维度建模三种模式2.1 星型模型2.2 雪花模式2.3 星座模式 一、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
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2024-04-12 10:35:16
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1：基于 Flink 的实时数据仓库是如何做的？我们要从 Flink 的优势开始入手，介绍基于 Flink 的实时数仓建设的关键技术选型和整体设计。传统的离线数据仓库将业务数据集中进行存储后，以固定的计算逻辑定时进行ETL和其他建模后产出报表等应用。离线数据仓库主要是构建 T+1 的离线数据，通过定时任务每天拉取增量数据，然后创建各个业务相关的主题维度数据，对外提供 T+1 的数据查询接口。计算和
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2024-04-30 23:01:30
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前言数仓有好几种建模技术，有ER建模，关系建模，还有专门针对数仓的维度建模。 本文主要介绍维度建模，并说说三种建模方式。维度建模概念维度建模是专门用于分析型数据库，数据仓库，数据集市建模方法。 它本身是一种关系建模方法，但是和操作性数据库中介绍的关系建模方法相比新加了两个概念：（1） 维度表 dimension 表示对分析主题所属类型的描述。比如"昨天早上张三在京东花费200元购买了一个皮包"。那
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2023-12-10 02:24:55
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原文链接：https://b
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2022-11-11 10:13:49
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讲数据仓库涉及到的基本概念。
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2021-07-26 11:19:43
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维度建模的基本概念维度建模是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。它本身属于一种关系建模方法，但和之前在操作型数据库中介绍的关系建模方法相比增加了两个概念：1、维度表表示对分析主题所属类型的描述。比如”昨天早上张三在京东花费200元购买了一个皮包”。那么以购买为主题进行分析，可从这段信息中提取三个维度：时间维度(昨天早上)，地点维度(京东), 商品维度(皮包)。通常来说维度表信息比较
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2024-01-02 22:08:28
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数据仓库数仓有二位大神，Bill Inmon 和 Ralph Kimball。 Bill Inmon所写的书Buliding the data warehouse【中文版为数据仓库】, Ralph Kimball所写的The data Warehouse Toolkit【中文版为数据仓库工具箱】。 可以说 Bill Inmon 将Ralph Kimball 的理念，尤其是维度建模的理念融合了进去。
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2023-11-06 13:29:59
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学习目录一、基本概念二、核心框架三、数仓大数据架构详解（流程） 一、基本概念数据仓库（Data Warehouse）是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，为企业指定决策，帮助企业改进业务流程、提高产品数量一般数仓分为离线数仓（spark）和实时数仓（flink）二、核心框架数据采集数据通过DataX或者sqoop可以将业务数
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2023-09-19 01:06:35
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数据仓库究竟是什么？它和事务交易处理系统（OLTP）又有什么区别？初次接触它的朋友往往觉得它很神秘、很复杂，其实不然。今天就和大家来认识一下数据仓库的本质，以及在实施商务智能过程中它的一些设计技巧。 Ralph Kimball，数据仓库（Data Warehouse，DW）领域最权威的专家之一，曾下过这样的结论：BI系统=数据仓库。或许这
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2023-08-18 21:14:06
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声明：1. 本栏是个人总结，如有错漏，请指正2. 数据仓库的构建目前业界只有指导方案，并没有统一的标准，每个公司都可以按照实际情况进行设计3. 本总结参考《阿里巴巴大数据之路》、《数据仓库工具箱》 产生背景你以为我又要从OLTP\OLAP进化史开始巴拉巴拉？不了，浪费时间。数据仓库，其实也就是一群SQL Boy，提数员为了应付业务方各种需求，提前建立的一个集中型的数据集市，减少数据重复开
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2023-07-31 23:05:56
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