业务板块：比数据域更高维度的业务划分方法，适用于特别庞大的业务系统。维度：维度建模由Ralph Kimball提出。维度模型主张从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务。维度是度量的环境，是我们观察业务的角度，用来反映业务的一类属性 。属性的集合构成维度 ，也可以称为实体对象。例如， 在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。属性（维度属性）：维度所包含的表示维
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2024-02-17 10:34:04
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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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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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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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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
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一个好的数据仓库离不开前期高质量的数据建模，数据建模的一般有5个步骤.1. 确定主题2. 确定量度【统计的指标】3. 确认粒度【最小粒度原则】4. 确认维度【分析的各个角度，确认维度的层次和级别】5. 创建事实表模型阶段产出：业务模型---领域模型---逻辑模型---物理模型 业务建模，生成业务模型，主要解决业务层面的分解和程序化。领域建模，生成领域模型，主要是对业务模型进行抽象处理
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2023-05-31 11:42:05
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2.3 维度退化 不可能将所有与业务相关的维度分类到一个紧凑的表集合中。类似这样的情况，将一个或者多个维度存储到事实表中是合适的选择。采用这种方法，存储事实表中的维度列被称为退化维度，退化维度的过程称为维度退化。  
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2023-08-13 16:52:15
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数据仓库产生背景 数据仓库为用户提供多样的功能需求 数据仓库的定义什么是数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Supp
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2023-06-06 21:54:25
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事实表：每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据，如销售商品所产生的数据，与软件中实际表概念一样。
维度：说明数据，维度是指可指定不同值的对象的描述性属性或特征。例如，地理位置的维度可以包括“纬度”、“经度”或“城市名称”。“城市名称”维度的值可以为“旧金山”、“柏林”或“
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2023-09-21 06:25:48
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本文是《维度建模》后续文章的基础。我们首先从宏观层面上考察数据仓库和商业智能（Data Warehousing and Business Intelligence，DW/BI）系统。DW/BI系统首先应该仔细考虑的问题是业务需求。《维度建模》系列文章将紧紧抓住业务需求这一要点，逐步深入探讨逻辑设计、物理设计以及采用有关技术和工具
原创
2022-01-24 17:52:40
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研究维度建模的时候会遇到一个退化维度的概念，看原文也没有具体的例子，过于抽象。原文摘取如下： 于是我有翻阅了百科，想搞清楚这个概念退化维度（Degenerate Dimension,DD），就是那些看起来像是事实表的一个维度关键字，但实际上并没有对应的维度表，其中，事实表的粒度就是文档本身或文档中的一个分列项。 具体怎么理解呢？在传统的父子关系型数据库中，事务编号是事物标题记录的关键字，
# 数据仓库维度建模实例
数据仓库（Data Warehouse）是一个支持数据分析和报告的系统，其设计和实现需要经过一定的流程。维度建模（Dimensional Modeling）是一种为数据仓库量身定制的建模技术，它将数据以便于分析和查询的方式组织在一起。本文将通过实际步骤来教会你如何实现一个简单的数据仓库维度建模实例。
## 流程总览
在开始之前，我们可以先了解一下维度建模的主要流程。
# 数据仓库维度建模理论：概述及示例
在现代数据处理中，数据仓库作为大规模数据存储与分析的重要工具，它的设计与架构显得尤为关键。维度建模（Dimensional Modeling）是数据仓库中的一种高效设计方法，通过合理组织数据，提升查询性能与用户体验。本文将通过阐述维度建模的基本概念、构建流程及代码示例，帮助读者理解这一理论。
## 什么是维度建模？
维度建模的核心思想是将数据划分为事实（
数据仓库建模（二）：建模流程说明kimball 维度建模维度建模设计流程 说明该系列的文章仅为记录以及《数据仓库工具箱（维度建模指南）》的读后心得和思考，如有异议，请留言将某些事情以具体、有形的方式抽象成数据集展示出来是数仓建设的最终目的，因此数据模型一定要保持简单性的设计，如果从复杂的数据模型起步，最终将会导致模型过于复杂，从而导致查询性能低下。爱因斯坦曾经说过：“凡事应该尽量简单，直到不能再
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2023-09-07 15:35:57
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数据仓库之维度建模流程选定业务过程；声明粒度；确定维度；确定事实；1.确认业务过程 选择建模的业务过程，比如园区中库存单元被租赁出去 2.确认粒度 保证维度粒度为最小粒度，保证以后的可扩展性，以及向下钻去的灵活性。特殊说明，除周期性快照表，其他类型的事实表的时间粒度都保持操作性系统中的时间，即明细到时分秒。 
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2023-09-05 09:44:48
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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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对数据分析越来越深入，越来越发现数据标准化的重要性，再高明的数据分析技术，没有规范统一的数据仓库，也是“巧妇难为无米之炊”。遂从头再对数据仓库技术进行一边梳理。 1. 维度建模理论概要1.1 维度设计的主要流程1.1.1 选择业务过程业务过程是组织完成的操作性活动，例如：获得订单、处理保险索赔、学生课程注册或每个月每个账单的快照等。业务过程事件建立或获取性能度量，并转换成事实表中的事实。
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2023-10-18 06:35:03
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数据模型：抽象描述现实世界的一种工具和方法，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是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系。.数据仓库模型：数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的一种特定的数据模型，一般而言，数据仓库模型分为以下几个层次。1)业务建模，生成业务模型，主要解决业务
原创
2019-03-06 17:36:16
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维度建模是DW/BI系统的核心，他是ETL系统的目标、数据库的结构、支持用户查询和制作报表的模型。建模要实现3个主要设计目标，分别是：能尽可能简洁的向用户展示需要的信息；能尽快返回查询结果给用户；能提供相关信息，以便精确的跟踪潜在的业务过程。 维度建模能使任何事情尽可能简单，但绝不是简化。在数据仓库和商业智能中，维度
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2023-08-13 16:52:10
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数据模型：抽象描述现实世界的一种工具和方法，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是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系。.数据仓库模型：数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的一种特定的数据模型，一般而言，数据仓库模型分为以下几个层次。1)业务建模，生成业务模型，主要解决业务
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2024-02-22 16:26:46
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