前言 今天给大家分享下数仓中的模型设计，一个好的数仓项目首先看一下它的架构以及他所用到的模型，它们使用的模型也都是非常巧妙的，好了，我们话不说到直接开始。一、维度建模基本概念 维度模型是数据仓库领域大师Ral
三种常见的数据仓库和与之相关的设计方法，有关系数据模型、多维数据模型以及Data Vault模型。关系模型、多维模型已经有很长的历史，而Data Vault模型相对比较新。它们都是流行的数据仓库建模方式，但又有各自的特点和适用场景。 1.关系数据模型 关系数据模型中的结构有关系、属性、属性域、元组等。关系是由行和列构成的二维结构，对应数据库中的表。表的物理结构可以是堆文件、索引文件、哈希文件等。堆
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2023-09-26 13:42:47
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原则1、围绕业务流程构建维度模型业务流程是组织执行的活动，它们代表可测量的事件，如下一个订单或做一次结算，业务流程通常会捕获或生成唯一的与某个事件相关的性能指标，这些数据转换 成事实后，每个业务流程都用一个原子事实表表示，除了单个流程事实表外，有时会从多个流程事实表合并成一个事实表，而且合并事实表是对单一流程事实表的一 个很好的补充，并不能代替它们。原则2、确保每个事实表都有一个与之关联的日期维度
一、数据模型架构原则1.数仓分层原则数仓分层既要保证数据层的稳定，又要屏蔽对下游的影响，并且要避免链路过长。数仓分层总结下来就是：不能为了分层而分层，没有最好的，只有最适合的。分层是以解决当前业务快速的数据支撑为目的，为未来抽象出共性的框架并能够赋能给其他业务线，同时为业务的发展提供稳定的、准确的数据支撑，并能够按照已有的模型为新业务发展提供方向，也就是数据的驱动和赋能。一个好的数据分层架构，会带
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2023-09-14 16:35:21
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数据仓库模型设计一、数据模型二、关系模型三、维度模型1、事实表（1）事务事实表（2）周期快照事实表（3）累计快照事实表（4）无事实的事实表2、维度表3、维度模型类型（1）星型类型（2）雪花模型（3）星座模型4、维度模型 VS 关系模型四、模型设计方法1、泛化2、子类3、抽象 一、数据模型数据模型（DATA MODEL, DM）: 用于提供数据表示和操作手段的形式架构。概念模型（Concept D
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2023-09-13 23:47:43
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数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程：1. 简单报表阶段：这个阶段，系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所
需要的汇总数据。大部分表现形式为数据库和前端报表工具。
3. 数据集市阶段：这个阶段，主要是根据某个业务部门的需要，进行一定的数据的采集，整理，按照业务人员的需要，进行多维报表的展现，
能够提供对特定业务指导的数据，并且
数据仓库构建五步法
（一）、确定主题
确定数据分析或前端展现的主题。
例如：某年某月某一地区的啤酒销售情况，这就是一个主题。通过时间和地区两个维度的组合，来考察销售情况这个量度。
主题要体现出某一方面的各分析角度（维度）和统计数值型数据（量度）之间的关系，确定主题时要综合考虑。
（二）、确定量度
确定主题后,考虑要分析的技术指标，诸
文章目录一、数据仓库设计1.1 数仓仓库分层规划1.2 数据仓库构建流程1.2.1 数据调研1.2.2 明确数据域1.2.3 构建业务总线矩阵1.2.4 明确统计指标1.2.4 维度模型设计1.2.5 汇总模型设计二、数据仓库环境准备2.1 数据仓库运行环境2.1.1 Hive环境搭建2.1.2 Yarn环境配置2.2 数据仓库开发环境2.3 模拟数据准备 一、数据仓库设计1.1 数仓仓库分层规
系列说明： 本文写作的初衷，是想以阿里巴巴的OneData体系为出发点，详细阐述数据仓库搭建的初衷、架构的理念及实现的方式，借此来总结从事大数据开发岗位多年以来的经验积累。仅从笔者个人角度出发，收集相关素材，进行二次整理，并非原创。什么是数据仓库？ 要想全面的来看待数据仓库，首先要回答的是数据仓库搭建的目的
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2023-08-26 11:52:06
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数据库存储在硬盘中的对数据进行统一组织与管理的仓库。数据库分类关系型数据库 MySQL、Oracle、DB2、SQL Server等，存储的全部是表非关系型数据库 MongoDB、Redis等，键值对数据库MongoDBMongoDB是为快速开发互联网Web应用 而设计的数据库系统。MongoDB的设计目标是极简、灵活、作为Web应用栈的一部分。MongoDB的数据模型是面向文档的，所谓文档是一种
0x00 前言翻出来之前零零散散写的数据仓库的内容，重新修正整理成一个系列，此为第一篇《数据模型》。数据仓库包含的内容很多，比如系统架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容：以Hadoop、Spark、Hive等组件为中心的数据架构体系调度系统、元数据系统、ETL系统这类辅助系统各种数据建模方法，如维度建模我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大，在数据仓库体系中，数据模型的
标题为什么要分层数仓的分层不能为了分层而分层。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性，用于支持管理决策。数据仓库的存在的意义在于对企业的所有数据进行汇总，为企业各个部门提供统一的、规范的数据出口。数据仓库在构建过程中通常都需要进行分层处理。业务不同，分层的技术处理手段也不同。数仓分层的主要原因：清晰数据结构 每一个数据分层都有它的作用域，这样在使用表的时候能更方便的定位和理解。数据血
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2023-10-08 09:50:32
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数据仓库模型设计1.数据仓库模型 数据模型：实体、属性、实体之间的关系对业务概念和逻辑规则进行统一的定义、命名和编码，主要描述企业的信息需求和业务规则，是业务人员和开发人员沟通的语言。 数据仓库模型设计定义了数据仓库从业务需求到数据组织的整个过程。一般为三个层次：概念模型、逻辑模型、物理模型。概念模型 最高层次，主要反映数据仓库主题和重要业务之间的关系。 设计工作：①确定系统边界，需求收集和分析，
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2023-09-03 21:30:01
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一、数据仓库构建需要考虑的问题与数据库的单表基于ER模型构建思路不同，其面向特定业务分析的特性，决定了它的构建需要整合多套数据输入系统，并输出多业务条线的、集成的数据服务能力，需要考虑更全面的因素，包括：业务需求：从了解业务需求着手分析业务特点和业务期望；系统架构：从系统架构和数据分布、数据特性等角度，分析系统架构设计上是否有问题；逻辑设计：从数据模型逻辑设计出发是否设计合理，是否符合数据库开发和
要想做多维数据集的分析处理，那么多维分析模型的搭建是必要的。下面我们便尝试通过实例来浅谈一下关于简道云的数据分析模型设计。在聊分析模型时先聊聊数据处理仓库及建模技术。1.关于数据仓库数据仓库（Data Warehouse，DW）是企业为处理分析收集到的所有数据而生的一种技术，需要解决的问题是如何处理数据、如何分析数据，区别于数据库技术的为业务操作而生。数据仓库具有以下5大特点：(1)面向主题数据仓
从0到1构建数据仓库什么是数据仓库?一、建模理论的选择1.ER模型2.维度建模二、维度建模理论1.事实表事务型事实表周期型快照事实表累积型快照事实表2.维度表三、数据仓库的分层规划ODS层-Operational Data SourceDIM层-Dimensional Model LayerDWD-Data Warehouse DetailDWS-Data Warehouse SummaryAD
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2023-08-10 11:54:31
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本文介绍数据仓库中常见的模型：范式建模，雪花模型，星型建模，事实星座模型。星型模型星型模型是数据集市维度建模中推荐的建模方法。星型模型是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。星型模型的特点是数据组织直观，执行效率高。因为在数据集市的建设过程中，数据经过了预处理，比如按照维度进行了汇总，排序等等，数据量减少，执行的效率就比较高。雪花模型雪花模型也是维度建模中的一种选择。雪花模型
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2023-06-07 12:23:49
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目录数据分层通用的数据分层设计一、数据运营层：ODS（Operational Data Store）二、数据仓库层：DW（Data Warehouse）1. 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）2. 数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle）3. 数据服务层：DWS（Data WareHouse Servce）三、数据应用层：APP（Applica
数据仓库概念1.概念模型设计所要完成的工作是:(1)界定系统边界要做的决策类型有哪些？决策者感兴趣的是什么问题？这些问题需要什么样的信息？要得到这样信息需要包含原有数据库哪些数据？(2)确定主要的主题及其内容:主题是基于业务来说的，不是技术本身。如果业务能够按照一定规模分割出独立的几个模块，那每个模块就是一个主题域。这是分而治之的思想 客户主题的含义可以简单给你解释为以客户号为主键的事实
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2023-07-14 11:17:13
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笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人，欢迎直筒们关注我的公众号，大家一起讨论数据中的那些有趣的事情。1、什么是数据建模： 数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式
