本文导航前言：model对于数仓是最核心的东西，数据模型是数据组织和存储方法，模型的好坏，决定了数仓能支撑企业业务多久。为什么大多数企业，数仓都要重建，这不仅仅是业务拓展、发展迅速，很大一部分是因为模型建的很烂。01. 基本概念维度建模，是数据仓库大师Ralph Kimball提出的，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
数据仓库建模方法论维度建模）1 什么是数据模型 数据模型是抽象描述现实世界的一种方法，是通过抽象的实体及实体之间的联系来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。 数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的特定模型。由下图四部分内容组成： l 业务建模，主要解决业务层面的分解和程序化。l&nb
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2023-07-24 16:58:18
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数据仓库什么是数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、稳定的且随时间变化的数据集合，用于支持管理人员的决策基础知识事实表 事实表是指保存了大量业务数据的表，或者说保存了一些真实的行为数据的表。例如：销售商品所产生的订单数据。维度表 维度指的就是一个对象的属性或者特征，例如：时间维度，地理区域维度，年龄维度这是维度的概念。维度表里面存放的其实就是刚才所说的那些维度相
在数据仓库中，维度是数据仓库概念的一个重要基础，因此维度的抽取和处理是一个重要的环节，对于不同的维度根据业务需求以及客观原因有许多不同的处理方式，以下将以SQLServer2000语法为例展开。
1 维概述
1.1 概述
维度 是多维数据集的结构性特性。它们是事实数据表中用来描述数据的分类的有组织层次结构（ 级别 ）。这些分类和级别
# 数据仓库时间维度实现流程
## 引言
数据仓库是用于存储和管理大量数据的系统，而时间维度则是数据仓库中非常重要的一个维度。时间维度可以帮助我们分析各种业务指标在不同时间点的变化情况，如销售额、用户增长率等。在本文中，我将向你介绍如何实现数据仓库中的时间维度。
## 步骤
下面是实现数据仓库时间维度的一般步骤，我们将通过表格的形式展示：
| 步骤 | 操作
原创
2023-08-18 04:35:45
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介绍了数仓维度建模，维度表，代理键
概览本文主要讨论什么是星型模型
事实表举例维度表举例如何设计维度表
为什么需要代理键为什么维度表要设计成拉链表用原来的主键+日期作为联合主键能否替代拉链为什么不把聚合指标存到维度表一、 从星型模型说起Fact Tables事实表用实例说明，例子是交易的场景：datestoreitemqtyamount2021-01-0
# 数据仓库时间维度表的科普
在数据仓库（Data Warehouse）中，时间维度表是一个重要的组成部分。它不仅为数据分析提供了时间的上下文，还使数据分析师能够轻松地处理时间序列数据。本文将介绍时间维度表的概念、结构以及如何实现一个简单的时间维度表，最后以代码示例来加深理解。
## 什么是时间维度表？
时间维度表是一个用于存储与时间相关信息的表，其中包含有关日期、周、月份、季度等多种时间粒
为什么要搭建数据仓库，它好在哪里？1， 经过多年来企业信息化建设，大部分都拥有了自己的财务，OA，CRM 等软件。这些系统都有自己的独立数据库，记录着企业运行情况某个方面的数据。但是单独看这些系统的报表，并不一定能对企业运行情况有全面客观的了解。就像只凭身高不能判断一个人是否健康，所以体检的时候我们需要化验许多指标，做各种检测，就是为了对身体情况有更全面的了解，作出更准确的判断。2， 样对一个企业
目录维度建模基本概念事实表维度表事实表与维度表总结维度建模三种模式数据仓库分层好处数仓分层思想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，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。维度建模是专门应用
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2023-09-21 06:25:42
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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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1、星型模型事实表（Fact Table）和维表（Dimension Table）组成。每个维表中都会有一个维作为主键，所有这些维的主键结合成事实表的主键。事实表的非主键属性称为事实，它们一般都是数值或其他可以进行计算的数据。 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
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2023-07-24 22:13:12
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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
维度退化Kimball书中对退化维度的描述为：操作型事务控制号码，例如：订单号码，发票号码，提货单号码通常产生空的维度，经常保存为事实表中的退化维度。退化维度是没有对应维度表的维度键。维度退化可以这样理解：将维度表中的维度退化到事实表中比如说订单id，这种量级很大的维度，没必要用一张维度表来进行存储，而我们进行数据查询或者数据过滤的时候又非常需要，所以这种就冗余在事实表里面，这种就叫退化维度，ci
各维度类型 渐变维 描述 渐变维(SCD. Slowly Change Dimension）,是一种在多维数据仓库中实现维度历史的技术 类型 SCD1 通过更新维度记录直接覆盖已存在的值，它不维护记录的历史 一般用于修改错误的数据 SCD2 在源数据发生变化时，给维度记录建立一个新的版本记录，从而维
原创
2022-06-10 19:14:06
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# 数据仓库维度
数据仓库是一个集成、主题导向、非易失的数据存储，用于支持企业决策制定和业务分析。在数据仓库中，维度是非常重要的概念。维度是描述业务事实的属性，可以用于对业务数据进行分组、过滤和汇总。本文将介绍数据仓库维度的概念和使用方法，并给出相应的代码示例。
## 什么是维度
维度是数据仓库中对业务事实的描述性属性。维度可以是时间、地理位置、产品、客户等。维度具有层级结构，可以通过维度层
原创
2023-08-24 07:22:33
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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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背景：结合公司的数仓体系，和工作经历，谈一谈数据仓库体系。首先在编写这边文章之前，需要知道什么是数据仓库。数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库搭建的整理流程 数据仓库搭建体系
怎
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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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
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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