针对电商交易，设计了交易下单/支付/确认收货事务事实表， 用于统计下单/支付/确认收货的子订单数、GMV等。但仍然有很多需求, 此事务事实表很难满足，比如统计买家下单到支付的时长、买家支付到卖家发货的时长、买家从下单到确认收货的时长等。如果使用事务事实表进行统计，则逻辑复杂且性能很差。对于类似于研究 ...
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2021-10-28 09:30:00
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1.1用快照采样状态 理解状态，状态可以指一段时间内某个事实的汇总，比如说近一个月用户下单汇总金额，这就是一个状态值，当天计算的近一个月的下单汇总金额状态，一旦插入不可改变，也可以指某个事实的最终状态值，这里的最终一般是指当天最晚的时间点，比如日期末库存，就是一个按天为周期，库存值就是当天最后的一个 ...
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2021-10-28 09:40:00
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01 - 事实表结构发生在现实世界中的操作型事件，其所产生的可度量值，存储在事实表中。从最低的粒度来看，事实
原创
2021-08-02 14:01:26
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事实表设计原则事实表类型事实表设计方法三种事实表的比较单事务事实表和多事务事实表
原创
2021-10-14 17:25:11
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BI平台分为事实表、维表，然后两种表聚合成一个宽表。(注意这里取的BI平台是Davinci：https://edp963.github.io/davinci/)其维表、事实表的关系图如下：一个维表会对应多个事实表，而维表和事实表所有关联起来就形成一个宽表，其关系如同mysql中的外键索引，如A表中有B_id，A作为维表，B作为事实表，A(维表)可通过B_id来关联B...
原创
2023-04-03 12:38:11
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维度表示对数据进行分析时所用的一个量, 比如分析产品销售情况, 可以选择按类别来进行分析,或按区域来分析. 这样的按..分析就构成一个维度。前面的示例就可以有两个维度：类型和区域。另外每个维度还可以有子维度（称为属性），例如类别可以有子类型，产品名等属性。下面是两个常见的维度表结构：产品维度表：Prod_id, Product_Name, Category, Color
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2013-08-03 10:19:41
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一：事实表的特性 粒度： 事实表中一条记录所表达的业务细节程度被称为粒度。通常粒度可以通过两种方式来表述：一种是维度属性组合所表示的细节程度：一种是所表示的具体业务含义。 事实： 事实表当中最为重要的特性就是事实了，即在特定环境下的度量值，一般分为这几类：可加性：可加性事实是指可以按照与事实表关联的 ...
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2021-10-28 09:34:00
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数据仓库的物理模型较常见的操作型数据库的物理模型有很大不同。最明显的区别是：操作型数据库主要是用来支撑即时操作，对数据库的性能和质量要求都比较高，为了防止“garbage in，garbage out”，通常设计操作型数据库的都要遵循几个范式的约束，除非少数情况下为了性能进行妥协，才可能出现冗余。而数据仓库的建立并不上为了支撑即时操作，或者说，数据仓库的数据是来源于即时操作产生的数据，而不是直接来
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2023-08-13 19:47:37
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一、常见的概率分布表1.1 概率分布分类表 连续随机变量分布连续统计量分布离散随机变量分布分布分布二项分布连续均匀分布非中心 分布离散均匀分布(Gamma)分布分布几何分布指数分布非中心 分布超几何分布正态分布分布负二项分布对数正态分布非中心 分布泊松分布Weibull分布 Rayleigh分布 二、MATLAB为常见分布提供的五类函数1) 概率密
维度表示你要对数据进行分析时所用的一个量, 比如你要分析产品销售情况, 你可以选择按类别来进行分析,或按区域来分析. 这样的按..分析就构成一个维度。前面的示例就可以有两个维度：类型和区域。另外每个维度还可以有子维度（称为属性），例如类别可以有子类型，产品名等属性。
下面是两个常见的维度表结构：
产品维度表：Prod_id, Product_Name,
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2012-04-06 16:46:12
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# 实现Hive累积数组表
## 简介
在Hive中，累积数组表是指一个表中的某个字段是数组类型，而且每一行的数组都是前一行数组的累积。这种表结构在某些场景中非常有用，比如日志分析、时间序列分析等。本文将介绍如何在Hive中实现累积数组表。
## 整体流程
以下是实现Hive累积数组表的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 创建原始表 | 创建一个普通的
视图可以允许保存一个查询冰箱对待表一样对待这个查询进行操作。这是一个逻辑结构，因为他不像一个表会存储数据。hive 目前不支持物理化视图。当一个查询引用一个视图时，这个视图所定义的查询语句将和用户的查询语句组合在一起供hive制定查询计划。从逻辑上将，可以想象hive先执行视图，然后使用这个结果进行余下后续的查询。7.1 使用视图来降低查询复杂度当查询变得长或复杂的时候，通过使用视图将这个查询语句
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2023-07-12 14:42:21
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事实表分成三种：事务事实表、周期快照事实表、累计快照事实表事务事实表官方定义是：发生在某个时间
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2022-07-09 00:20:30
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一、一致性非锁定读 一致性的非锁定读是指InnoDB存储引擎通过行多版本控制(multi versioning)的方式来读取当前执行时间数据库中行的数据。如果读取的行正在执行DELETE或UPDATE操作。这时读取操作不会因此去等待行上的锁释放。相反地，InnoDB存储引擎会去读取行的一个快照数据。 如下图所示： 上图直观地展现了InoDB存储引擎一致性的非锁定读。之所以称其为非锁定读。之所
hive表的分类:内部表：管理表/managed_table，表的创建、表的数据的删除都是由hive自己决定的，像mysql中的表，内部表在进行删除的时候，
元数据和原始数据都会被删除。
外部表：external_table，和内部表对立，hive中的表不肯同时是内部表又是外部表的，该表结构上同内部表一样，
但是数据hive自己不能决定，外部表在进行删除的时候，只能删除元数据而原始数据还是存在与
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2023-09-01 11:40:59
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数仓概念1. 度量值：
可被统计的，比如：次数，销量，营销额，订单表中的下单金额等可以统计的值叫度量值
2. 维度表：
(1). 对事实描述的信息，每一张表都对应现实世界中的一个对象或概念，比如：用户，商品，日期，地区维度
(2). 比如要分析商品的销售情况如何，就可以从商品类型，或者地区销售情况来进行分析
(3). 所谓维度，其实就是从什么角度进行分析
早期的数据仓库构建思想是将所有能得到的数据都放入数据仓库，随着信息的爆炸，数据仓库的尺寸开始变得不可接受。有两种方法可以解决这个问题，一个是数据过滤减少进入数据仓库的数据，另一个就是通过合理的设计减小数据仓库存储空间。本文简单讨论一下第二种方法。 在维度建模的设计中，维度表占用的空间相比事实表要小很
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2016-05-03 14:55:00
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文章目录概述行转多列数仓详细数据路径代码1、数据准备2、设置动态分区3、第一天数据写入数据查询数据写入4、第二天数据写入数据查询数据写入补充 概述什么是事实表？ 每行数据代表一个业务事件，通常有很多外键（地区、用户…） 业务事件可以是：下单、支付、退款、评价… 业务事件有数字度量，如：数量、金额、次数… 行数较多，列数较少 每天很多新增事实表的分类分类说明特点场景事务型事实表以每个事务为单位数据
