# 如何实现数据仓库的维度表（DIM）
在数据仓库的构建中，维度表（DIM）是核心组成部分之一。它用于存储与业务过程直接相关的所有信息，如客户、产品、地理位置等，能够帮助我们更好地进行数据分析。本文将指导一名刚入行的小白如何实现维度表（DIM），并通过流程图和关系图来阐明整个过程。
## 整体流程
下面是创建维度表的一般流程：
| 步骤 | 描述
文章目录零 DIM层最终建模结果一 商品维度表（全量）1 商品维度表2 建模过程分析3 建表语句4 装载数据（1）逐步分析（2）完整装载sql二 优惠券维度表（全量）1 建表语句2 数据装载三 活动维度表（全量）1 建表语句2 数据装载四 地区维度表（特殊）1 建表语句2 数据装载五 时间维度表（特殊）1 建表语句2 数据装载（1）创建临时表格（2）上传到HDFS（3）导入（4）校验 零 DIM
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2023-08-27 09:47:03
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目录DIM层设计要点：8.1 商品维度表1）建表语句2）数据装载8.2 优惠券维度表1）建表语句2）数据装载8.3 活动维度表2）数据装载8.4 地区维度表1）建表语句2）数据装载8.5 日期维度表1）建表语句2）数据装载8.6 用户维度表（拉链表）1）建表语句2）分区规划3）数据装载8.7 数据装载脚本8.7.1 首日装载脚本8.7.2 每日装载脚本DIM层设计要点：（1）DIM层的设计依据是维
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2023-08-26 15:54:24
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1.虽然各个公司的数据仓库各层名称各不相同，但是总体上大同小异，都包括ODS(Operation Data Store)原始数据层，公共数据层CDM（Common Data Model），又称公共数据模型，和应用数据层APP（或者叫ADS） 。ODS层：原始数据层，主要是将源系统数据抽取到数仓环境，不作任何处理，同时要存历史数据CDM层：公共模型层，CDM层是数据仓库的核心，也是数据仓库设计是否合
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2020-08-13 17:33:00
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数据仓库搭建之DIM层搭建在开发数据仓库的DIM层时，我们需要注意以下几点：1）DIM层的设计依据是维度建模理论，该层存储维度模型的维度表。2）在我们该项目当中，DIM层的数据存储格式为orc列式存储+snappy压缩。3）DIM层表名的命名规范为dim_表名_全量表或者拉链表标识（full/zip）。1.维度确定我们根据之前构建的业务总线矩阵，来确定我们当前需要构建的维度表。 我们可以看到，我们
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2023-07-18 13:44:14
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一. 各种名词解释1.1 ODS是什么？ODS层最好理解，基本上就是数据从源表拉过来，进行etl，比如mysql 映射到hive，那么到了hive里面就是ods层。ODS 全称是 Operational Data Store，操作数据存储.“面向主题的”，数据运营层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的 ETL 之后，装入本层。本层的数据，
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2023-07-08 18:07:29
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目录一：DIM层设计要点 二：DIM层大概实操流程 2.1 读取数据 2.2 过滤数据 2.3 写出数据 三：配置表3.1 配置表设计 四：实操流程4.1 接收Kafka数据，过滤空值数据4.2 动态拆分维度表功能4.3 把流中的数据保存到对
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2023-09-06 12:28:21
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文章目录一 用户维度表（拉链表）1 什么是拉链表2 为什么要做拉链表3 如何使用拉链表4 拉链表形成过程5 制作拉链表（1）建表语句（2）数据装载首日装载每日装载二 DIM层首日数据装载脚本1 新建文件2 脚本内容3 脚本使用三 DIM层每日数据装载脚本1 新建文件2 脚本内容3 脚本使用 一 用户维度表（拉链表）全量表，特殊表这些表的特点就是每天导入的数据互相不影响，现在导入的ods表对应的o
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2023-11-17 20:27:35
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企业被淹没在来自客户、供应商、员工和他们的操作系统的数据中。大多数企业有数据仓库 （DW） 或商业智能 （BI） 程序，有些已运行多年。DW/BI程序经常不能提供业务所需要的一致信息，因为客户员工、供应商和产品名称经常重复或不一致。主数据管理 （MDM） 就是用来解决不一致的列表和维度这种问题的方案。 现实情况是，多年来，不管人们意识到它与否，数据仓库 （DW） 已经担
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2023-11-03 22:53:15
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# 如何实现“DIM维度 数据仓库”
在数据仓库的构建中，维度建模是一项关键任务。DIM（Dimension，维度）表是数据仓库的核心，用于提供数据的上下文。本文将指导刚入行的小白如何构建DIM维度数据仓库，从流程到代码实现，帮助你一步步理解这一过程。
## 一、整个流程
以下是实现DIM维度数据仓库的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|---
# 数据仓库的DIM层探秘
## 1. 什么是数据仓库？
数据仓库是为了决策支持而设计的一种数据库系统，它聚合来自不同数据源的历史数据，通过分析和查询支持业务决策。在数据仓库的架构中，通常分为多个层次，其中DIM层（维度层）是至关重要的一部分。
## 2. DIM层的概念
DIM层，亦称为维度表，是数据仓库中特定的一类表格，用于存储描述性数据。这些维度数据提供了多维数据分析的基础，帮助用户
数据仓库：提供联机分析处理工具，用于各种粒度的多维数据的交互分析，有利于有效的数据泛化和数据挖掘。数据仓库是一种数据库，它与单位的操作数据库分别维护。数据仓库系统允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。特征：面向主题的：数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是单位的日常操作和事务处理集成的：通常，构造数据仓库是将多个异构数据源，如关系数据库、一般文件
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2023-10-20 17:12:13
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数据仓库各层说明：一、数据加载层：ETL（Extract-Transform-Load） 二、数据运营层：ODS（Operational Data Store） 三、数据仓库层：DW（Data Warehouse）数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle）数据服务层：DWS（Data WareHouse Serv
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2023-08-08 09:02:24
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文章目录商品维度表（全量）1，建表语句2，分区规划3，数据装载异常问题优惠券维度表（全量）1，建表语句2，分区规划3，数据装载活动维度表（全量）1，建表语句2，分区规划3，数据装载地区维度表（特殊）1，建表语句2，数据装载时间维度表（特殊）1， 建表语句2，数据装载用户维度表（拉链表）1，拉链表概述2，制作拉链表1，建表语句2，分区规划3，数据装载DIM层首日数据装载脚本1，编写脚本2，脚本使用
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2023-08-31 22:31:45
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回到数仓项目中，我们上一篇已经搭建了ODS层，并且把HDFS上的埋点数据和业务交易数据，load到数仓的ODS层。本节我们在ODS层的基础上搭建DIM层即维度层，会根据不同的加载策略处理维度表并且讲解非常重要的拉链表的概念和使用，本节涉及很多HQL语句，不懂的童靴小白可以学一下。一、DIM层表结构我们在“数仓（四）数据仓库分层”中讲解了什么是DIM层。这里在复述一下：1、DIM层概念以维度作为建模
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2023-09-21 10:22:38
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我相信，绝大多数人都听过数据仓库这个概念，也在用着数仓相关产品。本篇主要是整合数仓相关知识，结合自己的业务，对数仓做一个整体的介绍。 本篇主要从数仓基本概念，数仓分层，数仓模型，数仓应用，数仓体系等方面来阐述。一、关于数仓1、数据仓库 数据仓库（Data WareHouse），简称DW，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。 2、为什么需要数仓？ （1）数据体量越来越大 （
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2023-08-21 10:05:05
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第一章 维度建模初步数据仓库或者商业智能首先应该考虑的是业务需求数据仓库或者商业智能的项目需要数据库管理员+商业分析师1.1数据获取与数据分析的区别数据获取：通过操作型系统记录数据，后者手工导入数据库中数据分析：对记录在操作型系统的数据进行汇总、加工，对于操作过程是否正确给予检查 1.2数仓和商业智能的目标简单快捷：数据要让业务人员一看就明白；数据结构与标识符合业务用的思维过程和词汇；
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2023-12-18 21:08:37
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8. 数仓开发之 DIM 层商品维度表流程汇总图SKU信息表（sku_info）SPU信息表（spu_info）一级分类表（base_category1）二级分类表（base_category2）三级分类表（base_category3）品牌表（base_trademark）SKU平台属性值表（sku_attr_value）SKU销售属性表（sku_sale_attr_value）建表语句数据装
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2023-10-16 13:05:17
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文章目录第8章 数仓开发之DIM层8.1 商品维度表8.2 优惠券维度表8.3 活动维度表8.4 地区维度表8.5 日期维度表8.6 用户维度表8.7 数据装载脚本8.7.1 首日装载脚本8.7.2 每日装载脚本 第8章 数仓开发之DIM层DIM层设计要点：（1）DIM层的设计依据是维度建模理论，该层存储维度模型的维度表。（2）DIM层的数据存储格式为orc列式存储+snappy压缩。（3）DI
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2024-06-14 09:21:30
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# 数据仓库中的 DA、DIM 和 ODS
在现代数据管理与分析过程中，数据仓库（Data Warehouse）扮演着至关重要的角色。在数据仓库的建设与维护中，多个概念与组件相互作用，其中 "DA"（数据抽取）、"DIM"（维度表）和 "ODS"（操作数据存储）是三个常见且重要的组成部分。本篇文章将详细介绍这三者的定义、功能，以及相应的代码示例，希望能帮助你更好地理解它们在数据仓库中的用途。
