全方位解读星型模型,雪花模型及星座模型背景1.星型模型2.雪花模型3.星座模型4.对比5.总结 背景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，雪花型模型及星座模型。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，雪花型模型还是星座模型进行组织。1.星型模型星形模型中有一张事实表，以及零个或多个维度表，事实表与维度表通过主键外键相关联，维度表
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2024-03-31 08:54:18
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相同维度指标打横 Hive 的问题主要困扰着数据分析师们。这个问题涉及到在 Hive 中如何将相同维度的指标以横向的方式展现，便于进行更直观的对比。接下来，我将记录解决这个问题的过程，详细分享环境配置、编译、参数调优、定制开发、性能对比以及生态集成。
```mermaid
mindmap
root((环境配置))
各组件部署
Hive
Hadoop
# Hive 竖表转横表的实现教程
在数据处理的工作中，我们经常需要将数据格式进行转换，以便进行分析、展示等任务。Hive是一个用于数据仓库的系统，能够存储和查询大规模数据。将竖表转化为横表的过程实际上是将行转化为列，这样在数据分析时更为方便。在本教程中，我们将详细解读如何在Hive中实现这一操作。所有步骤都会以清晰的代码示例加以说明。
## 流程概述
将竖表转为横表的过程可以概括为几个步骤
数据仓库建模规划（绝对重点）1. ODS层1）HDFS用户行为数据2）HDFS业务数据3）针对HDFS上的用户行为数据和业务数据，我们如何规划处理？（1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。（2）数据采用压缩，减少磁盘存储空间（例如：原始数据100G，可以压缩到10G左右）（3）创建分区表，防止后续的全表扫描2. DIM层和DWD层DIM层DWD层需构建维
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2023-07-12 21:00:21
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5.2 维度建模维度建模是一种将大量数据结构化的逻辑设计手段，包含维度和指标，它不像ER模型目的是消除冗余数据，维度建模是面向分析，最终目的是提高查询性能，所以会增加数据冗余，并且违反三范式。维度建模也是重点关注让用户快速完成需求分析且对于复杂查询及时响应，维度建模一般可以分为三种：星型模型雪花模型星座模型其中最常用的其实是星型模型5.2.1 背景在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表
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2024-06-10 00:18:14
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本节基本涵盖了Hive日常使用的所有SQL，因为SQL太多，所以将SQL进行了如下分类：一、DDL语句（数据定义语句）： 对数据库的操作：包含创建、修改数据库 对数据表的操作：分为内部表及外部表，分区表和分桶表 二、DQL语句（数据查询语句）： 单表查询、关联查询 hive函数：包含聚合函数，条件函数，日期函数，字符串函数等 行转列及列转行：lateral view 与 explode 以及 re
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2024-07-24 10:29:29
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数据仓库建模（四）：维度表的设计一、维度表的整体结构1.1 维度表的结构设计1.2 维度代理键1.3 自然键、超久键和超自然键1.4 下钻与上卷1.5 维度退化1.6 非规范化的扁平维度1.7 多层次维度1.8 维度属性的标识与状态信息1.9 维度表中的空值属性1.10 日历日期维度1.11 扮演角色的维度1.12 杂项维度1.13 雪花维度1.14 支架维度二、使用一致性维度集成2.1 一致性
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2023-10-19 08:53:15
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# Hive SQL按指定维度聚合实现流程
## 导言
Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了类似于SQL的查询语言Hive SQL来处理大规模数据集。在Hive中，我们可以使用SELECT语句和GROUP BY子句来进行数据的聚合操作。
本文将介绍如何使用Hive SQL按指定维度进行聚合操作的流程，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
下面是按照指定维度进行聚合的整体
原创
2023-08-12 06:01:41
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1. OLTP与OLAP当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查
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2023-09-20 04:43:36
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0x00 前言下面的内容，是笔者在学习和工作中的一些总结，其中概念性的内容大多来自书中，实践性的内容大多来自自己的工作和个人理解。由于资历尚浅，难免会有很多错误，望批评指正！概述数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、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等组建为中心的数据架构体系。各种数据建模方法，如维度建模。调度系统、元数据系统、
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2023-11-02 10:38:55
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# 实现Hive维度的步骤
## 简介
在数据仓库中，维度是用于描述事实数据的特征信息的表。Hive维度是指在Hive中创建和管理维度表，以便在数据仓库中使用。本文将介绍如何实现Hive维度，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
下面是实现Hive维度的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 创建维度表 | 使用Hive建表语句创建维度表，并定义表的
原创
2023-08-31 08:23:34
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目录1、变化维、退化维、一致性维度、维度退化①退化维和维度退化：②缓慢变化维③一致性维度2、数仓主题域划分方式3、Flume拦截器4、SparkSQL VS FlinkSQL异同5、ClickHouse VS Hologres VS Doris 异同1、变化维、退化维、一致性维度、维度退化①退化维和维度退化：什么是退化维(Degenerate Dimensions) 退化维的定义是Ralph Ki
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2024-01-25 20:21:22
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## hIve维度：解读高维数据的新方法
> *本文作者：开放AI学习社区*
> *本文编辑：开放AI教育团队*
> *本文维度：计算机科学*
 SET @sql = 'select zhuG
原创
2023-11-24 16:16:28
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# MySQL 打横：一个新手的入门指南
在数据存储和管理中，MySQL是一款非常受欢迎的关系型数据库。新手在学习使用MySQL时，难免会遇到一些概念，比如“打横”。在这篇文章中，我们将逐步探讨如何实现MySQL数据库中数据的“打横”，阐明每一步的代码和背后的逻辑。
## 整体流程
下面的表格展示了整个“打横”操作的流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-09 04:34:58
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文章目录一、数仓分层1.1 数仓的分层1.1.1 ODS(原始数据层)层1.1.2 DWD(数据明细层)层1.1.3 DWS(数据服务层)1.1.4 DWT(数据主题层)1.1.5 ADS（数据应用层）1.1.6 总结二、数仓理论2.1 范式、2.2 函数依赖2.3 常见的三范式2.4 关系建模和维度建模2.5 维度表和事实表2.6 维度建模的模型2.7 事实表的分类2.8 数据仓库建模2.8.
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2023-06-27 20:02:30
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1、数据建模常用的模型有哪些？（1）星型模型。 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。 星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成，且具有以下特点： A、维表只和事实表关联，维表之间没有关联； B、每个维表主键为单列，且该主键放置在事实表中，作为两边连接的外键； C、 以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布。
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2023-10-08 22:54:04
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相关概念：退化维度的维度表可以被剔除，从而简化维度数据仓库的模式。因为简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度。需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。维度属性也可以存储到事实表中，这种存储到事实表中的维度列被称为“退化维度”。与其他存储在维表中的维度一样 ，退化维度也可以用来进行事实表的过滤查询、实现聚合操作等。
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2024-07-05 05:49:22
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一、维度模型分类:星型模型,雪花模型,星座模型1、星型模型星型模型中只有一张事实表，以及0张或多张维度表，事实与纬度表通过主键外键相关联，维度之间不存在关联关系，当所有纬度都关联到事实表时，整个图形非常像一种星型的结构，所以称之为“星型模型”。注：事实表中只存外键和度量值。 2、雪花模型当一个或多个纬度表没有直接连接到事实表，而是通过其他维度表连接到事实表时，其图解就像多个雪花连
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2023-09-15 22:06:09
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