# 维度建模架构入门指南
维度建模是一种数据建模技术，它将数据结构化到一个易于理解和查询的形式，主要用于数据仓库和商业智能应用。在本篇文章中，我们将指导一位刚入行的小白，理解并实现维度建模的过程。
## 维度建模流程
在实施维度建模之前，我们需要明确整个流程，以下是主要步骤：
| 步骤 | 描述 | 工具/技术
凡是建设数据仓库，一定会提到维度建模方法。这一方法是Kimball最先提出的，其最简单的描述就是，按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。在维度建模方法体系中，维度是描述事实的角度，如日期、商品、地址等，事实是要度量的指标，如用户数、销售额等。按照一般书籍的介绍，维度建模还会分为星型模型、雪花模型等，各有优缺点，但很少直接回答一个问题，也就是数据仓库为什么要采用维度建模？这个问题的基本判断在于
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2023-10-27 15:08:18
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# 数据建模架构概述
数据建模是数据科学和数据分析中的一项重要任务，旨在将复杂的数据转化为结构化的信息，以便更高效地进行分析和决策。本文将以一种简单而直观的方式介绍数据建模架构，结合具体的代码示例，帮助读者更好地理解这一概念。
## 什么是数据建模？
数据建模是对数据需求和组织方式的抽象描述。良好的数据模型不仅能够提升数据存储的效率，还能优化数据查询的速度。数据建模通常分为概念模型、逻辑模型
原创
2024-10-05 04:14:55
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微分方程预测特征适用范围适用于基于相关原理的因果预测模型，大多是物理或几何方面的典型问题，假设条件，用数学符号表示规律，列出方程，求解的结果就是问题的答案。优点优点是短、中、长期的预测都适合。如：传染病的预测模型、经济增长（或人口）的预测模型、Lanchester战争预测模型。缺点反应事物内部规律及其内在关系，但由于方程的建立是以局部规律的独立性假定为基础，当作为长期预测时，误差较大，且微分方程的
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2024-08-16 16:22:26
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作者基于多年的大数据处理经验，当前管理着100PB+数据仓库和2000+节点的集群
原创
2022-01-27 13:57:57
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本文描述MAAB建模规范的意义，同时研究一下环境设置规范。 文章目录1 建模规范2 环境设置2.1 Matlab版本2.2 内置编译器2.3 模型配置2.3.1 引用数据字典中的配置2.3.2 打开模型时导入配置3 总结 1 建模规范Mathworks公司针对汽车行业提出了MAAB建模规范，通过遵守建模规范，可以提高模型的可读性、提高代码生成质量。模型工程师应该在开发过程中遵守建模规范。建模规范分
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2024-05-16 07:17:21
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宏观图：概念：数据结构的定义： 数据结构( data structure）是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，在任何问题中,数据元素都不是孤立存在 的,而是在它们之间存在着某种关系,这种数据元素相互之间的关系称为结构(结构=关系)。（【元素+关系】 的集合就叫数据结构）关系（或结构）的划分：1.集合关系：
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2023-09-17 15:31:17
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维度建模法维度建模将信息组织到结构中，这些结构通常对应于分析者希望对数据仓库数据使用的查询方法。1999 年第三季度西北地区的食品销售额是多少？表示使用三个维度（产品、地理、时间）指定要汇总的信息。星型模式之所以广泛被使用，在于针对各个维作了大量的预处理，如按照维进行预先的统计、分类、排序等。通过这些预处理，能够极大的提升数据仓库的处理能力。特别是针对 3NF 的建模方法，星型模式在性能上占据明显
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2023-07-19 11:05:11
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维度建模
围绕三个问题来展开
1、怎么组织数据仓库中的数据？
2、怎么组织才能使得数据的使用最为方便和便捷？
3、怎么组织才能使得数据仓库具有良好的可扩展性和可维护性？
维度建模两大派系 Bill Inmon
在BI/DW领域中，围绕“哪一种数据仓库架构（Data Warehouse Architecture）最佳？”的争论一直没有休止，这个问题同时也是企业在建立DW时需要决策的关键问题。Bill Inmon的集线器架构/企业信息工厂架构（Hub and Spoke / CIF – Corporate Information Factory）与Ralph Kimball的数据集市/数据仓库总线架构（D
单一职责原 就一个类而言，应该仅有一个引起他变化的原则 如果一个类承担的职责过多，就等于把这些职责耦合在一起，一个职责的变化可能会削弱或抑制这个类完成其他职责的能力。这种耦合会导致脆弱的设计，当变化发生时，设计会遭受到意想不到的破坏。开放封闭原则 软件实体（类、模块、函数等等）应该可以扩展， 但是不可修改。&nb
1. 前言随着互联网技术的发展，每一个业务都与数据息息相关，如搜索，推荐。这些业务有一个共同的特点是连接用户和数据。随着数据量的不断增加，对大数据的处理的要求也就会越来越高，在这期间出现了很多大数据的处理平台和工具，如Hadoop，Storm等。在不同的应用场景中也有不一样的数据架构，那么什么是大数据架构，引用如下的定义：A big data architecture is designed to
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2023-07-12 16:06:52
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文章目录基本架构主要数据仓库架构1．数据集市架构2．Inmon企业信息工厂架构3．Kimball数据仓库架构4．混合型数据仓库架构操作数据存储抽取-转换-装载1.数据抽取逻辑抽取物理抽取2.数据转换3.数据装载开发ETL系统的方法常见ETL工具小结 基本架构把数据仓库架构理解成构成数据仓库的组件及其之间的关系，那么数据仓库架构如图所示： 图中显示的整个数据仓库环境包括操作型系统和数据仓库系统两大
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2023-08-15 21:11:48
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维度建模（dimensional modeling）是数据仓库建设中的一种非常重要的数据建模方法，是将数据进行结构化的逻辑设计方法。维度建模由数据仓库领域的大师Ralph Kimball最先提出，他所参与著作的《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著作。维度建模是从分析决策的需求为出发点，构建数据模型，构建的数据模型是服务于数据分析需求。维度建模在解决更快速完成数据分析需求的同时
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2023-08-16 09:52:22
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文章目录一 Android 开发框架演变1 MVC2 MVP3 MVVM二 什么是JetPack三 如何构建支持Jetpack项目 一 Android 开发框架演变1 MVCModel-View-Controller，模型-视图-控制器，Model负责数据管理，View负责UI显示，Controller负责逻辑控制在Andriod中视图层是各种xml文件，逻辑控制层是Activity或者Frag
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2024-01-13 07:55:29
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# 维度建模物理架构图的实现
维度建模是数据仓库设计中的一种重要方法，可以帮助我们更好地组织和分析数据。在实际操作中，制作一个维度建模物理架构图不仅是数据建模的关键步骤，也是理解数据如何流动的重要环节。本文将指导你如何创建维度建模物理架构图，并逐步详解每个步骤。
## 整体流程
下面是创建维度建模物理架构图的流程表：
| 步骤 | 描述
目录 1. ODS 数据准备层2. DWD 数据明细层3. DW(B/S) 数据汇总层4. DM 数据集市层5. ST 数据应用层解码OneData，阿里的数仓之路1. ODS 数据准备层功能：ODS层是数据仓库准备区，为DWD层提供基础原始数据，可减少对业务系统的影响建模方式及原则：从业务系统增量抽取、保留时间由业务需求决定、可分表进行周期存储、数据不做清洗转换与业务系统数据模型保持一
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2023-08-21 16:55:56
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维度建模主要源自数据集市，主要面向分析场景。维度建模以分析决策的
原创
2022-07-02 00:02:49
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维度建模，比起传统的数仓结构，简单明了，扩展性和耦合性也有所提高。维度建模主要就是围绕着维度表与事实表而进行的。维度建模就是引入了了这两个表。维度和事实我的理解是不需要抠细节，不需要过分的强调哪一张表是维度表哪一张表是事实表，维度表在设计的时候主要就是为了扩展事实，在有的时候不同的事实可能会让其他的事实表跟着变成了维度表，我的理解是维度表是围绕着某一个事实表而服务的，在这
维度模型：1.星形模型 2.雪花模型维度建模的步骤：1. 选择业务流程2. 声明事
原创
2022-12-07 14:51:26
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