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数据仓库建模
数据仓库
(4)基于维度
建模
的数仓KimBall架构
答:
基于维度
建模
的KimBall架构在
数据仓库
中划分出四个关键部分,旨在优化数据处理和分析流程。具体为操作型源系统、ETL系统、数据展现和商业智能应用。操作型源系统包括面向用户的各类系统,如app、网站、ERP、CRM等。这是数据仓库的主要数据来源,同步后需进行清洗和规范化处理,以确保数据的质量和一致性。ETL...
数据仓库数据建模
的几种思路
答:
数据仓库数据建模
的几种思路主要分为一下几种 1. 星型模式 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. ...
如何建立和评估
数据仓库
逻辑模型
答:
逻辑模型指
数据仓库
数据的逻辑表现形式。从最终应用的功能和性能的角度来看,数据仓库的数据逻辑模型也许是整个项目最重要的方面,需要领域专家的参与。从内容上看,涉及的方面有确立主题域,粒度层次的划分,确定数据分割策略,关系模式的确定。逻辑模型建设方法 逻辑
建模
是数据仓库实施中的重要一环,因为它能...
请问
数据仓库
都用什么建立?
答:
ER
建模
:即实体关系建模,由
数据仓库
之父BIll Inmon提出,核心思想是从全企业的高度去设计三范式模型,用实体关系描述企业服务。主张的是自上而下的架构,将不同的OLTP数据集中到面向主题的数据仓库中。维度建模:由Kimball提出,核心思想是从分析决策的需求出发构建模型。这种模型由事实表和维表组成,即星...
数据仓库数据建模
的几种思路
答:
数据仓库接典型的两种
数据仓库建模
的理论是维度建模和基于主题域的实体关系建模,这两种方式分别以Kimball和Immon两位大师为代表。维度建模以数据分析需求为驱动,倡导总线架构:一致的事实和一致的维度,这种数据模型易于用户理解和数据分析操作。基于主题域的实体关系建模以源系统数据为驱动,整合企业的所有数据...
一百多个
数据
还要分成四类可以
建模
吗
答:
一百多个数据还要分成四类可以建模。数据库及
数据仓库建模
方法主要分为一下四类:第一类是关系数据库的三范式建模,通常我们将三范式建模方法用于建立各种操作型数据库系统。第二类是Inmon提倡的三范式数据仓库建模,它和操作型数据库系统的三范式建模在侧重点上有些不同。第三类是Kimball提倡的数据仓库的...
数仓
建模
分层理论
答:
DW是
数据仓库
的核心,从ODS层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。DW又细分数据明细层DWD 和轻度汇总层DWS 这一层和维度
建模
会有比较深的联系,业务数据是按照 业务流程方便操作的角度 来组织数据的,而统一数仓层是 按照业务易理解的角度或者是业务分析的角度 进行数据组织的,定义了一致的指标、维度,各业务板块、数...
【总结】维度
数据建模
过程及举例
答:
本文介绍
数据仓库
中维度
数据建模
的过程描述,并举一个示例以加深对相关概念的理解。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...
dbt是什么意思网络?
答:
DBT是
数据建模
和分析工具data build tool的缩写。它是一款开源的基于python的ELT(Extract, Load, Transform)工具,通常用于
数据仓库
的构建和管理。相较于传统的ETL工具,DBT侧重于数据建模,具有更加轻量级、简洁明了、易于使用的特点,使数据工程师可以更快更高效地开发和维护数据模型。DBT提供了丰富的函数...
《
数据仓库
工具箱》读书笔记(一):维度
建模
初步
答:
1、方便地保存
数据
2、数据一致性 3、适应变化 4、及时展现数据 5、信息安全 6、数据权威 7、支撑业务 1、理解业务 理解用户 2、为用户提供高质量、相关的、可访问的信息 3、维护数仓/分析环境 1、维度模型和3NF模型包含的数据是一样的,只是维度模型存储的数据更易理解,...
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