”维度模型数据仓库“ 的搜索结果

       合理的数据仓库分层一方面能够降低耦合性，提高重用性，可读性可维护性，另一方面也能提高运算的效率，影响到数据需求迭代的速度，近而影响到产品决策的及时性。建立数据分层可以提炼公共层，避免烟囱式开发，...

      大多数维度都具有一个或多个层次。例如，日期维度就有一个四级层次：年、季度、月和日。这些级别用date_dim表里的列来表示。日期维度是一个单路径层次，因为除了年-季度-月-日这条路径外，它没有任何其它层次。除...

     （五）进阶技术  2. 按需装载  前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型，按需装载。... 在“准备数据仓库模拟环境”中讨论的“生成日期维度数据”可以看做是一种按需装载。数据仓库

     （五）进阶技术         8. 退化维度 ...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。 &nbsp...

     简单地说，杂项维度就是一种包含的数据具有很少可能值的维度。例如销售订单，它可能有很多离散数据（yes-no这种类型的值），如 verification_ind（如果订单已经被审核，值为yes）credit_check_flag（表示此订单的...

     该技术减少维度的数量，简化维度数据仓库的模式。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...

      既然维度模型是数据仓库建设中的一种数据建模方法，那不妨先看一下几种主流的数据仓库架构。  1. Kimball的DW/BI架构 图（一）- 1  2. Inmon企业信息工厂架构 图（一）- 2  3. 混合型架构 图（一）- 3 ...

      在数据仓库可以使用前，需要装载历史数据。这些历史数据是导入进数据仓库的第一个数据集合。首次装载被称为初始装载，一般是一次性工作。由最终用户来决定有多少历史数据进入数据仓库。例如，数据仓库使用的开始...

     度量和维度构成OLAP的主要概念，对于在事实表或者一个多维立方体里面存放的数值型的、连续的字段，就是度量。这符合上面的意思，有标准，一个度量字段肯定是统一单位，例如元、户数。如果一个度量字段，其中的度量值...

      当一个事实表多次引用一个维度表时会用到角色扮演维度。例如，一个销售订单有一个是订单日期，还有一个交货日期，这时就需要引用日期维度表两次。  本篇将说明两类角色扮演维度的实现，分别是表别名和数据库视图...

     （五）进阶技术  3. 维度子集  有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据，... 本篇中将准备两个特定维度，它们均取自现有的维度：月份维度（日期维度的子集），P

     维度数据模型简称维度模型(Dimensional modeling, DM)，是一套技术和概念的集合，用于数据仓库设计。不同于关系数据模型，维度模型不一定要引入关系数据库。 在逻辑上相同的维度模型，可以被用于多种物理形式，比如...

     最近看了三本关于数据仓库的书，很有收获，也很受启发。这三本书分别是《数据仓库工具箱（第三版）》、《Dimensional Data ...Ralph Kimball的经典著作数据仓库工具箱阐述的是维度建模方法论和按不同行业建模的示例。Di

     目前业界较为流行的数据仓库的建模方法非常多，这里主要介绍范式建模法，维度建模法，实体建模法等几种方法，每种方法其实从本质上讲就是从不同的角度看我们业务中的问题，不管从技术层面还是业务层面，其实代表的是...

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