对数据仓库维度表的理解

维度表是事实表不可分割的伴侣。通常包含有业务的文字描述。一般应该尽可能多地包括一些富有意义的文字性描述。对于一个维度表来说,包含50~100个属性的情况并不少见。倾向于将行数作的相当少(通常少于100万行),而将列数做的特别大。

        维度属性是查询约束条件、成组与报表标签生成的基本来源。维度表属性在数据仓库承担着一个重大角色。在许多时候,数据仓库不过是维度属性的体现而已。通常,数据仓库的能力直接与维度属性的质量和深度成正比。在提供详细的业务用语属性方面所花的时间越多,数据仓库就越好。在属性列值的给定方面所花的时间越多,数据仓库就越好。在保证属性列的质量方面所花的时间越多,数据仓库就越好。

        维度表是事实表的入口,丰富的维度属性给出了丰富的分析能力。维度给用户提供了使用数据仓库的接口。

        最好的属性是文本的和离散的。属性应该是真正的文字,而不是一些简写的编码符号。

        有时在设计数据仓库中并不能很确定,从数据生产源析取的一个数字型数据字段到底应该作为事实还是维度属性看待。通常,看这个字段是一个含有许多的取值并参与运算的度量值(当事实看待),还是一个多少变化不多并参与作为约束条件的离散取值描述(当维属性看待)。例如,一个产品的标准成本看来是其不变的属性,但由于可能经常改变,因而最终应该当作度量值事实来处理。俄而,也存在不能确定的情况。在这种情况下,按任何一种方式对该数据字段进行建模都可以,可以根据具体需求确定。

要想在百度八亿网页的数据海洋中找到你所要的信息, 人工方式需要1200 多人年,而百度搜索技术不到1 秒钟。人 们被数据淹没,却渴望知识。商务智能技术已成为当今企业 获取竞争优势的源泉之一。商务智能通常被理解为将企业中 现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智决策的IT工具集。 其中数据仓库、OLAP和数据挖掘技术是商务智能的重要组成 部分。商务智能的关键在于如何从众多来自不同企业运作系 统的数据中,提取有用数据,进行清理以保证数据的正确性, 然后经过抽取、转换、装载合并到一个企业级的数据仓库里, 从而得到企业数据的一个全局视图,并在此基础上利用适当 的查询分析、数据挖掘、OLAP等技术工具对其进行分析处理, 最终将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。 可见,数据仓库技术是商业智能系统的基础,在智能系统开 发过程中,星型模式设计又是数据仓库设计的基本概念之一。 星型模式是由位于中央的事实表和环绕在四周的维度表 组成的,事实表中的每一行与每个维度表的多行建立关系, 查询结果是通过将一个或者多个维度表与事实表结合之后产 生的,因此每一个维度表和事实表都有一个“一对多”的连 接关系,维度表的主键是事实表中的外键。随着企业交易量 的越来越多,星型模式中的事实表数据记录行数会不断增加, 而且交易数据一旦生成历史是不能改变的,即便不得不变动, 如对发现以前的错误数字做修改,这些修改后的数据也会作 为一行新纪录添加到事实表中。与事实表总是不断增加记录 的行数不同,维度表的变化不仅是增加记录的行数,而且据 需求不同维度表属性本身也会发生变化。本文着重讨论数据 仓库维度表的变化类型及其更新技术。
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