大数据分析基础——维度模型

维度模型是数据仓库建模的重要方法,由事实表和维度表构成。维度描述业务环境,如时间、地理;事实表围绕业务过程设计,包含度量数据。度量是业务指标,如销售额。维度表和事实表结合形成星型或雪花模式的“维度模型”。维度设计包括层次结构、范式与反范式、交叉探查、整合和拆分,确保数据分析的效率和易用性。

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1基本概念

维度模型的概念出自于数据仓库领域,是数据仓库建设中的一种数据建模方法。维度模型主要由事实表和维度表这两个基本要素构成。

1.1维度

维度是度量的环境,用来反映业务的一类属性 , 这类属性的集合构成一个维度 , 也可以称为实体对象。 维度属于一个数据域,如地理维度(其中包括国家、地区、 省以及城市等级别的内容)、时间维度(其中包括年、季、月、周、日等级别的内容)。

维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中,将度量称为“事实” , 将环境描述为“维度”,维度是用于分析事实所需要的多样环境。例如, 在分析交易过程时,可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。

维度所包含的表示维度的列,称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源,是数据易用性的关键。

1.2事实表

事实表是维度模型的基本表,每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据࿰

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