Kimball的维度数据仓库

最新推荐文章于 2025-03-23 22:39:19 发布
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#数据仓库 #星型 #设计 #kimball

本文介绍了ETL（Extract-Transform-Load）的基本概念，这是一种广泛应用于数据仓库中的过程，用于从不同来源抽取数据、转换数据以适应特定需求并加载到目标数据库。
Kimball维度建模基本理论
resin_404的博客
08-15 7708
维度建模基础理论，以及优越之处和应用场景。阐明了何为事实和维，并且解释了相关细分类别和应用场景。
数据仓库工具箱The Data Warehouse Toolkit 阅读笔记 （二：Kimball维度建模技术）
Slim's Hello World
10-07 1343
这一章的笔记基本按照原书展开的框架来走，删节的不多。 概述 会对Kimball进行过程的展开、讨论，并给一些非常经典的用例作为理解的切入点。 1. 维度模型设计 维度模型设计一定不能脱离业务需求来设计，需要很强的协作来完成。在维度模型设计期间主要涉及4个主要的步骤： 选择业务过程 业务过程事件简历或获取性能度量，并转换为事实表中的事实。过程定义了特定设计目标以及对粒度维度事实的定义。每个业务过程对应企业数据仓库总线矩阵的一行。 申明粒度 粒度用于确定某一事实表中的行表示什么。原子粒度是最低级别的力度。.
数据仓库Kimball Or Inmon?
云藤的博客
10-04 818
关键词： 数据仓库，数据集市，Kimball, Inmon, 敏捷开发 从1970 年的Codd关系数据模型，到DW开山鼻祖Inmon的关系型建模方法，再到Kimball 的雪花模型。DW的发展史驶过了快20年的历史。Inmon与Kimball 建模方法的争执却并为终止。 从今天的企业发展来看，敏捷式的，迭代式的开发模式更能符合今天的企业发展需求。对数仓建立要求的开始，往往源于一个部门，而非多个部...
数据仓库搭建——Inmon与Kimball
aijia7039的博客
06-27 536
一、简介 1.1 历史 搞数据仓库这么久，实践中发现首先搭建数据集市，还是清洗数据之后，直接进入数据立方体（形成维度表和实施表）形成核心数据仓库层，是个选择题... 随后发现这其实涉及到了数据仓库的历史问题，是采用Inmon建模还是采用Kimball建模？甚至有人称之为数据仓库界的宗教之争。下面我说一下自己的理解： 1.2 Inmon 2000年5月，W.H.Inmon在DM ...
C. 数据仓库 --- Kimball架构
micklongen的专栏
04-06 750
C. 数据仓库 — Kimball架构 Kimball关键性概念 总线架构：多维体系结构主要包括后台（Back Room）和前台（Front Room）两部分。 后台也称为数据准备区（Staging Area），是MD架构的最为核心的部件。在后台，是一致性维度的产生、保存和分发的场所。同时，代理键也在后台产生。 前台是MD架构对外的接口，包括两种主要的数据集市，一种是原子数据集市，另一种是聚集...
第三十二篇 深入解析Kimball维度建模：构建企业级数据仓库的完整框架
最新发布
qq_39991788的博客
03-23 1547
我是[随缘而动，随遇而安], 一个喜欢用生活案例讲技术的开发者。：你在学习SQL时遇到过哪些坑？欢迎评论区留言讨论！分析每日各品类销售额。
2024年大数据最全数仓实践：浅谈 Kimball 维度建模_kimball维度建模，大数据开发开发框架
2401_84170337的博客
05-05 1335
比如小票子项的销售数量、销售金额等，可加性对于数据分析来说至关重要，因为数据应用一般不仅检索事实表的单行数据，而往往一次性检索数百、数千乃至百万行的事实，并且处理这么多行的最有用的和最常见的事就是将它们加起来，而且是从各个角度和维度加起来。星形架构中，每个维度都是均等的，所有维度表都是进入事实表的对等入口，用户可以从任一维度、任一维度属性或者任意多个维度组合、任意多个维度属性组合，方便地对数据进行过滤和聚合（汇总、均值、最大、最小等）操作，而且非常符合业务分析直觉。的细节，因为这样会带来最大的灵活性。
Kimball维度建模
围城客的专栏
01-04 7621
最简洁的语言描述维度建模的理论和流程
Kimball维度建模技术解析：从业务需求到维度扩展
Aaron_PHPer的博客
03-05 1081
Kimball维度建模通过业务驱动的设计理念，构建出既符合分析需求又具备技术可行性的数据架构。掌握业务过程抽象、粒度控制、维度优化等核心技术要点，可有效应对复杂业务场景下的建模挑战。后续系列文章将深入探讨维度建模的具体实施案例和高级技巧。
Ralph Kimball 数据仓库设计技巧集锦
weixin_33933118的博客
07-31 228
Welcome to Kimball Design Tips Thanks for subscribing to our Design Tips! Here’s the complete Design Tip library, including the current year which is only availab...
Kimball维度建模（维度表技术）
weixin_41227335的博客
07-10 1398
维度表： 1.每个维度表都包含单一的主键列，作为与事实表的外键 2.维度表有自己的维度代理键，即用来标识唯一性，无意义。+1 3.下钻 商业分析的基本方法： 上卷（roll-up）：上卷是沿着维的层次向上聚集汇总数据。 例如，对产品销售数据，沿着时间维上卷，可以求出所有产品在所有地区每月 （或季度或年或全部）的销售额。 下探（dril...
第二章 Kimball维度建模技术概述-2 维度表技术基础
weixin_39411373的博客
01-06 413
维度表的定义 ​ 在维度建模中，通常将指标的度量称之为“事实”，将产生度量的环境称之为“维度”。将描述同一个业务实体的的多个维度列组合在一起，就是常说的“维度表”。 维度表的构成 ​ 维度表通常表示的是参与到业务过程中的一个业务实体（如，商品、卖家、买家、优惠券、时间等等），其每一行数据表示的是一个业务实体的实例（如，商品维度表中的一行表示的就是一个商品）。 维度表的结构 ​ 维度表一般由【代理键、自然键、维度属性】三部分构成。如果有保留维度变化历史或大型维度表的拆分需求，可能还会加入其它部分以做技术实现上
Kimball关于维度的讲解摘要
与数据和AI有关的东西
08-24 1037
维度表是用于描述环境的。谁、什么、哪里、何时、如何、为什么等等。 列多，行少，多文本列。 维度属性用于查询约束、分组、报表标识等。 维度表中尽量使用文本描述。 数据仓库的好坏直接取决于维度属性的设置，DW/BI的分析能力直接取决于维度属性的质量和深度。 维度代理键：维度表的主键，不能采用操作型系统的自然键，避免出现不同业务系统的兼容性问题； 为什么用代理键？
数仓|Kimball的维度建模过时了吗？
延宝小白马的博客
03-27 317
从20世纪80年代中期以来，kimball一直是数据仓库和商业智能行业维度建模方法的思想开拓者。维度建模之初假设数据仓库仅限于单服务器数据库，随着大数据时代的到来，分布式计算和分式存储成为了新的趋势，所以Ralph Kimball所普及的维度数据建模方法和技术需要一些修订，这样才能更好地满足大数据建模的需求。需要注意的是，在数据仓库领域， Inmon和Kimball是两大主要阵营，但是Kimball的维度建模理论对于现代数仓建设的影响可谓是非常深远的，所以本文主要讨论维度建模的相关问题。 不要使用代理键
数据仓库 Inmon与Kimball数仓理论对比
Mr.pan felix的专栏
03-21 7498
Kimball和Inmon是两种主流的数据仓库方法论，分别由 Ralph Kimbal大神 和 Bill Inmon大神提出，在实际数据仓库建设中，业界往往会相互借鉴使用两种开发模式 Inmon和Kimball是数据仓库领域伟大的开拓者，他们均多年从事数据仓库的研究，Inmon还被称为“数据仓库之父”。Inmon的《数据仓库》和Kimball的《数据仓库工具箱》都是此领域的经典之作。后来人把这两...
数据仓库模式之详解 Inmon 和 Kimball
醉酒的戈多的专栏
11-21 6664
数据仓库 数据仓库模式 Inmon Kimball
数据仓库Inmon和Kimball架构
dxl565285385的博客
03-05 1707
在Inmon模式中，并不强调事实表和维度表的概念，因为数据源变化的可能性较大，需要更加强调数据的清洗工作，从中抽取实体-关系。对于Kimball模式，数据源往往是给定的若干个数据库表，数据较为稳定但是数据之间的关联关系比较复杂，需要从这些OLTP中产生的事务型数据结构抽取出分析型数据结构，再放入数据集市中方便下一步的BI与决策支持。可扩展，维度模型是可扩展的。组成，维度表之间是没有关联的，维度表是直接关联到事实表上的，只有当维度表极大，存储空间是个问题时，才考虑雪花型维度，简而言之，最好就用星型维度即可。
深入对比数据仓库模式：Kimball vs Inmon
程序员学习圈
06-09 9677
1.概述 Kimball和Inmon是两种主流的数据仓库方法论，分别由 Ralph Kimbal大神 和 Bill Inmon大神提出，在实际数据仓库建设中，业界往往会相互借鉴使用两种开发模式。本文将详细介绍 Kimball 和 Inmon 理论在实际数据仓库建设中的应用与对比,通过数据仓库理论武装数据仓库实践。 2.什么是Kimball 2.1 概念 Kimball 模式从流...
数据仓库领域的最佳实践 Kimball 和 Inmon 方法论
形而上者谓之道 形而下者谓之器
02-28 1116
这种方法适合对设计科学性和规范性要求较高的企业，如金融和电信等行业，因为它能够提供稳定、可靠的数据支持，帮助企业做出准确的决策。综上所述，在实际的数据仓库建设中，往往会根据项目的具体需求和资源情况，结合使用Kimball和Inmon的方法论。这两种方法各有优势，Kimball方法论适合于快速迭代和面向特定业务需求的项目，而Inmon方法论更适合于需要全面规划和长期建设的大型企业级数据仓库项目。而如果企业对数据的准确性和可信度有更高的要求，并且业务场景相对固定，那么Inmon方法论可能更为合适。
维度建模深入解析： Kimball 经典数据仓库指南
该资源引用了Ralph Kimball和Margy Ross的经典著作《数据仓库工具箱：第二版 完全指南 to Dimensional Modeling》。Ralph Kimball是数据仓库和维度建模领域的权威专家，他的理论和方法对业界产生了深远影响。 维度...
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