DM_Source的博客

问题描述：一张表：student_schedule（学生课程表）字段comment：学生ID，课程ID，完成时间问题：学生在一天内完成一节课，当前天记录为完成学习，现计算连续学习天数————————————————————————————————————————————————————————————————————————思路：连续学习，使用排序和完成时间做对比———————————————————————————————————————————————————————————

一、Kimball维度建模1.前生今世维度建模出自Ralph Kimall的《The DataWarehouse Toolkit-The Complete Guide to Dimensona Modeling》（《数据仓库工具箱》）一书，是十分流行的数仓建模理论。维度建模从根本上来讲是以结果为导向的，由数据消费到底层数据的思路。维度建模是一种比较容易理解的业务数据化的方法和思维。个人...

一、模型分层维度建模将数据分为三层：操作数据层（ODS），公共纬度模型层（CDM），应用数据层（ADS），其中，CDM又分为明细数据层（DWD）和汇总数据层（DWS）。操作数据层（ODS）：把操作系统数据几乎无处理的存放到数据仓库系统中。公共纬度模型层（CDM）：又细分为DWD和DWS，分别是明细数据层和汇总数据层，采用维度模型方法作为理论基础，更多采用一些维度退化方法，将维度退化至事实...

要想做一个比较好的全域模型架构，第一点，你要明白为什么要进行建模？随着进入大数据时代，数据来源丰富，数据量也飞速增长。大数据时代之前的储存架构明显开始脱力，数据消费也面临完整性、准确性和及时性的挑战。类比，人类在农业革命之前，依靠大脑去储存植物、动物和地理相关等信息。但是在农业革命之后，帝国昌盛，帝国的运作，需要记录法律、税收、物质库存、各种节日和打了胜仗的日期等等信息。所以农业革命之前的‘储...