大数据环境数据仓库&维度建模

最新推荐文章于 2025-06-23 09:23:08 发布
最新推荐文章于 2025-06-23 09:23:08 发布
阅读量665 收藏 4
点赞数
分类专栏： DW
本文详细介绍了数据仓库的基础概念、维度建模、缓慢变化维度、拉链表及数据分层等核心内容，为读者提供了全面的数据仓库架构和技术实现的知识体系。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目录

  • 数据仓库基本概念

  • 维度建模

  • 缓慢变化维度

  • 拉链表

  • 数据分层

1.1 数据仓库基本概念

1.2 维度建模

1.3 缓慢变化维度

1.4 拉链表

1.5 数据分层

 

数仓解惑：数据仓库常见建模方法与大数据领域建模实例综述
云祁QI
05-05 5388
为什么需要数据建模？ 为什么要进行数据仓库建模？ 随着DT时代互联网、智能设备等信息技术的发展，数据开始井喷式的增长，如何讲这些数据进行有序、有结构地分类组织存储是我们面临的一个挑战。 如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在书架上分门别类地放置，而不是乱糟糟的 大数据的数仓建模是通过建模的方法更好的组织、存储数据，以便在 性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。一般主要从下面四点考虑 ...
大数据建模中的维度建模详解
AI天才研究院
04-22 818
随着企业数字化转型的深入，数据已从“辅助工具”升级为“核心资产”。传统关系型数据库（OLTP系统）的范式建模（第三范式）虽能保证数据一致性，但难以满足复杂多维分析需求（如“2023年Q4华东地区30岁以下女性用户购买的客单价TOP10商品”）。维度建模专为OLAP场景设计，通过冗余存储换取查询效率，已成为数据仓库、BI分析、大数据平台的标准建模方法。本文将覆盖维度建模的全生命周期，包括理论原理、设计步骤、实战案例及行业应用。核心概念：解析事实表、维度表、星型/雪花模型等基础定义；
数据仓库中维度建模
热门推荐
Athenaer的专栏
08-20 1万+
设计数据仓库常用到的模型是维度模型。例如决策者想知道去年一年里哪个产品在哪个地区销售得最好，那么决策者想要得到的信息有3个：时间、产品和地区，这3个信息称为“维度”。维度模型的作用是将决策者所要分析的信息分为多个维度，然后创建一个多维的数据库。      使用维度模型所创建出来的数据仓库结构多为星形结构，如图所示图的中间有一个fact数据表，这个表里存储的数据称为fant（量值）。在该表
Data Vault 初探（十） —— 星型模型向 Data Vault 模型转化
最新发布
wzy0623的专栏
06-23 8149
星型模型向 Data Vault 模型转化
数据仓库维度建模
05-18 931
维度建模法 维度建模将信息组织到结构中，这些结构通常对应于分析者希望对数据仓库数据使用的查询方法。1999 年第三季度西北地区的食品销售额是多少？表示使用三个维度（产品、地理、时间）指定要汇总的信息。 星型模式之所以广泛被使用，在于针对各个维作了大量的预处理，如按照维进行预先的统计、分类、排序等。通过这些预处理，能够极大的提升数据仓库的处理能力。特别是针对 3NF 的建模方法，星型模式在性
数据仓库维度建模入门
weixin_34112030的博客
04-10 432
对数据分析越来越深入，越来越发现数据标准化的重要性，再高明的数据分析技术，没有规范统一的数据仓库，也是“巧妇难为无米之炊”。遂从头再对数据仓库技术进行一边梳理。 1. 维度建模理论概要 1.1 维度设计的主要流程 1.1.1 选择业务过程 业务过程是组织完成的操作性活动，例如：获得订单、处理保险索赔、学生课程注册或每个月每个账单的快照等。...
从0开始学大数据-数据仓库建模
DigNew
07-23 985
为什么要数据仓库建模数据模型是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。有了适合业务和基础数据存储环境的模型，那么大数据就能获得以下好处：性能：良...
浅谈大数据建模的主要技术：维度建模_大数据平台数据 建模 设计
2401_84181403的博客
04-18 506
定义粒度意味着对事实表行实际代表的内容和含义给出明确的说明，粒度传递了事实表度量值相联系的细节所达到的程度的信息。其实质就是如何描述事实表的单个行。超市顾客小票的每一个子项；医院收费单的明细子项；个人银行账户的每一次存款或者取款行为；个人银行账户每个月的余额快照；对于维度设计来说，在事实表粒度上达成一致非常重要，如果没有明确的粒度定义，则不能进入后面的环节。在定义粒度过程中，应该最大限度地选择业务过程中最为原子性的粒度，这样可以带来后续的最大灵活度，也可以满足业务用户的任何粒度的分析需求。
基于大数据的数据仓库-数据仓库建模基本理论.pdf
12-24
维度建模则是另一种在数据仓库设计中常用的建模方法，尤其适用于分析型环境。它的概念来源于数据集市，将数据仓库中的表划分为事实表和维度表两种类型。事实表记录了业务操作过程中产生的可度量事件，如销售数量或...
大数据多维分析中的维度建模最佳实践
AI天才研究院
04-27 600
随着企业数据量呈指数级增长（IDC预测2025年全球数据量将达175ZB），传统关系型数据库的OLTP（在线事务处理）架构已难以满足复杂多维分析需求。维度建模（Dimensional Modeling）作为数据仓库的核心建模方法，通过将业务场景抽象为“事实”与“维度”的逻辑结构，显著提升了多维度聚合、钻取、切片等分析操作的效率。本文聚焦大数据场景下维度建模的全生命周期实践，覆盖模型设计、开发实现、性能优化及跨场景扩展。
数据仓库工具箱 维度建模权威指南 (第3版)
01-29
《数据仓库工具箱 维度建模权威指南 (第3版)》是数据仓库领域的一本经典著作，它深入探讨了维度建模这一核心概念，为数据仓库的设计和实施提供了全面而实用的指导。维度建模是数据仓库设计中的关键方法，通过将业务...
数据仓库--维度建模
日常分享数据分析开发、编程语言内容
03-27 446
数据仓库建设中的维度建模设计过程，以及事实表与维度表的基本概念
数据仓库——维度建模
weixin_48171883的博客
09-26 1098
数据仓库 维度建模 维度表 事实表 维度退化 缓慢变化维
数据仓库之维度建模
星空下的那个人影
06-13 2117
数据仓库
数据仓库-维度建模
weixin_39363807的博客
08-16 1433
目录 数据仓库定义 数据仓库和数据库 维度建模 维度建模 VS 第三范式 维度建模设计过程 事实概念 事实表技术 维度概念 维度表技术 数据仓库定义 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。 数据仓库和数据库 数据库主要用于事务处理，...
大数据技术：数据仓库主题建模解析
本次分享主要围绕大数据技术中的数据仓库主题建模进行探讨，涉及DW建模的基本原则，包括简单性、完整性、高效性和通用性。此外，还详细讲解了事实表和维表的概念，以及不同粒度的事实表类型，以及维表的分类，特别是...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值