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最新推荐文章于 2025-09-09 09:14:24 发布
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本文介绍了一段JavaScript代码，该代码通过监听键盘事件来阻止用户输入除数字以外的任何字符。此功能常用于确保用户仅能输入数字数据，例如在电话号码或年龄等字段。
onKeypress="if (event.keyCode < 45 || event.keyCode > 57) event.returnValue = false;"
浅谈数据仓库模型设计
weixin_43860144的博客
12-27 1805
数据模型用于有效组织企业的数据资产，其设计工作应当在一定的规范约束下进行，这是建设高质量数据模型的前提条件。因此本文档用于定义数据模型设计实施的规范要求。
[hive]维度模型分类:星型模型,雪花模型,星座模型|范式
胖胖的博客
01-19 4579
z=f(x,y)当给定x,y则能计算出z,当给x,y,n时，也能计算出z，此时z部分函数依赖于z,y,n。比如通过（学号，课程）推出姓名，因为可以直接通过学号退出姓名，所以：姓名部分依赖于（学号，课程）。星型模型中只有一张事实表，以及0张或多张维度表，事实与纬度表通过主键外键相关联，维度之间不存在关联关系，当所有纬度都关联到事实表时，整个图形非常像一种星型的结构，所以称之为“星型模型”。主键为:"学号"+"课名"。"分数”完全依赖于（学号，课名），但是姓名并不完全依赖于（学号，课名），姓名只依赖于学号。
数据仓库建模
04-08
1 什么是数据模型 2 为什么需要数据仓库模型 3 如何建设数据仓库模型 3.1 数据仓库数据模型架构 3.2 数据仓库建模阶段划分 3.4 数据仓库建模方法 4 数据仓库建模案例 4.1 零售行业案例分析
数据仓库模型有哪些？三分钟了解各类型数据仓库模型
最新发布
Leo的博客
09-09 1468
这篇文章系统介绍了数据仓库的概念、重要性及主要模型类型。数据仓库是通过整合企业分散数据支持决策分析的系统，其建设流程包括需求分析、概念设计、逻辑设计等步骤。文章重点对比了四种数据仓库模型：范式模型（数据冗余少但查询慢）、维度模型（查询快但冗余多）、星座模型（共享维度表）和雪花模型（维度表拆分）。选择模型需权衡数据冗余度、查询效率、一致性等因素，建议根据业务需求而非技术复杂度进行选择。FineDataLink等工具可优化不同模型的数据加载过程。最后强调数据仓库应随业务变化调整，避免成为"僵尸库"。
数据仓库中的几种数据模型
baiba7240的博客
10-29 1284
数据仓库中常见的模型有：范式建模，雪花模型，星型建模，事实星座模型. 星型模型 星型模型是数据集市维度建模中推荐的建模方法。星型模型是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。星型模型的特点是数据组织直观，执行效率高。因为在数据集市的建设过程中，数据经过了预处理，比如按照维度进行了汇总，排序等等，数据量减少，执行的效率就比较高。 雪花模型 ...
数据仓库模型
chbxw
08-03 6959
文章目录一、概述二、使用选择2.1、数据优化2.2、业务模型2.3、性能2.4、ETL三、总结 一、概述   在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。   当所有维表都直接连接到**“ 事实表”**上时，整个图解就像星星一样，故将该模型称为星型模型，如图 1 。   星型架构是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一定
一篇文章搞懂数据仓库：四种常见数据模型（维度模型，Python算法面试题
2401_83739951的博客
03-23 656
写在前面====大数据时代，维度建模已成为各大厂的主流方式。维度建模从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务。重点关注用户如何快速的完成数据分析，可以直观的反应业务模型中的业务问题，需要大量的数据预处理、数据冗余，有较好的大规模复杂查询的响应性能。系列文章详见「一、为什么要进行数据仓库建模？性能：良好的模型能帮我们快速查询需要的数据，减少数据的IO吞吐成本：减少数据冗余、计算结果复用、从而降低存储和计算成本效率：改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。
2024年大数据最全一篇文章搞懂数据仓库：三范式与反范式，80后程序员月薪30K+感慨中年危机
2401_84159688的博客
05-05 1117
如学生（学号，姓名，性别，出生年月日）有些钢筋可能要问了，可以拆成两列， “出生年月日” 也可以拆成年、月、日三个字段。所以就不满足第一范式了！！！这里再强调一下原子性，原子性是根据使用方便来自定义的最小单位。中国人一般姓名一起用，美国就习惯姓名分别存两字段二、第二范式简单来说就是拆表，以人为粒度做一张明细表，以课程号为粒度做一张维度表，两表关联使用，消除了数据冗余表：学号、课程号、姓名、学分;这个表明显说明了两个事务:学生信息, 课程信息;由于非主键字段必须依赖主键，这里，所以不符合二范式。
2024年大数据最新一篇文章搞懂数据仓库：三范式与反范式(3)，涨知识
2301_82243318的博客
05-05 712
如学生（学号，姓名，性别，出生年月日）有些钢筋可能要问了，可以拆成两列， “出生年月日” 也可以拆成年、月、日三个字段。所以就不满足第一范式了！！！这里再强调一下原子性，原子性是根据使用方便来自定义的最小单位。中国人一般姓名一起用，美国就习惯姓名分别存两字段二、第二范式简单来说就是拆表，以人为粒度做一张明细表，以课程号为粒度做一张维度表，两表关联使用，消除了数据冗余表：学号、课程号、姓名、学分;这个表明显说明了两个事务:学生信息, 课程信息;由于非主键字段必须依赖主键，这里，所以不符合二范式。
数仓第二篇： 数据模型（维度建模）
weixin_43597208的博客
08-08 1070
model对于数仓是最核心的东西，数据模型是数据组织和存储方法，模型的好坏，决定了数仓能支撑企业业务多久。为什么大多数企业，数仓都要重建，这不仅仅是业务拓展、发展迅速，很大一部分是因为模型建的很烂。对于数仓而言，模型就是命脉，好与坏直接决定企业数据存储、处理和应用。对于维度建模，真正理解了粒度和一致性维度，也就理解了维度建模的魂。对于建模工具，没有最好只有更好，适合业务的就是最好的。...
数据仓库--数据建模（未完）
08-02 588
嚯，八月
数据仓库几种模型详解
weixin_44562654的博客
09-12 4352
数据仓库几种模型详解
互联网数据仓库数据模型
wer0735的博客
03-28 2005
互联网数据仓库的现实状况模型方法选择在我们的数据仓库中，除了各个主题域下的维度模型，还存在一些宽表模型。所谓宽表模型，是基于维度模型的扩展，采用退化维度的方式，将不同维度的度量放入数据表的不同的列中；它更易于理解，具有更高的查询效率；易于模型扩展；事实证明，在海量数据环境下，对业务查询的支撑，宽表在性能和易用性方面，都达到了比较理想的效果。...
【数据仓库】数据仓库常见的数据模型——维度模型
铁盒薄荷糖的博客
09-14 2697
星型模型的设计思路源自于对多维数据模型的需求，即通过简化数据结构来支持快速的查询操作。例如，一个数据仓库可能同时包含销售和库存的星型模型，这些模型共享时间和产品维度表，从而形成一个星座结构。事实表包含了可度量的数据，如销售额或利润，而维度表则包含了描述这些数据的属性，如时间、地点或产品类型。：星型模型具有较好的查询性能，因为所有的维度信息都存储在维度表中，减少了表的连接操作，查询优化相对容易，能快速处理大量数据。：星型模型的结构简单明了，易于理解和查询，适用于简单的分析需求。
数据仓库的模型
weixin_45417821的博客
09-18 486
文章目录星型模型（Star Schema）雪花模型（Snowflake Schema）星座模型 星型模型（Star Schema） 是数据仓库的模型。 当所有维度表都直接连接到事实表上时，整个图解就像星星一样，故该模型，成为星型模型，它是一种非正规化的结构，多维数据集的每个维度，都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余（冗余：数据重复，多余） 主题：商品信息 和商品信息有关联的信息 ： 1，客户信息 2，订单信息 3，促销信息 4，厂家信息 5，物流信息 以商品为核心，发展的星型模型， 星
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