cube数据立方体模型

 多维立方体建表语句

-- 多维分析数据立方体,建表
DROP TABLE IF EXISTS dws.mall_app_tfc_cube;
CREATE TABLE dws.mall_app_tfc_cube
(
    appid              string,
    appversion         string,
    carrier            string,  -- 运营商
    devicetype         string,  -- 手机型号
    nettype            string,
    osname             string,
    osversion          string,
    releasechannel     string,
    resolution         string,
    province           string,   -- 省
    city               string,   -- 市
    region           string,   -- 区
    ses_enter_page_id  string, -- 入口页面id
    ses_exit_page_id   string, -- 退出页面id
    ses_is_jump        int   ,  -- 1:是跳出会话  2:不是跳出会话

    pv_cnt             bigint,  -- 访问页面数
    uv_nct             bigint,  -- 去重访客总数
    ses_cnt            bigint   -- 访问的总时长
)
    PARTITIONED BY (dt string)
    STORED AS ORC
    TBLPROPERTIES ('orc.compress'='snappy')
;

数据计算方式




-- 计算
INSERT
<think>好的,我现在需要介绍数据立方体模型。首先,我得回忆一下相关知识。数据立方体,英文是Data Cube,是数据仓库和OLAP中的核心概念。它的作用是多维数据分析,允许用户从不同维度聚合数据。 用户可能需要了解基本概念、结构、操作和应用场景。得从定义开始,说明数据立方体是一个多维数组,用于存储数据,每个维度代表一个分析角度,比如时间、地区、产品等。然后,结构方面,维度、层次、度量和单元格这些术语需要解释清楚。比如,维度可能有时间、地理位置,层次如年、季度、月,度量是销售额、利润等数值。 接下来,操作部分。常见的OLAP操作包括上卷(roll-up)、下钻(drill-down)、切片(slice)、切块(dice)、旋转(pivot)等。需要分别解释这些操作的含义,比如上卷是汇总到更高层次,下钻是查看更详细的数据。 然后,数据立方体的类型,比如星型模型、雪花模型,或者提到的多维OLAP(MOLAP)、关系OLAP(ROLAP)和混合OLAP(HOLAP)。可能需要简要说明它们的区别,比如MOLAP使用多维数组存储,ROLAP基于关系数据库。 应用场景方面,可以提到商业智能、报表生成、趋势分析等,帮助用户理解实际用途。同时,优缺点也需要提及,比如处理大量数据时的高效性,但存储开销可能较大。 需要确保使用正确的中文术语,结构清晰,分点说明。同时注意用户可能对技术细节不太熟悉,所以解释要通俗易懂,避免过多专业术语堆砌。如果有公式或技术表达,按照系统指令用LaTeX格式,但用户问题中没有涉及数学公式,可能不需要用到。不过如果有提到计算度量,可能需要用$$...$$,比如总销售额的聚合函数,但不确定是否需要,暂时先准备,如果涉及再添加。 检查是否有遗漏点,比如数据立方体的实现方式,或者与关系模型的对比。可能还要提到事实表和维度表,星型模式的结构,帮助理解数据立方体的底层存储。 最后,总结数据立方体的优势,比如支持快速的多维分析,辅助决策等。确保回答逻辑连贯,逐步深入,从概念到结构到操作再到应用,让用户能逐步理解。</think>数据立方体模型是一种用于多维数据分析的核心技术,广泛应用于数据仓库和联机分析处理(OLAP)。以下从概念、结构、操作和应用等方面逐步介绍: --- ### **1. 基本概念** - **定义** 数据立方体(Data Cube)是一个多维数据结构,允许用户从多个维度(如时间、地区、产品)对数据进行聚合分析。它将数据组织为“立方体”形式,每个维度代表一个分析视角,而度量值(如销售额、利润)存储在多维交叉点(单元格)中。 --- ### **2. 核心结构** - **维度(Dimensions)** 分析数据的角度,例如: - 时间维度:年、季度、月 - 地理维度:国家、省份、城市 - 产品维度:类别、子类、型号 - **层次(Hierarchies)** 每个维度可细分为多个层次,支持数据从粗到细的粒度分析。例如时间维度层次: $$年 \rightarrow 季度 \rightarrow 月 \rightarrow 日$$ - **度量(Measures)** 需要分析的数值型数据,如销售额、库存量等。度量通常通过聚合函数(如求和、平均值)计算。 - **单元格(Cell)** 多维空间中由维度值唯一确定的位置,存储对应的度量值。例如: $$(时间=2023, 地区=北京, 产品=手机) \rightarrow 销售额=500万$$ --- ### **3. 常见操作** - **上卷(Roll-up)** 将数据从细粒度汇总到粗粒度,例如将“月销售额”汇总为“年销售额”。 - **下钻(Drill-down)** 从粗粒度展开到细粒度,例如从“国家”级数据下钻到“城市”级。 - **切片(Slice)** 固定某个维度的值,观察剩余维度的数据。例如: $$切片操作:时间=2023年$$ - **切块(Dice)** 选择多个维度的特定值范围,例如: $$时间=2023年 \quad \text{且} \quad 产品=电子产品$$ - **旋转(Pivot)** 调整维度的展示方向,例如将行和列互换。 --- ### **4. 实现方式** - **星型模型(Star Schema)** 由1个事实表(存储度量)和多个维度表(存储维度属性)组成,形似星型。 - **雪花模型(Snowflake Schema)** 维度表进一步规范化,形成树状结构,减少冗余但增加查询复杂度。 --- ### **5. 优缺点** - **优点** - 支持快速多维分析 - 简化复杂查询(如跨维度聚合) - 直观展示数据关系 - **缺点** - 预计算可能导致存储开销大 - 维度层次变化时需重新构建立方体 --- ### **6. 应用场景** - 商业智能(BI)中的销售趋势分析 - 库存管理的多维度监控 - 客户行为分析的交叉维度挖掘 --- ### **总结** 数据立方体模型通过多维视角和预计算机制,显著提升了大规模数据分析的效率。其核心价值在于将复杂的数据关系转化为直观的多维操作,成为企业决策支持的重要工具。
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