ETL示例解决方案 —— Sakila示例之维度表dim_date和load_dim_time（笔记二）

最新推荐文章于 2024-03-13 21:25:29 发布
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【电商数仓】数仓搭建之DIM维度层（用户维度表[拉链表]，首日、每日数据装载脚本）
weixin_43923463的博客
10-02 2497
拉链表，记录每条信息的生命周期，一旦一条记录的生命周期结束，就重新开始一条新的记录，并把当前日期放入生效开始日期。如果当前信息至今有效，在生效结束日期中填入一个极大值（如9999-99-99 ）。表现的就是数据的变化过程。用户ID姓名手机号码开始日期结束日期1张三2019-01-012019-01-011张三2019-01-022019-01-091张三2019-01-109999-99-99。
【电商数仓】数仓搭建之DIM维度层（商品、优惠券、活动、地区、时间维度表）
weixin_43923463的博客
10-01 2319
需要将以上正方形圈起来的八张表建模成一张商品维度表，主键为sku_id。圆形圈起来的几张表可选，此项目不考虑这几张表。 以ods_sku_info（id, spu_id, price, sku_name, sku_desc, weight, **tm_id**, **category3_id**, is_sale, create_time, dt）表为基础去join其他表【表一】 根据ods_sku_info表中spu_id列可以获得ods_spu_info表中的内容（spu_name,
维、维度、维度表和事实表
sc179的博客
01-27 5337
目录0 来自知乎的一个简单解释1 维2 维度3 维度表4 事实表5 星型模式结构示意图 0 来自知乎的一个简单解释 1 维 维是关于一个组织想要记录的视角或观点。 2 维度 维度是对数据进行分析时采取的一个角度。比如分析产品销售情况，可以按类别来分析，也可以按区域来分析，于是类别和区域就是构成了两个维度； 每个维度可以有子维度（维度的属性）； 3 维度表 维度表是对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息； 维度表和事实表通过主键和外键联系在一起，形成星型，也称为“星型模式”； 对
DIM层维度表学习之用户维度表分析
qq_42265608的博客
09-08 863
因为最新状态的结束时间并不确定，为了避免一天一修改的麻烦，直接将最新状态的结束时间设定为一个不可到达的值，这里设置为9999-12-31.这里注意一下，这里拉链表用状态的结束时间来分区，因为开始时间并不能表现状态的结束和真正的持续结束时间。基数太大，而且变化并不太多，因此保存全部数据消耗的资源并没有显现出特别大的意义，感觉浪费资源了。这样就可以使用拉链表，用开始日期和结束日期来展现用户这段信息持续的状态，因为是按结束时间进行分区，则每天保存的，就是当天结束的状态，或者说，
第三章 基于dolphinscheduler的明细模型设计之一致性维表（DIM）建设
qq_27924553的博客
12-10 2054
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ETL示例解决方案 —— Sakila下载和基本配置 （笔记一）-附件资源
03-05
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ETL示例解决方案——Sakila
qq_65616910的博客
10-20 690
在日益激烈的商业竞争中，在线DVD租赁商店的决策者都迫切地需要更加准确的战略决策信息。每个在线DVD租赁商店的数据都存储在数据库中，因此该数据库中拥有海量的数据且并不缺乏足够的信息，但是这些数据并不是战略决策需要的信息，虽然这些海量数据对于在线DVD租赁商店的运作是非常有用的，但是对于商业的战略决策和目标制定的作用是微乎其微的。
ETL示例解决方案-Sakila下载和基本配置.docx
10-26
在这个"ETL示例解决方案-Sakila下载和基本配置"中，我们将关注如何使用Sakila数据库进行ETL操作，并构建一个适用于DVD租赁业务的星型模型。 Sakila是一个MySQL提供的示例数据库，用于演示和学习关系数据库的各种...
第八章 加载日期数据至日期维度表
skxc_的博客
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构建DVD租赁商店数据仓库。使用Kettle工具实现抽取数据库sakila中的数据，转换成符合DVD租赁业务的数据，并加载到DVD租赁商店数据仓库sakila_dw中。
dim层-商品表设计
S1124654的博客
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dim层-商品维度表
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02-24
SSAS Analyzer报表常用到的日期条件简版Dim_Date表结构。
简单搞定数仓搭建:数仓模型(DIM)
github_36444580的博客
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公共维度汇总层DIM（Dimension）基于维度建模理念，建立整个企业的一致性维度。 公共维度汇总层（DIM）主要由维度表（维表）构成。维度是逻辑概念，是衡量和观察业务的角度。维表是根据维度及其属性将数据平台上构建的物理化的表，采用宽表设计的原则。因此，公共维度汇总层（DIM）首先需要定义维度。 定义维度 在划分数据域、构建总线矩阵时，需要结合对业务过程的分析定义维度。本教程以A电商公司的营销业务板块为例，在交易数据域中，我们重点考察确认收货（交易成功）的业务过程。 在确认收货的业务过程中，主要有
数据仓库之DIM层
jianghuaijie的博客
01-30 7974
一、属性与度量 在介绍维表之前，我们首先要明白一点属性与度量的区别。属性是指是对象的性质或特性，它因对象而异，或随时间而变化，比如姓名和年龄。姓名因人而异，年龄会不断变化。而度量是对属性的标量刻画。并且度量具有统计意义，而属性并不具有统计意义，比如25岁的我在超市买了1瓶300ML农夫山泉，花了2元。这里的1瓶和2块就是对我买水的这个业务过程的度量。超市是（地理维度）属性，25岁是描述实体的属性，300ML是描述农夫山泉的属性。所以我们可以通过2个点来区分属性和度量，1.是否具有统计意义，2.是否会随..
数仓开发之DIM层
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（1）定义类。
数仓搭建 DIM 层
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文章目录商品维度表（全量）1，建表语句2，分区规划3，数据装载异常问题优惠券维度表（全量）1，建表语句2，分区规划3，数据装载活动维度表（全量）1，建表语句2，分区规划3，数据装载地区维度表（特殊）1，建表语句时间维度表（特殊）1， 建表语句2，数据装载用户维度表（拉链表）1，拉链表概述制作拉链表1，建表语句2，分区规划3，数据装载DIM层首日数据装载脚本1，编写脚本2，脚本使用DIM层每日数据装载脚本1，编写脚本 商品维度表（全量） 1，建表语句 DROP TABLE IF EXISTS dim_sku_
离线数仓（七）【DIM 层开发】
功不唐捐，玉汝于成
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DIM 层开发
数据仓库相关概念的解释
weixin_45866849的博客
03-10 1819
因此，数据仓库中的数据清洗工作主要还是在数据转换的时候进行。（load）至目的端的过程，它能够对各种分布的、异构的元数据（如关系数据）进行抽取，按照预先设计的规则将不完整数据、重复数据以及错误数据等“脏”数据内容进行清晰，得到符合要求的“干净”数据，并加载到数据仓库中进行存储，这些“干净”数据久成为了数据分析、数据挖掘的基石。注意：在这层，理应不是简单的数据接入，而是要考虑一定的数据清洗，比如异常字段的处理、字段命名规范化、时间字段的统一等，一般这些很容易会被忽略，但是却至关重要。
数据仓库--数据分层（ETL、ODS、DW、APP、DIM）
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数据仓库各层说明： 一、数据加载层：ETL（Extract-Transform-Load） 二、数据运营层：ODS（Operational Data Store） 三、数据仓库层：DW（Data Warehouse） 1. 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail） 2. 数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle） 3. 数据服务层：DWS（Data WareHouse Service） 四、数据应用层：A
创建转换实现数据仓库sakila_dw的dim_date的数据填充。
最新发布
12-02
在创建数据仓库Sakila_DW的`dim_date`表的数据填充过程中，通常涉及到ETL (Extract, Transform, Load)过程，特别是在SQL环境中。`dim_date`表通常是日期维度表，用于存储日期范围、节日等信息。以下是一个基本步骤的概述： 1. **提取**（Extract）：从原始源（如数据库，CSV文件，API等）获取`dim_date`表所需的初始数据。这可能包括日期、月份、年份以及相关的节日信息。 ```sql SELECT date, month, year, holiday_flag FROM source_table; ``` 2. **转换**（Transform）：处理和清洗提取的数据，比如格式调整、计算缺失值、添加业务规则等。例如，如果需要填充节假日信息，可以从外部数据源或固定的假日列表中获取并合并到现有数据中。 ```sql UNION ALL SELECT '2022-01-01' AS date, 1 AS month, 2022 AS year, 1 AS holiday_flag -- 示例，假设这是新年 FROM holidays WHERE holiday_name = 'New Year'; ``` 3. **加载**（Load）：将转换后的数据插入到`dim_date`表中，或者如果已有表结构，可能会更新或增加新记录。 ```sql INSERT INTO dim_date(date, month, year, holiday_flag) VALUES (...); ```
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