数据仓库
关注
分享
扫一扫
Hellooorld
这个作者很懒，什么都没留下…
展开
专栏收录文章
- 默认排序
- 最新发布
- 最早发布
- 最多阅读
- 最少阅读
-
数据仓库与数据挖掘学习笔记（一）数据仓库概述
1、数据仓库有哪些主要的特征（1）、面向主题的（2）、集成的（3）、稳定性不容易丢失（非易失）（4）、按时间变化而变化（即时变）2、简述数据仓库的传统数据库的主要区别区别传统数据库数据仓库数据量很少数据量大支持的操作CURD主要用于查询不能删除更改主题域面向应用面向主题主要功能服务客户/操作人员主要是公司决策使用数据冗余...原创 2019-09-15 20:13:06 · 956 阅读 · 0 评论 -
数据仓库与数据挖掘学习笔记（二）数据仓库设计
学习心得一、数据仓库的设计步骤主要分为如下5步1) 数据仓库的规划和需求分析 其中最重要的一条就是业务目标，建设数据仓库的目的，解决什么问题，Data Vault 模型2）数仓建模 传统的关系型数据库建模方式采用E-R图建模，所建模型对事务性的处理非常有益，他可以保证数据的唯一性，一致性，使得操作简单高效，但数据仓库时面向分析的应用，进而分析的时一个领域，所...原创 2019-09-15 20:46:11 · 506 阅读 · 0 评论 -
数据仓库与数据挖掘学习笔记（三）OLAP技术
学习心得一、什么是OLAP？在以前20世纪60年代末，关系型数据库与OLTP得到了快速发展，随着时间的延续，全球数据暴增，越来越多的数据被生产，同时人们对信息的需求也更加发杂，希望尽可能从GB,TB甚至PB数据直观的连接隐藏在这些数据背后的信息，传统的OLTP显得力不从心了，于是数据仓库跟OLAP技术营运而生。定义：针对某个特定的主题进行联机数据访问，处理和分析，通过直观的方式从多个维度多...原创 2019-09-15 21:29:31 · 890 阅读 · 0 评论 -
数据立方体
总体介绍首先模拟一个数据分析场景，某企业积累了如下表格所示的销售数据：产品销售数据表表格中每一行表示某个时间段内某种商品在某个地区的销售情况。很明显，这些数据涉及到了时间、地区、产品三个业务角度。在对这样的数据进行分析时，不同的角色都会基于自己所感兴趣的业务角度提出问题销售经理关心各个地区的销售情况，希望找出销售增长率在平均水平之下的地区产品总监则希望了解近期内各种产品的销量对...转载 2019-06-13 16:50:59 · 2687 阅读 · 0 评论 -
详解维度建模
前一篇已经对常用的几种数据模型做了简单的介绍，本篇主要对其中最常用的维度建模做一个深入的理解。0x01 什么是维度建模维度模型是数据仓库领域另一位大师 Ralph Kimball 所倡导，他的《The DataWarehouse Toolkit-The Complete Guide to Dimensona Modeling，中文名《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典...转载 2019-09-16 17:19:16 · 1598 阅读 · 0 评论 -
Data VauIt建模理论及应用场景
DataVault模型DataVault是在ER模型的基础上衍生而来的，模型设计的初衷是有效的组织基础数据层，使之易扩展、灵活的应对业务变化，同时强调历史性、可追溯性和原子性，不要求对数据进行过度的一致性处理；并非针对分析场景所设计。 Data Vault模型是一种中心辐射式模型，其设计重点围绕着业务键的集成模式。这些业务键是存储在多个系统中的、针对各种信息的键，用于定位和唯一标识记录或数据...原创 2019-09-16 19:34:36 · 853 阅读 · 1 评论 -
ER建模理论及应用场景
由于看的是电子书，不想一个字一个打出来了（费时间）大家可以直接看图片，直观明了。欢迎一起交流原创 2019-09-16 19:39:04 · 688 阅读 · 0 评论