数据仓库(3)数仓建模之星型模型与维度建模
维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，也是一种广泛应用的数仓建模方式，它将客观世界划分为度量和上下文。度量是常常是以数值形式出现，事实周围有上下文包围着，这种上下文被直观地分成独立的逻辑块，称之为维度。它与实体-关系建模有很大的区别，实体-关系建模是面向应用，遵循第三范式，以消除数据冗余为目...
「数据仓库架构」数据建模：星型模式
数据建模是现代数据工作流中的一个关键步骤，其目的是将原始数据组织成方便、高效的形式。如果一个可用的数据集易于访问，数据分析师和科学家将发现他们的工作更加容易。更快的分析和预测将导致更快的商业决策洞察力。建模的第一步通常是规范化数据，这是一个组织过程，通过减少不一致的依赖性和冗余来提高数据库的灵活性。...
网站流量日志分析--数仓设计--本项目中数据仓库的设计（星型模型）|学习笔记
开发者学堂课程【大数据分析之企业级网站流量运营分析系统开发实战（第三阶段）：网站流量日志分析--数仓设计--本项目中数据仓库的设计（星型模型）】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/cours...
数据仓库心得(3)数仓建模之星型模型与维度建模
维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，也是一种广泛应用的数仓建模方式，它将客观世界划分为度量和上下文。度量是常常是以数值形式出现，事实周围有上下文包围着，这种上下文被直观地分成独立的逻辑块，称之为维度。它与实体-关系建模有很大的区别，实体-关系建模是面向应用，遵循第三范式，以消除数据冗余为目标的...
数据仓库中的维度模型中的星型模型具体是什么呢？
数据仓库中的维度模型中的星型模型具体是什么呢？
MaxCompute大数据实践，电商数据仓库选择雪花还是星型模型？
作者：王永伟 规范化和反规范化 当属性层次被实例化为一系列维度，而不是单一的维度时，此模式被称为雪花模式。大多数联机事务处理系统（OLTP）的底层数据结构在设计时采用此种规范化技术，通过规范化处理将重复属性移至其自身所属的表中，删除冗余数据。 此种方法用在OLTP系统中可以有效避免数据冗余导致...
MaxCompute大数据实践，电商数据仓库的星型模型和传统星型的区别
作者：王永伟 在Kimball所著的《数据仓库工具箱》一书中，对于维度模型设计采用的4步设计方法：1.选择业务过程 2.声明粒度 3.确定维度 4.确定事实。 在当前的互联网大数据环境下，面对复杂的业务场景，为了更有效准确地进行维度模型建设，基于Kimball的4步维度建模方法，我们进行了更进一...
数据仓库专题（13）-星型模型中事实表作为维表使用面临的问题和解决方法
一、概述 星型模型设计，经常遇到的问题便是，此业务过程之维度，恰恰是另外一个业务过程的事实。最简单的例子如，产品销售业务活动，以订单为事实，以客户、产品、销售人员等为维度；而产品维度，在产品生产业务过程中则作为事实存在。那么问题来了，模型...
《BI那点儿事》数据仓库建模：星型模式、雪片模式
原文:《BI那点儿事》数据仓库建模：星型模式、雪片模式 数据仓库建模 — 星型模式Example of Star Schema 数据仓库建模 — 雪片模式Example of Snowflake Schema 节省存储空间 一定程度上的范式 星形 vs.雪花型 Which one is better...
数据仓库优化中什么是星型转换(Star Transformation)?
转载：http://www.anysql.net/oracle/olap_tuning_startransformation.html 在数据仓库中经常查询的SQL总带有下列特征: 几个表进行关联 只有一个数据量巨大的表, 称为事实表 其他的都是编码表, 称为维表 维表和事实表之间有主外键关系 假设...
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