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数据仓库建模方法论
数据仓库数据建模
的几种思路
答:
数据仓库接典型的两种
数据仓库建模
的理论是维度建模和基于主题域的实体关系建模,这两种方式分别以Kimball和Immon两位大师为代表。维度建模以数据分析需求为驱动,倡导总线架构:一致的事实和一致的维度,这种数据模型易于用户理解和数据分析操作。基于主题域的实体关系建模以源系统数据为驱动,整合企业的所有数据...
数据仓库数据建模
的几种思路
答:
数据仓库数据建模
的几种思路主要分为一下几种 1. 星型模式 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心,所有的维度表直接连接在事实表上,像星星一样。星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成,且具有以下特点:a. 维表只和事实表关联,维表之间没有关联;b. ...
数仓
建模
分层理论
答:
6、ADS:数据应用层ApplicationDataService面向业务定制的应用数据,主要提供给数据产品和数据分析使用的数据,一般会放在ES,MYSQL,Redis等前端系统供线上系统使用,也可以放在Hive中供数据分析和数据挖掘使用 7、DM:主要是提供数据产品和数据分析的数据,主要解决部门用户报表和分析需求而建立数据库,数据集市就代表
数据仓库
的...
数据仓库
工程
方法论
目录
答:
第1章,
数据仓库
基础,首先介绍数据仓库的定义,包括其作为存储和分析企业历史数据的专门系统。接着,探讨数据仓库的特征,强调其在决策支持中的重要性。随后,详细解读数据仓库系统的体系结构,以及数据集市的作用。这部分还将涉及联机分析处理和数据挖掘的基本概念。在第2章,
数据建模
技术,深入研究E-R模型...
数据仓库
工程
方法论
内容简介
答:
数据仓库
工程
方法论
是一本关于在数字技术和计算机信息化背景下,企业如何有效地管理和利用数据的重要著作。随着计算机在企业运营中的广泛应用,大量的数据被收集并存储,这些数据涵盖了企业的运营经验和规律。在互联网时代,数据的价值日益凸显,它们构成了企业的宝贵资源,蕴含着丰富的信息和知识。企业需要对...
数据仓库
为什么要用事实表和维度表?
答:
在
数据仓库
的世界里,数据仓库的核心架构——维度
建模
,是Ralph Kimball智慧结晶的体现,他的著作《数据仓库工具箱》被誉为数据仓库设计的圣经。维度建模以其对分析需求的敏锐洞察和卓越性能,成为数据仓库设计的主流
方法论
。事实表,如同数据仓库的心脏,它存储着不可变更的业务指标数据,如销售额、订单量等...
如何建立和评估
数据仓库
逻辑模型
答:
逻辑模型建设方法 逻辑建模是
数据仓库
实施中的重要一环,因为它能直接反映出业务部门的需求,同时对系统的物理实施有着重要的指导作用。目前较常用的两种
建模方法
是所谓的第三范式 (3NF,即 Third Normal Form)和星型模式 (Star-Schema)第三范式 关系模式满足以下特征:1 每个属性的值唯一,不具有多义性;2....
请问
数据仓库
都用什么建立?
答:
如果是前者,那么在
数据仓库建模
的时候一般会选择ER
建模方法
;如果是后者,一般会选择维度建模方法。ER建模:即实体关系建模,由数据仓库之父BIll Inmon提出,核心思想是从全企业的高度去设计三范式模型,用实体关系描述企业服务。主张的是自上而下的架构,将不同的OLTP数据集中到面向主题的数据仓库中。维度...
数据建模
的分析
方法
有哪些?并写出他们的大概介绍
答:
第一类是大家最为熟悉的关系数据库的三范式建模,通常我们将三范式建模方法用于建立各种操作型数据库系统。第二类是Inmon提倡的三范式数据仓库建模,它和操作型数据库系统的三范式建模在侧重点上有些不同。Inmon的
数据仓库建模方法
分为三层,第一层是实体关系层,也即企业的业务数据模型层,在这一层上和...
数据仓库
工程
方法论
图书信息
答:
这是一本关于
数据仓库
工程
方法论
的专业著作,作者是于戈。该书由东北大学出版社出版,作为其八十周年校庆学术著作系列的一部分,首次发行于2003年9月1日。它以简体中文为主要语言,适合广大读者阅读。书的开本尺寸为16开,共有212页,内容丰富且精炼。书的ISBN号码为7810549359,便于读者在书店或在线平台...
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