数据仓库（DW）常见维度模型方式
1、星型模型
2、雪花模型
雪花模型，在星型模型的基础上，维度表上又关联了其他维度表。这种模型维护成本高，性能方面也较差，所 以一般不建议使用。尤其是基于hadoop体系构建数仓，减少join就是减少shuffle，性能差距会很大。
星型模型可以理解为，一个事实表关联多个维度表，雪花模型可以理解为一个事实表关联多个维度表，维度表 再关联维度表。
3、星座模型
数据仓库（DW）常见维度模型方式相关推荐
- 数据仓库——数据仓库架构、维度数据建模、雪花模型和星型模型
文章目录 一.数据仓库架构 1. 自顶向下 2. 自底向上 二.维度数据建模 三.星型模型和雪花模型 1. 星型模型 2. 雪花模型 本篇文章主要介绍了数据仓库的整体架构.数仓中常用的维度数据建模方法 ...
- 数据仓库之建模 维度表 事实表 维度建模三种模式 如何维度建模缓慢变化的维度 建模体系
数据仓库之建模 ER建模 维度表和事实表 维度建模三种模式 如何维度建模 什么是缓慢变化的维度 最常见的三种数据仓库建模体系 联机分析处理 OLAP 元数据(Metadata) 数据仓库建模包含ER建 ...
- 数据仓库工具箱：维度建模权威指南3
数据仓库工具箱:维度建模权威指南3 零售业务 维度模型设计的4步 选择业务过程 声明粒度 确定维度(列名带有key后缀) 确定事实 零售业务案例研究 可加事实 不可加事实 维度表设计细节 日期维度(还 ...
- 数据仓库—stg层_马蜂窝数据仓库的架构、模型与应用实践
(马蜂窝技术原创内容,公众号ID:mfwtech) 一.马蜂窝数据仓库与数据中台 最近几年,数据中台概念的热度一直不减.2018 年起,马蜂窝也开始了自己的数据中台探索之路. 数据中台到底是什么?要不 ...
- 马蜂窝数据仓库的架构、模型与应用实践（转）
马蜂窝数据仓库的架构.模型与应用实践(转) Part.1 马蜂窝数据仓库与数据中台 最近几年,数据中台概念的热度一直不减.2018 年起,马蜂窝也开始了自己的数据中台探索之路. 数据中台到底是什么? ...
- Hive数据仓库实践——日期维度数据装载
本文涉及技术:Linux.Java.Hive.MySQL.Shell.Kettle.JavaScript.HDFS.存储过程. 需求:统计各商品的日销售额,月销售额,季度销售额以及年销售额: 在操作型 ...
- 数据仓库系列之维度建模
上一篇文章我已经简单介绍了数据分析中为啥要建立数据仓库,从本周开始我们开始一起学习数据仓库.学习数据仓库,你一定会了解到两个人:数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)和数据仓库权威专家Ralp ...
- 数仓-维度模型之维度迟到问题处理详解
数仓-维度模型之维度迟到问题处理详解 摘要:在数据仓库项目中,从贴源层(ODS)更新到数据仓库层(DW)时,出现了拉链形式的维表数据更新不及时的情况,从而导致事实表中的该维度列值为空或旧值.需要根据维 ...
- 通透！数据仓库领域常见建模方法及实例演示
1一.为什么需要数据建模? 在开始今天的话题之前,我们不妨思考下,到底为什么需要进行数据建模? 随着从IT时代到DT时代的跨越,数据开始出现爆发式的增长,这当中产生的价值也是不言而喻.如何将这些数据进 ...
最新文章
- 如何做自己的服务监控？spring boot 1.x服务监控揭秘
- 声光调制器实验研究_脉冲光抽运原子钟研究取得进展
- webpack 阅读笔记
- mysql connection_id 表锁的应用
- 世界计算机模拟 波粒,光的波粒二象性的计算机模拟.pdf
- CCNA学习指南记录
- 【解决:Failed to execute goal org.apache.tomcat.maven:tomcat7-maven-plugin:2....Could not star】
- 在spyder怎么升级_怎么更新spyder？
- JAVA模拟扑克牌洗牌发牌
- Android逆向-实战so分析-某洲_v3.5.8_unidbg学习
- 席卷全球的大数据发展趋势需要什么？
- 物联网NB-IoT之电信物联网开放平台对接流程浅析
- Dev的panelcontrol
- 【业务数据分析】——十大常用数据分析方法
- 工程师为女朋友自制的硬核礼物
- 位运算——强大得令人害怕
- CS/BS架构是什么？以及他们的区别
- c语言 字节某位取反 amp;=,C语言位运算
- 【2023年更新】自己手动去除 WinRAR 的弹窗广告
- 华为云搭建web服务器(WordPress)