利用循环设备的最佳示例是 snap 包，这是一个沙盒软件解决方案，包含所有必要的依赖项并作为loop设备安装： 图片如果您有兴趣创建自己的虚拟块设备，本文将一步步教你。...如何创建循环设备为了便于理解，我将整个过程以简单步骤的形式决定，这样更容易掌握。1.创建所需大小的文件在第一步中，您需要根据需要创建一个文件。...现在，让我们通过给定的命令验证最近创建的块的大小：du -sh VirtBlock.img 图片2.创建循环设备在这一步中，我将使用该losetup实用程序在最近创建的文件中创建循环设备映射。...-P将强制内核扫描新创建的循环设备上的分区表。...3.安装 Loop 设备要挂载创建的循环设备，第一步应该是创建一个可以通过给定命令完成的挂载目录：sudo mkdir /loopfs要安装循环设备（我的是 loop21），我将使用-o loop给定的选项
③维度和度量 维度和度量是数据分析中的两个基本概念。维度是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性。它通常是数据记录的一个特征，如时间、地点等。...同时，维度具有层级概念，可能存在细节程度不同的描述方面，如日期、月份、季度、年等。 在数据仓库中，可以在数学上求和的事实属性称为度量。例如，可以对度量进行总计、平均、以百分比形式使用等。...⑤事实表和维度表 事实表（Fact Table）是指存储事实记录的表，如系统日志、销售记录等，并且是维度模型中的主表，代表着键和度量的集合。...维度表的目的是将业务含义和上下文添加到数据仓库中的事实表和度量中。维度表是事实表的入口点，维度表实现了数据仓库的业务接口。 它们基本上是事实表中的键引用的查找表。...另一种常用的模型是雪花模型（SnowFlake Schema），就是将星形模型中的某些维表抽取成更细粒度的维表，然后让维表之间也进行关联，这种形状酷似雪花的的模型称为雪花模型。
---- 星型和雪花分析模式 根据不同的应用需求，事务处理领域会采用多种不同的数据模型，如: 关系型数据库，文档型数据库，图数据库等。...---- 雪花分析模式: 雪花分析模式也是一种数据仓库设计模式，它与星型分析模式类似，但是在维度表中使用了更多的层级关系。...例如，假设一个程序有一个循环，它在第一次迭代时会跳到循环的结尾，而在后续的迭代中会跳过循环。如果CPU预测错误，它会在后续的迭代中跳到循环的结尾，这会导致指令处理流水线中的延迟和性能下降。...对于第一排序列中具有相同值的行，可以用第二排序列来进一步排序。...数据仓库查询通常涉及一个聚合函数，如 SQL 中的 COUNT、SUM、AVG、MIN 或 MAX。 如果相同的聚合被许多不同的查询使用，那么每次都通过原始数据来处理可能太浪费了。
大部分关系型数据库支持的自增属性或序列对象更适合当作主键。 ● 虽然主键允许由多列组成，但应该使用尽可能少的列，最好是单列。...自然键指的是由现实世界中已经存在的属性组成的键，如身份证号就是典型的自然键。 5．示例 假设有一个连锁店的销售数据仓库，记录销售相关的日期、商店和产品，其星型模式如图2-3所示。...所谓的“雪花化”就是将星型模式中的维度表进行规范化处理。当所有的维度表完成规范化后，就形成了以事实表为中心的雪花型结构，即雪花模式。...需要执行的任务包括：源和目标结构之间建立映射关系；从源系统抽取数据；对数据进行清洗和转换；将数据装载进数据仓库；创建并存储元数据。...6．访问数据 访问步骤是要使数据仓库的数据可以被使用，使用的方式包括：数据查询、数据分析、建立报表图表、数据发布等。根据采用的数据仓库架构，可能会引入数据集市的创建。
典型的代表是星型模型，以及在一些特殊场景下使用雪花模型。维度建模中主要包括事实表和维度表。 星型模型：星型模型是不是在关系数据库管理系统（RDBMS）之上的的多维结构。...雪花型模型： 当维度表中的层次关系是规范的时，低粒度属性作为辅助表通过属性键连接到基本维度表。这一过程包含多重维度表层次时，建立的多层次结构被称为雪花模式。...事实：是指在数据仓库中与业务过程直接相关的数据。它们通常是可量化的数值，用来表示某个业务事件的结果或量度。事实通常存储在事实表中，这些表包含了与业务过程相关的量化信息，如销售额、成本、数量、时间等。...周期快照事实表：周期快照事实表中的每行汇总了发生在某一标准周期，如某一天、某周、某月的多个度量事件。粒度是周期性的，而不是个体的事务。...缓慢变化维的目的是确保数据仓库能够准确地反映这些维度数据的历史变化情况，从而支持时间序列分析和历史趋势分析。 一致性维度：当不同的维度表的属性具有相同列名和领域内容时，称维度表具有一致性。
实施：构建数据仓库，集成交易数据、客户数据和风险评估数据，采用雪花型模型设计。...2.1.3维度维度是数据仓库中的一个类别，用于描述业务过程的上下文信息。维度为数据分析提供了不同的视角和分类方式，例如时间、地点、产品、客户等。...维度建模通常采用星型模型、雪花型模型或星座模型。...它描述了如何在组织中进行工作，从开始到结束，涉及人员、系统、数据和其他资源的协调与合作。业务过程在数据仓库和维度建模中起着至关重要的作用，因为它们通常是数据仓库中的事实表的基础。...度量回答了业务过程中的“多少”或“多少次”的问题，如销售金额、订单数量、库存水平等。比如销售过程中的度量：销售金额（Sales Amount）：每笔销售的总金额，可以累加。
埋点上报数据：如页面浏览、点击、评论等，主要体现在埋点事件的设计，区分出公共字段和业务埋点事件参数，埋点事件的设计好坏程度直接会影响数据仓库流量域的建设，埋点数据时常可以用来分析用户行为 业务数据库数据...：如订单、商品等业务过程的数据，主要体现在业务的数据库中 日志数据：如上报的性能日志等，主要体现在服务器日志文件中，通过采集解析的方式拉取 Q2:数据集市？...常用于表内属性状态经常会变更，比如订单表中的同个订单在每天都会有不同的订单状态（例如：今天下单创建，明天开始搬运，后天才更新订单完成），这是hive里比较常见的处理SCD缓慢变化维场景的一种技术。...雪花模型 在星型模型中，维度表包括了该维度的所有信息，因为没有分层，所以维度表里面可能会有冗余出现，雪花模型正是为了减少维度表的冗余，雪花模型的维度表是可以拥有连接其他维度表的，雪花模型在星型模型的基础上...可以看作是多个事实表版本的星型模型，它的一个特点是多张事实表共用模型中的维度表，适用于比星型模型和雪花模型更复杂的场合。
什么是数据仓库 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。...因为数据仓库只进行数据查询操作，所以数据仓库管理系统相比数据库管理系统而言要简单得多。 数据库管理系统中许多技术难点，如完整性保护、并发控制等等，在数据仓库的管理中几乎可以省去。...在操作型环境中一般只保存有60到90天的数据，而在数据仓库中则需要保存较长时限的数据（如5~10年），以适应DSS(Decision Support System)进行趋势分析的要求。...字段一字排开，对应的数据就一行一行写入表中。数据库的表，在于能够用二维表现多维关系。目前市面上流行的数据库都是二维数据库。如：Oracle、DB2、MySQL等。 数据仓库：是数据库概念的升级。...因此在冗余可以接受的前提下，实际运用中星型模型使用更多，也更有效率。 3. 星型模型和雪花模型对比 星形模型和雪花模型是数据仓库中常用到的两种方式，而它们之间的对比要从四个角度来进行讨论。
然而，对于数据仓库的联机数据分析，则需要使用简明、面向主题的数据模型。目前最流行的数据仓库数据模型是多维数据模型。这种模型常用的模式有三种，分别是星形模式、雪花模式、事实星座模式。...（二）雪花模式 雪花模式是对星形模式的扩展，如图所示。在雪花模式中，某些维表被规范化，进一步分解到附加表（维表）中。从而使得模式图形变成类似于雪花的形状。...注意 supplier 维的定义在 item 的定义中被说明，用这种方式定义 supplier，隐式的在 item 的定义中创建了一个 supplier_key。...的定义中被说明，city_key 在 location 的定义中隐式地创建。...这些属性按一个全序相关，形成一个层次，如 “city<province<country”。
度量是实际储存于物理表中的，而计算度量则没有，计算度量是通过度量计算得到的，比如同比（如去年同期的月利润）、环比（如上个月的利润）、利率（如环比利润增长率）、份额（如该月中某类产品利润所占比例）、累计（...如从年初到当前的累加利润）、移动平均（如最近7天的平均利润额）等，这些计算度量在Oracle中都可以借助分析函数直接计算得到，相信大部分的OLAP组件都会提供类似在时间序列上的分析功能。...数据仓库的设计建模一般都依照三范式、星型模型、雪花模型，无论哪种设计思想，都应该最大化地涵盖关键业务数据，把运营环境中杂乱无序的数据结构统一成为合理的、关联的、分析型的新结构，而ETL则会依照模型的定义去提取数据源...，进行转换、清洗，并最终加载到目标数据仓库中。...而且为了更好的跟踪历史信息，以及更快的产生报表，数据仓库的物理模型中存在着大量冗余字段。 数据仓库的物理模型分为星型和雪花型两种。
数据仓库理论 数据仓库四大特征 面向主题：较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象概念。...数据仓库作用 整合业务数据，建立统一的数据中心; 生成业务报表，了解企业的经营状况; 辅助决策管理提供数据支持 可以作为各个业务的数据源，形成业务数据互相反馈的良性循环; 分析用户行为数据...数据仓库模型 事实表与维度表 事实表：包含数字数据，并且数字信息可以汇总。事实表的粒度决定了数仓中数据的详细程度。...; 维表是逆规范化的，包含一定的数据冗余； 雪花模型 雪花模型 是星型模型的变异，维表是规范化的， 特点：雪花模型结构去除了数据冗余。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
重点关注用户如何快速的完成数据分析，可以直观的反应业务模型中的业务问题，需要大量的数据预处理、数据冗余，有较好的大规模复杂查询的响应性能。...2.1.2 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。...（实体属性） 三部分组成 ，是Dan Linstedt发起创建的一种模型方法论，它是在ER关系模型上的衍生，同时设计的出发点也是为了实现数据的整合，并非为数据决策分析直接使用。...小编有话 在传统企业数仓中，业务相对稳定，以范式建模为主。...如电信、金融行业等 在互联网公司，业务变化快，需求来来回回的改，计算和存储也不是问题，我们更关心快速便捷的响应业务需求，所以以维度建模为主流。
雪花模型在关系型数据库中如MySQL，Oracle中非常常见，尤其像电商的数据库表。 2....这一层次的数据模型要将业务过程描述清楚，将源数据（即业务系统）中隐含的、有歧义的概念进行清晰化，如活跃用户、VIP用户等。...雪花模型 星形模式中的维表相对雪花模式来说要大，而且不满足规范化设计。雪花模型相当于将星形模式的大维表拆分成小维表，满足了规范化设计。...然而这种模式在实际应用中很少见，因为这样做会导致开发难度增大，而数据冗余问题在数据仓库里并不严重 可以认为雪花模型是星型模型的一个扩展，每个维度表可以继续向外扩展，连接多个子维度。...维度建模很难能够提供一个完整地描述真实业务实体之间的复杂关系的抽象方法 五、总结 上述的这些方法都有自己的优点和局限性，在创建自己的数据仓库模型的时候，可以参考使用上述的三种数据仓库得建模方法，在各个不同阶段采用不同的方法
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。...星座模型是很多数据仓库的常态，因为很多数据仓库都是多个事实表的。所以星座模型只反映是否有多个事实表，他们之间是否共享一些维度表。...3、Data Vault模型 DataVault由Hub（关键核心业务实体）、Link（关系）、Satellite（实体属性）三部分组成，是Dan Linstedt发起创建的一种模型方法论，它是在ER关系模型上的衍生...以上几种数据模型，互联网行业常用维度模型，能够快速满足业务需求，而在偏传统的行业，如电信、金融等，则更青睐传统数仓的范式建模。 关于大数据开发，数仓建模常见数据模型，以上就为大家做了简单的介绍了。...在大数据平台架构当中，数据仓库为后续的数据处理提供重要的支持，数仓建模的重要性不言而喻。
图2-1 分公司-员工关系 关系 由行和列构成的二维结构，对应关系数据库中的表，如示例中的分公司表和员工表。...大部分关系型数据库支持的自增属性或序列对象更适合当做主键。 虽然主键允许由多列组成，但应该使用尽可能少的列，最好是单列。...与星型模式相同，雪花模式也是由事实表和维度表所组成。所谓的“雪花化”就是将星型模式中的维度表进行规范化处理。当所有的维度表完成规范化后，就形成了以事实表为中心的雪花型结构，即雪花模式。...需要执行的任务包括：源和目标结构之间建立映射关系；从源系统抽取数据；对数据进行清洗和转换；将数据装载进数据仓库；创建并存储元数据。 6....访问数据 访问步骤是要使数据仓库的数据可以被使用，使用的方式包括：数据查询、数据分析、建立报表图表，数据发布等。根据采用的数据仓库架构，可能会引入数据集市的创建。
另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线。...星形模式中的维表相对雪花模式来说要大，而且不满足规范化设计。雪花模型相当于将星形模式的大维表拆分成小维表，满足了规范化设计。...◆ 元数据管理 元数据通常定义为“描述数据的数据”,在数据仓库中是定义和描述DW/BI系统的结构，操作和内容的所有信息。...调度任务中的调度信息，包括输入输出字段、依赖类型、依赖关系等。 数据质量跟运维相关元数据，如任务监控、运维报警、数据质量、故障等。...常用的技术元数据有： 如维度和属性、业务过程、指标等规范化定义，用于更好的管理和使用数据。 数据应用元数据，数据报表、数据产品等配置和运行元数据。
1.数据仓库 数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，以星形架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式，但不管是哪一种架构，维度表、事实表和事实表中的量度都是必不可少的组成要素...采用星形模式设计的数据仓库的优点是由于数据的组织已经过预处理，主要数据都在庞大的事实表中，所以只要扫描事实表就可以进行查询，而不必把多个庞大的表联接起来，查询访问效率较高，同时由于维表一般都很小，甚至可以放在高速缓存中...3.雪花模型 雪花模型是对星形模型的扩展，每一个维度都可以向外连接多个详细类别表 4.星系模型 一个复杂的商业智能应用往往会在数据仓库中存放多个事实表，这时就会出现多个事实表共享某一个或多个维表的情况...如果说数据仓库是企业范围的，收集的是关于整个组织的主题，如顾客、商品、销售、资产和人员等方面的信息，那么数据集市则是包含企业范围数据的一个子集，例如只包含销售主题的信息，这样数据集市只对特定的用户是有用的...数据集市面向企业中的某个部门（或某个主题）是从数据仓库中划分出来的，这种划分可以是逻辑上的，也可以是物理上的。
以下主题提供有关数据仓库中架构的信息： 数据仓库中的模式 第三范式 星型模式 优化星形查询 数据仓库中的模式 模式是数据库对象的集合，包括表、视图、索引和同义词。...在为数据仓库设计的模式模型中，有多种安排模式对象的方法。一个数据仓库模式模型是星型模式。示例模式（本书中大多数示例的基础）使用星型模式。但是，还有其他模式模型通常用于数据仓库。...所有模式模型都实现了关键的数据仓库功能，如分区（包括滚动窗口加载技术）、并行性、物化视图和分析SQL。 应该根据数据仓库项目团队的需求和偏好来确定数据仓库应该使用哪个模式模型。...雪花模式 雪花模式是比星型模式更复杂的数据仓库模型，是星型模式的一种。它被称为雪花模式，因为模式的图表类似于雪花。 ? 雪花模式规范化维度以消除冗余。...也就是说，维度数据已分组到多个表中，而不是一个大表中。例如，星型架构中的产品维度表可以规范化为雪花架构中的产品表、产品类别表和产品制造商表。
在数据仓库的建设中，一般都会围绕着星型模型和雪花模型来设计表关系或者结构。下面我们先来理解这两种模型的概念。 （一）星型模型图示如下： 星型模是一种多维的数据关系，它由一个事实表和一组维表组成。...（二）雪花模型图示如下： 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。...（五）总结 通过上面的对比，我们可以发现数据仓库大多数时候是比较适合使用星型模型构建底层数据Hive表，通过大量的冗余来提升查询效率，星型模型对OLAP的分析引擎支持比较友好，这一点在Kylin中比较能体现...而雪花模型在关系型数据库中如MySQL，Oracle中非常常见，尤其像电商的数据库表。...在数据仓库中雪花模型的应用场景比较少，但也不是没有，所以在具体设计的时候，可以考虑是不是能结合两者的优点参与设计，以此达到设计的最优化目的。
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