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。...以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布 2、雪花模式 雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展，每个维表可继续向外连接多个子维表。下图为使用雪花模式进行维度建模的关系结构： ?...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。 3、星座模式 星座模式也是星形模式的扩展。基于这种思想就有了星座模式： ?...4、三种模式对比 归纳一下，星形模式/雪花模式/星座模式的关系如下图所示： ? 雪花模式是将星型模式的维表进一步划分，使各维表均满足规范化设计。而星座模式则是允许星形模式中出现多个事实表。
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。...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。但是难以维护，加大开发难度。很多时候维度空间内的事实表不止一个，而一个维表也可能被多个事实表用到。...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。...定义：度量是用于量化业务活动的关键数据点，通常是数值型的，可以进行汇总和分析。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。...指标直接与业务活动相关，用于反映业务的关键绩效指标（KPIs），比如： 销售收入：衡量某一时间段内的总销售额。客户获取成本（CAC）：获取一个新客户的平均成本。
数据市集可以理解为一种“小型的数据仓库” 维度建模指导我们在数据仓库中如何建表 维度建模分为两种表：事实表和维度表 事实表：必然存在的一些数据，像采集的日志文件，订单表，都可以作为事实表 特征：是一堆主键的集合...星形模式：以事实表为中心，所有的维度表直接连在事实表上，最简单最常用的一种 星形模式 雪花模式：雪花模式的维度表可以拥有其他的维度表，这种表不易维护，一般不推荐使用 雪花模式 星座模型：...如我们需求是查询全国所有门店的总销售额，我们原子粒度的事实表中每行是每个分店每个商品的销售额，聚集事实表就可以先聚合每个分店的总销售额，这样汇总所有门店的销售额时计算的数据量就会小很多。...因为有时维度除了主键没有其他内容，虽然也是合法维度键，但是一般都会退回到事实表中，减少关联次数，提高查询性能 多层次维度 多数维度包含不止一个自然层次，如日期维度可以从天的层次到周到月到年的层次。...最后 获取最新文章，可关注公众号：五分钟学大数据 在公众号后台回复 维度建模 即可获取数仓书籍电子版
它是和系统的业务用户密切相关的，因为用户正是通过对事实表的访问获取数据仓库存储的数据。大部分事实表的度量都是数字类型的，可累加，可计算，如成本、数量、金额等。...快照事实表：记录给定时间点的事实，如月底账户余额。 累积事实表：记录给定时间点的聚合事实，如当月的总的销售金额。 一般需要给事实表设计一个代理键作为每行记录的唯一标识。...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。...星型模式和雪花模式都是建立维度数据仓库或数据集市的常用方式，适用于加快查询速度比高效维护数据的重要性更高的场景。这些模式中的表没有特别的规范化，一般都被设计成一个低于第三范式的级别。...在规范化的雪花模式中，会建立一个区县维度表，该表有220条记录，商场表引用区县表的主键，有200条记录，事实表没有变化，还是1,000,000条记录，总的记录数是1,000,420（1,000,000+
数据市集可以理解为一种“小型的数据仓库” 维度建模指导我们在数据仓库中如何建表 维度建模分为两种表：事实表和维度表 事实表：必然存在的一些数据，像采集的日志文件，订单表，都可以作为事实表 特征：是一堆主键的集合...星形模式 雪花模式：雪花模式的维度表可以拥有其他的维度表，这种表不易维护，一般不推荐使用 ? 雪花模式 星座模型：基于多张事实表，而且共享维度信息，即事实表之间可以共享某些维度表 ?...并且从给定的业务过程获取数据时，强烈建议从关注原子粒度开始设计，也就是从最细粒度开始，因为原子粒度能够承受无法预期的用户查询。...如我们需求是查询全国所有门店的总销售额，我们原子粒度的事实表中每行是每个分店每个商品的销售额，聚集事实表就可以先聚合每个分店的总销售额，这样汇总所有门店的销售额时计算的数据量就会小很多。...因为有时维度除了主键没有其他内容，虽然也是合法维度键，但是一般都会退回到事实表中，减少关联次数，提高查询性能 多层次维度 多数维度包含不止一个自然层次，如日期维度可以从天的层次到周到月到年的层次。
记录给定时间点的事实，如月底账户余额。 ● 累积事实表。记录给定时间点的聚合事实，如当月的总的销售金额。 一般需要给事实表设计一个代理键作为每行记录的唯一标识。...image.png 2.2.5 雪花模式 雪花模式是一种多维模型中表的逻辑布局，其实体关系图有类似于雪花的形状，因此得名。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。...将维度表进行规范化的具体做法是，把低基数的属性从维度表中移除并形成单独的表。 星型模式和雪花模式都是建立维度数据仓库或数据集市的常用方式，适用于加快查询速度比高效维护数据的重要性更高的场景。...这些模式中的表没有特别的规范化，一般都被设计成一个低于第三范式的级别。 4．示例 图2-4显示的是将图2-3的星型模式规范化后的雪花模式。日期维度分解成季度、月、周、日期四个表。
数据集市在从数据仓库获取数据时可以依赖于数据仓库，或者当它们从操作系统中获取数据时就不依赖于数据仓库。 事实：事实是数据仓库中的信息单元，也是多维空间中的一个单元，受分析单元的限制。...级别描述了数据的层次结构，从数据的最高（汇总程度最大）级别直到最低（最详细）级别（如大分类-中分类-小分类-细分类）。级别仅存在于维度内。级别基于维度表中的列或维度中的成员属性。...切片：一种用来在数据仓库中将一个维度中的分析空间限制为数据子集的技术。 切块：一种用来在数据仓库中将多个维度中的分析空间限制为数据子集的技术。 星型模式：是数据仓库应用程序的最佳设计模式。...星形图还常常产生一种包含维度数据和指标数据的两层模型。 雪花模式：指一种扩展的星形图。星形图通常生成一个两层结构，即只有维度和指标，雪花图生成了附加层。...实际数据仓库系统建设过程中，通常只扩展三层：维度（维度实体）、指标（指标实体）和相关的描述数据（类目细节实体）超过三层的雪花图模型在数据仓库系统中应该避免。
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。...然而，Oracle的绝大多数数据仓库特性同样适用于星型模式、3NF模式和混合模式。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。...图19-2给出了星型模式的图形表示。 ? 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。...这三个位图是由位图合并行源生成的，该行源从其下的行源树中获取位图。每个这样的行源树都包含一个位图键迭代行源，该行源从子查询行源树获取值，在本例中，子查询行源树是一个完整的表访问。
所谓较高层次是相对面向应用的数据组织方式而言的，是指按照主题进行数据组织的方式具有更高的数据抽象级别。说白了就个写作文一样，写什么你总的有个主题思想啊！ 2....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。...由上可见，元数据不仅定义了数据仓库中数据的模式、来源、抽取和转换规则等，而且是整个数据仓库系统运行的基础，元数据把数据仓库系统中各个松散的组件联系起来，组成了一个有机的整体，如图所示 1.png 2
---- 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。...这种模式的优点是能够更好地处理复杂的分析需求，但缺点是查询性能可能会受到影响。 雪花分析模式是星型分析模式的一个变体，在雪花分析模式中将维度进一步细分为子空间。...雪花分析模式比星型分析模式更规范化，但是星型分析模式通常是首选，主要是因为对于分析人员，星型分析模式使用起来更简单。...---- 列式存储 虽然事实表中通常超过100列，但是典型的数据仓库查询往往一次只访问其中的4或5个列。如果事实表中有PB级别大小的数据，则高效地存储和查询这些数据将成为一个难点。
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。
Apache Kylin简介 Apache Kylin的特殊之处，在于采用“预计算”的模式，用户只需要提前定义好查询维度，Kylin将帮助我们进行计算，并将结果存储到HBase中，为海量数据的查询和分析提供亚秒级返回...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。...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。
雪花模型 ? 雪花模式 雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。...雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的，虽然这种模型相比星型更规范一些，但是由于这种模型不太容易理解，维护成本比较高，而且性能方面需要关联多层维表，性能比星型模型要低。 3. 星座模型 ?...为什么要对数据仓库分层 用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据。...VIEW json_tuple的方法，获取所需要的列名。...，第一种是直接设置reduce个数 set mapreduce.job.reduces=10; #第二种是设置每个reduce的大小，Hive会根据数据总大小猜测确定一个reduce个数 set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer
一、概述 多维数据模型是最流行的数据仓库的数据模型，多维数据模型最典型的数据模式包括星型模式、雪花模式和事实星座模式，本文以实例方式展示三者的模式和区别。...三、雪花模式（snowflake schema） 雪花模式是星型模式的扩展，其中某些维表被规范化，进一步分解到附加表（维表）中。雪花模式示例如下图所示： ?...五、总结 事实星座模式是数据仓库最长使用的数据模式，尤其是企业级数据仓库（EDW）。...这也是数据仓库区别于数据集市的一个典型的特征，从根本上而言，数据仓库数据模型的模式更多是为了避免冗余和数据复用，套用现成的模式，是设计数据仓库最合理的选择。...当然大数据技术体系下，数据仓库数据模型的设计，还是一个盲点，探索中。
数据粒度设计深刻地影响存放在数据仓库中数据占用存储空间的大小和所能回答的查询类型。数据粒度小，即维的层次低可以回答许多细节的查询需求，但占用过多的存储空间。...（1）基于关系模型的数据仓库管理系统（Relational DWMS，RDWMS），如 SQL Server、Oracle、DB2 等。...（二）星形模型 若用户选择 RDWMS 产品，多维数据集就必须按照关系模式组织数据，存放在基本表中。 ...（5）无法表达 “多对多” 的联系。 （三）雪花模型 1、雪花模型的概念 雪花模型是星形模型按照关系数据库规范化理论对维度表进行分解的结果。...3、位图索引的适用条件 通常，属性取值种类占总记录数的1%以下就比较适合创建位图索引。 （二）广义索引模型 广义索引：决策分析人员最关心而且经常需要查询的、关于数据仓库的一些统计数据。
所谓星型模式，就是以一个事实表为中心，周围环绕着多个维度表。 还有一种模式叫做雪花模式，是对维度做进一星型模型做OLAP分析很方便 为什么选择维度建模 1....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。
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？...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。...维度建模时在同一事实表中必须具有相同的粒度，不同粒度最好建立不同的事实表，从业务获取数据时最好是从最细粒度开始，即原子粒度。
事实数据表可能包含业务销售数据，如销售商品所产生的数据，与软件中实际表概念一样。...事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计，通过获取描述业务过程的度量来表达业务过程，包含了引用的维度和与业务过程有关的度量。 事实表中一条记录所表达的业务细节程度被称为粒度。...维度表和事实表二者的融合也就是“维度模型”，“维度模型”一般采用“星型模式”或者“雪花模式”，“雪花模式”可以看作是“星型模式”的拓展，表现为在维度表中，某个维度属性可能还存在更细粒度的属性描述，即维度表的层级关系...在属性的层次结构中进行钻取是数据钻取的方法之一。 2.2.2范式与反范式 当属性层次被实例化为一系列维度，而不是单一的维度时，被称为雪花模式。...采用雪花模式，用户在统计分析的过程中需要 大 量的关联操作，使用复杂度高，同时查询性能很差;而采用反规范化处 理，则方便、易用且性能好。 2.3交叉探查 数据仓库总线架构的重要基石之一就是一致性维度。
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。...事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕业务过程来设计，通过获取描述业务过程的度量来表达业务过程，包含了引用的维度和与业务过程有关的度量。...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。...在现实世界的业务数据中，维度数据（如客户信息、产品分类、员工记录等）可能会随时间发生变化，但这种变化通常是缓慢的，不像事实数据那样频繁更新。
数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢...由上可见，元数据不仅定义了数据仓库中数据的模式、来源、抽取和转换规则等，而且是整个数据仓库系统运行的基础，元数据把数据仓库系统中各个松散的组件联系起来，组成了一个有机的整体。...雪花模式 雪花模式(Snowflake Schema)是对星形模式的扩展。...雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的，虽然这种模型相比星型更规范一些，但是由于这种模型不太容易理解，维护成本比较高，而且性能方面需要关联多层维表，性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用 ?...维度建模过程 我们知道维度建模的表类型有事实表，维度表；模式有星形模型，雪花模型，星座模型这些概念了，但是实际业务中，给了我们一堆数据，我们怎么拿这些数据进行数仓建设呢，数仓工具箱作者根据自身60多年的实际业务经验
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