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数据仓库中的维度表和事实表概述

事实表 每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据，如现金登记事务所产生的数据，事实数据表通常包含大量的行。...事实数据表不应该包含描述性的信息，也不应该包含除数字度量字段及使事实与纬度表中对应项的相关索引字段之外的任何数据。...维度表 维度表可以看作是用户来分析数据的窗口，纬度表中包含事实数据表中事实记录的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息，维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构...例如，包含产品信息的维度表通常包含将产品分为食品、饮料、非消费品等若干类的层次结构，这些产品中的每一类进一步多次细分，直到各产品达到最低级别。...在维度表中，每个表都包含独立于其他维度表的事实特性，例如，客户维度表包含有关客户的数据。维度表中的列字段可以将信息分为不同层次的结构级。

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维度模型数据仓库（十七） —— 无事实的事实表

无事实的事实表         本篇讨论一种技术，用来处理源数据中没有度量的需求。例如，产品源数据不包含产品数量信息，如果系统需要得到产品的数量，很显然不能简单地从数据仓库中直接得到。...图（五）- 12-1显示了跟踪产品发布数量的数据仓库模式（只显示与product_count_fact表有关的表）。...清单（五）-12-2从product_dim表向product_count_fact表装载已有的产品发布信息。脚本里的insert添加所有产品的第一个版本（即产品的首次发布日期）。...“杂项维度”中的定期装载做了两点修改：“清空过渡表”作业项加了清空product_count_fact表；把初始装载产品数量事实表的步骤合并到了“装载事实表（定期）”作业项里。...“杂项维度”中的定期装载最后执行日期，即晚于2015年3月17日的日期）。

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    数据仓库专题（11）-可以作为维度表使用的事实表

    KDT#13 可以作为维度表使用的事实表 事实表从粒度的角度分为三种，分别是交易粒度事实表、周期快照事实表和累计快照事实表。 交易粒度事实表能提供某个确切时刻的描述信息。...这是一个典型的记录的度量事实都是文本型描述信息的事实表。这样的事实表和维度表之间的区别并不明显。 这个事实表中有三个是关联到普通维度表的外键，分别是变更日期、代理和交易类型。...帐户号（NK）是帐户的自然键，是帐户的唯一标识。帐户号（SK）是帐户的代理键，也是这个事实表的主键，它标识了这个事实表中的每一次变化。...我们可以将该事实表中的帐户号代理键做TYPE 2型缓慢变化维处理，并将它关联到其他事实表作为外键。...） 对后一个事实表进行分析，其中的一条记录可以准确的对应到前一张事实表中相应时点的帐号信息上，即我们可以得到每一次交易时点时帐户对应的客户信息。

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    小案例：数据仓库搭建中的流量日志维度表案例

    前面我们分析了职场基本功、数据指标体系，少量的数据仓库内容，今天我们来就工作中经常遇到的数据维护问题，聊一下流量日志的维度表搭建思考。...前面文章中我们提到过《基于指标体系的数据仓库搭建和数据可视化》，强调了指标体系对数据数据仓库搭建和数据可视化的必要性和重要性。...id、name不一致，数据可视化中需要做归一处理； 0x02 数据埋点维度表 基于场景问题的存在，通常要专门维护数据埋点维度表，将种种的“数据埋点”问题，以人工的方式“清洗数据”，比如将以上的场景举例问题翻译为维表数据如下...小姬：数据埋点日志记录了用户访问的page_id等埋点数据信息，以日志中的page_id关联维度表中的page_id，获取union_page_id做去重处理（会关联出多条数据，然后做归一化），最终展示的是...2.数据埋点维表中需要记录埋点页面的终端或者APP吗？

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    二维码在信息展示中的应用

    除了文字外，二维码中还可包容图片、视频、文件等内容，使用手机进行扫码便能轻松查看，非常便捷。...本文将选取宣传二维码的典型应用场景进行详细介绍，对此类二维码感兴趣的读者可以在草料二维码平台套用模板开启制码体验，在草料二维码的模板库中有许多信息展示类的模板可以免费套用。...学校在进行文化建设时，常会使用大量的宣传幅面，增加二维码后，可使宣传内容纵深化，还可以在宣传二维码的基础上链接留言反馈表单，同学们扫码后不仅能够查看宣传内容还能在线互动留言，突破了传统展板的局限，最大限度的实现了智慧型文化教育...三、 公司宣传介绍、各类内容展示在企业宣传册上可印制二维码，客户扫码能够了解更多企业的相关信息，图文并茂，还可添加视频，有效提高企业形象。...企业办事窗口也可放置或粘贴相应的二维码，方便员工扫码了解相关事务的办事流程。

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    二维码在产品信息展示中的应用

    为每一类产品生成一个二维码，用于展示文字、图片、音视频等产品信息。将二维码印刷在产品外包装、画册、样品卡或说明书上，用户通过微信扫码就能查看图文并茂的产品介绍、操作教程，并获取售后服务。...微信扫码查看，展示更多产品信息 扫码查看图文、音视频等各类内容，比纸质页面承载更多产品信息。 二维码长期有效，内容可随时修改 印刷在产品上的二维码长期有效，展示的内容可在后台随时更新修改。...应用场景 产品宣传介绍 将产品价格、参数、图片、使用视频、联系方式、购买链接等信息制作成二维码，印刷在产品外包装或是线上传播，消费者扫码查看更详细的产品介绍。...上述为我们梳理的常见应用场景，可在一个二维码上实现多个应用，也可以通过汇总页对多个二维码进行汇总管理。草料官网的模板库里有大量源于真实用户实际使用经验的模板，可按需调整结构、内容与样式。...操作教程 产品信息类二维码制作比较简单，与Word编辑类似。我们在模板库提供了常用模板，你可以在模板库选择合适的模板，根据实际需求修改里面的内容，快速生成二维码。

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    【DB笔试面试630】在Oracle中，怎样收集表的统计信息？怎样收集分区表的统计信息？

    ♣ 题目部分 在Oracle中，怎样收集表的统计信息？怎样收集分区表的统计信息？...♣ 答案部分 主要采用DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS包进行统计信息的收集，如下所示： DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(USER,'TB_NAME...=>'PARTITION',CASCADE=>TRUE);--针对分区表的单个分区进行收集统计信息 除此之外，还有一些其它的用法，如下所示： l EXEC DBMS_STATS.GATHER_DATABASE_STATS...();--收集当前数据库下所有用户的统计信息 l EXEC DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS(USER);--收集用户下所有对象的统计信息 当系统的分区表数据量很大时，如果每次都收集全部的分区必然会导致统计信息的收集非常慢...','TRUE');--只收集数据变动的分区 SELECT DBMS_STATS.GET_PREFS('INCREMENTAL',NULL,'TABLE_NAME') FROM DUAL;--查看分区表

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    如何对Excel二维表中的所有数值进行排序

    在Excel中，如果想对一个一维的数组（只有一行或者一列的数据）进行排序的话（寻找最大值和最小值），可以直接使用Excel自带的数据筛选功能进行排序，但是如果要在二维数组（存在很多行和很多列）的数据表中排序的话...先如今要对下面的表进行排序，并将其按顺序排成一个一维数组 ?...另起一块区域，比如说R列，在R列的起始位置，先寻找该二维数据的最大值，MAX(A1:P16)，确定后再R1处即会该二维表的最大值 然后从R列的第二个数据开始，附加IF函数 MAX(IF(A1:P300...< R1,A1:P300))，然后在输入完公式后使用Ctrl+shift+Enter进行输入（非常重要） 然后即可使用excel拖拽功能来在R列显示出排序后的内容了

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    数据仓库(03)数仓建模之星型模型与维度建模

    维度模型中的事实表存放的就是这些业务度量，也就是业务过程中事件的性能度量结果。...《数据仓库工具箱》中有这样一段描述:物理世界的每一个度量事件与对应的事实表行具有一对一的关系，这思想是维度建模的基本原则，其他的工作都是以此为基础建立的。   ...事实就是一个具体发生的业务过程的状态，以及用来描述该具体的业务过程的指标构成的一行记录，多行记录就构成一张事实表。比如一个订单就是一个事实，而多个事实聚集而成的一张二维表就是事实表。   ...这些一个一个具体的维度聚集而成的二维表就是维度表，一般维度都是有限的。  下面是一个具体的维度建模的例子，以订单为例。 图片基于上面的理解，我们就可以比较好的了解我们的维度建模了。...(08)数仓事实表和维度表技术 数据仓库(09)数仓缓慢变化维度数据的处理数据仓库(10)数仓拉链表开发实例数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些数据仓库(12)数据治理之数仓数据管理实践心得数据仓库

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    最新数仓面试题_知行教育数仓项目

    38、业务上用到哪些表？ 主要用到报名信息表 以报名信息表作为事实表， 以校区和学科信息表 内部员工信息表 部门信息表 作为维度表进行多维分析， 再复用之前的线索表和意向表。...数据库:是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里面有很多字段。字段一字排开，对数据就一行一行的写入表中。...数据库的表，在于能够用二维表现多维的关系。如：oracle、DB2、MySQL等。 数据仓库：是数据库概念的升级。...维度表：记录的是一个事件或者实体的各个维度上的信息 区别：在数据量上，事实表是巨大的，维度表是相对事实表较少。...Y轴展示的就是指标。指标分为绝对数值和相对数值。 ​ 维度一般是字符类型，指的是特性。X轴展示的就是维度信息。维度分为定性维度和定量维度。 维度能够转化为指标。 12、数据仓库的主要特性是？

    1.8K21

    【Android 组件化】路由组件 ( 构造路由表中的路由信息 )

    文章目录 一、封装路由信息 二、注解处理器 生成路由表信息 1、Activity 中使用 @Route 注解 2、注解处理器中判定注解是否检测出来 3、获取被 @Route 标注的 注解节点 4、判断被..., 获取了在 build.gradle 中设置的参数 ; 本篇博客中讲解 " 注解处理器 " 后续开发 , 生成路由表中的 路由信息 ; 一、封装路由信息 ---- 在 " 编译时注解 " 依赖库 Module...中 , 定义 封装 路由信息 的 JavaBean 类 , 其中需要封装以下数据 ; ① 被 " kim.hsl.router_annotation.Route " 注解的 路由类型 , Activity...// 获取 Route 注解 Route route = element.getAnnotation(Route.class); // 路由表中的单个路由对象...// 获取 Route 注解 Route route = element.getAnnotation(Route.class); // 路由表中的单个路由对象

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    关于使用MySQL innoDB引擎中事务和锁的信息记录表

    库里面添加三张表分别是 innodb_trx,innodb_locks, innodb_lock_waits 通过这三张表用户可以更简单的去查看数据库中的锁问题。...1. information_schemma.INNODB_TRX 此表是查看当前运行的事务 表中对应的字段说明见下图 ?...2. information_schema.INNODB_LOCKS innodb_trx可以查看到事务大概运行情况但是不能查看他具体的锁详情，那么我们就可以通过他trx表中的等待事务锁id去locks...3.information_schema.INNODB_LOCKS_WAITS 这个表可以让用户清楚的看到那个事务阻塞了那个事务，但是这里只给出事务ID，没有更详细的锁信息，但是lock_waits这张表和...locks，trx 是有关联的我们可以通过关联查询将其一并查出来 字段详情信息： ?

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    数据仓库③-实现与使用(含OLAP重点讲解)

    ETL工作的实质就是从各个数据源提取数据，对数据进行转换，并最终加载填充数据到数据仓库维度建模后的表中。只有当这些维度/事实表被填充好，ETL工作才算完成。...因此，该阶段主要是根据数据仓库主题、主题域确定需要从应用数据库中提取的数。 具体开发过程中，开发人员必然经常发现某些ETL步骤和数据仓库建模后的表描述不符。...而在维度建模数据仓库中，OLAP/BI工具和数据仓库的关系则是这样的： ? 在维度建模数据仓库中，OLAP不但可以从数据仓库中直接取数进行分析，还能对架构在其上的数据集市群做同样工作。...很多年前，当我们要手工从一堆数据中提取信息时，我们会分析一堆数据报告。通常这些数据报告采用二维表示，是行与列组成的二维表格。...对于这些OLAP工具的使用者来讲，基本用法是首先配置好维表、事实表，然后在每次查询的时候告诉OLAP需要展示的维度和事实字段和操作类型即可。

    2.2K80

    数据库和数据仓库的区别与联系_大数据的四个特点

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1.概念方面.数据库：是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库。通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里可以有很多字段。...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。...数据仓库是依照分析需求、分析维度、分析指标进行设计的。 2.数据仓库的特点 数据仓库是面向主题的 那么什么是主题呢，简单来说，主题就是用户在使用数据仓库时所关心的方面。...数据库设计是尽量避免冗余，一般针对某一业务应用进行设计，比如一张简单的 User 表，记录用户名、密码等简单数据即可，符合业务应用，但是不符合分析。...数据仓库在设计是有意引入冗余，依照分析需求，分析维度、分析指标进行设计。

    2.2K10

    【云+社区年度征文】十分钟了解什么是数仓

    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。...相比较而言，星形模型使用的是反规范化数据。在星形模型中，维度直接指的是事实表，业务层级不会通过维度之间的参照完整性来部署。...业务模型 在雪花模型中，数据模型的业务层级是由一个不同维度表主键-外键的关系来代表的。而在星形模型中，所有必要的维度表在事实表中都只拥有外键。 性能 第三个区别在于性能的不同。...雪花模型在维度表、事实表之间的连接很多，因此性能方面会比较低。举个例子，如果你想要知道一个用户的详细信息，雪花模型就会进行若干表的join最终汇总结果。...而星形模型的连接就少的多，在这个模型中，如果你需要对应信息，你只要将维度表和事实表连接即可。 ETL 雪花模型加载数据集市，因此ETL操作在设计上更加复杂，而且由于附属模型的限制，不能并行化。

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    关于数据仓库的架构及3大类组件工具选型

    OLAP 数据集是一类从多维度描述数据的特定数据库。关系型数据库只能表示二维数据，而 OLAP 允许在多维度下编译数据并且在维度之间移动。...数据仓库数据库 底层的数据仓库服务器通常是一个关系数据库系统(各种表关联的sql统计会更方便一些，非关系型数据库目前在这方面还是有所区别)。...其功能包括: 1、抽取 全量抽取：适用于数据量小且不容易判断其数据发生改变的诸如关系表，维度表，配置表等 增量抽取：适用于数据量大，为了节省抽取时间而采用的抽取策略 2、清洗 空值处理：将空值替换为特定值或直接过滤掉...3、转化和加载 转换：用ODS中的增量或者全量数据来刷新DW中的表 加载：每insert数据到一张表都可以称为数据加载 关于ETL工具的选型，这里罗列了一张对比表，基本囊括常用的ETL工具。...举个例子，比如银行里数据仓库以面向“客户”为主题进行数据的存储，OLAP可以实现数据按照客户的基本信息、储蓄账户信息、历史余额信息、银行交易日志等，以报表或者可视化的方式呈现分析，多方面掌握客户动态，发现数据的问题

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