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     本文主要的主线就是回答下面三个问题：什么是数据模型？为什么需要数据模型？如何建设数据模型？最后，我们在本文的结尾给大家介绍了一个具体的数据仓库建模的样例，帮助大家来了解整个数据建模的过程...

     在数据仓库的建设过程中，数据建模是至关重要的一环。它决定了数据仓库的结构和性能，直接影响到数据分析和决策的效率和准确性。在进行数据建模之前，必须对企业进行全面的业务梳理。通过建立业务模型，我们可以全面...

     建模方法论 数仓的建模或者分层，其实都是为了更好的去组织、管理、维护数据,所以当你站在更高的维度去看的话，所有的划分都是为了更好的管理。小到JVM 内存区域的划分，JVM 中堆空间的划分(年轻代、老年代、方法...

     详解数据仓库建模方案方法 最后，我们在本文的结尾给大家介绍了一个具体的数据仓库建模的样例，帮助大 家来了解整个数据建模的过程。 一、 什么是数据模型 数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象...

     数据仓库定义 数据仓库和数据库 维度建模 维度建模 VS 第三范式 维度建模设计过程 事实概念 事实表技术 维度概念 维度表技术 数据仓库定义 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据...

     大数据的数仓建模正是通过建模的方法，更好的组织、存储数据，以便在性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点，一般我们会从以下面四点考虑： 性能：能够快速查询所需的数据，减少数据I/O的吞吐。 ...

     1.数据仓库的概念 数据仓库，英文名称为DataWarehouse，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。为需要业务智能的...

     一、数据仓库建模的意义 如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在书架上分门别类地放置；如果把数据看作城市的建筑，我们希望城市规划布局合理；如果把数据看作电脑文件和文件夹，我们希望按照自己的习惯...

     1.数据仓库概要 1.1.数据仓库起因 在建设数据仓库之前，数据散落在企业各部门应用的数据存储中，它们之间有着复杂的业务连接关系，从整体上看就如一张巨大的蜘蛛网：结构上错综复杂，却又四通八达。在企业级数据应用...

     Kimball 维度建模主要探讨**需求分析、高层模型、详细模型和模型审查**整个过程。 构建维度模型一般要经历四个阶段： - 第一个阶段是高层设计时期定义业务过程维度模型的范围，提供每种星形模式的技术和功能描述...

     数据仓库简介 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。 为...

数据仓库建模

标签：   大数据  hive

      数据建模简单来说就是基于对业务的理解，将各种数据进行整合和关联，并最终使得这些数据可用性，可读性增强，让使用方能快速的获取到自己关心的有价值的信息并且及时的作出响应，为公司带来效益。 ...

     星型模型：当所有维度表都直接连接到事实表上时，整个图解就像星星一样，故将改模型称为星型模型 雪花模型：当有一个或多个维度表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维度表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花...

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