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数据仓库多维数据模型的设计

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1、数据仓库基本概念1、1、主题(Su b jec t)主题就就是指我们所要分析得具体方面。例如:某年某月某地区某机型某款 A p p 得安装情况。主题有两个元素:一就是各个分析角度(维度),如时间位置;二就是要分析得具体量度,该量度一般通过数值体现,如 A pp安装量。1、2、维(Di m e n sion)维就是用于从不同角度描述事物特征得,一般维都会有多层(L ev e l:级别),每个 Le v e l都会包含一些共有得或特有得属性(A t tr i b ute),可以用下图来展示下维得结构与组成:以时间维为例,时间维一般会包含年、季、月、日这几个L eve l,每个 Level 一般都会有 ID、NAME、DESCR I PT ION这几个公共属性,这几个公共属性不仅适用于时间维,也同样表现在其它各种不同类型得维.1、3、分层(H ier a r chy)O L AP 需要基于有层级得自上而下得钻取,或者自下而上地聚合.所以我们一般会在维得基础上再次进行分层,维、分层、层级得关系如下图:每一级之间可能就是附属关系(如市属于省、省属于国家),也可能就是顺序关系(如天周年),如下图所示:1、4、量度量度就就是我们要分析得具体得技术指标,诸如年销售额之类。它们一般为数值型数据.我们或者将该数据汇总,或者将该数据取次数、独立次数或取最大最小值等,这样得数据称为量度.1、5、粒度 数据得细分层度,例如按天分按小时分。1、6、事实表与维表事实表就是用来记录分析得内容得全量信息得,包含了每个事件得具体要素,以及具体发生得事情。事实表中存储数字型 ID 以及度量信息.维表则就是对事实表中事件得要素得描述信息,就就是您观察该事务得角度,就是从哪个角度去观察这个内容得。事实表与维表通过 I D相关联,如图所示:1、7、星形/雪花形/事实星座这三者就就是数据仓库多维数据模型建模得模式上图所示就就是一个标准得星形模型。雪花形就就是在维度下面又细分出维度,这样切分就是为了使表结构更加法律规范化。雪花模式可以减少冗余,但就是减少得那点空间与事实表得容量相比实在就是微不足道,而且多个表联结操作会降低性能,所以一般不用雪花模式设计数据仓库。事实星座模式就就是星形模式得集合,包含星形模式,也就包含多个事实表。1、8、企业级数据仓库/数据集市企业级数据仓库:突出大而全,不论就是细致数据与聚合数据它全都有,设计时使用事实星座模式数据集市:可以瞧做就是企业级数据仓库得一个子集,它就是针对...

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