智能数据仓库建设与应用探索

数据仓库的架构设计是构建智能数据仓库的核心环节之一,通常由三个主要层次组成:数据源层、数据存储层和数据访问层。数据源层负责从不同来源收集和整合各种类型的数据,包括结构化数据和非结构化数据。通过ETL(提取、转换、加载)过程,确保来自各个系统的数据能够被有效整合并格式化,提高后续分析的可用性。数据存储层则是...

关于数据仓库的理解,到底是什么呢,大家别急,往下看?

数据仓库还有着分层结构,每个分层结构都有各自的作用,比如经常看到的ODS层、Trans层、Dimension层、DataMart层等,都是为了将数据从大海中进行筛选,从分散到集中进行高度汇总,形成一个个的主题,为后续的前端数据可视化分析提供数据的支撑。数据仓库为了业务分析的目的,因此需要拉通各个业务系统数据库的数据,保留大...

星型模型、雪花模型、星座模型各有什么优缺点?

雪花模型是星型模型的一种扩展,它通过进一步规范化维度表来减少数据冗余和节省存储空间。在雪花模型中,维度表被分解为多个相关的子表,每个子表包含维度的一个子集,从而形成一个类似于雪花的结构。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...

广东酱王国际控股有限公司 星座模型

星座模型是由星型模型延伸而来,星型模型是基于一张事实表而星座模式是基于多张事实表,并且共享维度表信息,这种模型往往应用于数据关系比星型模型和雪花模型更复杂的场合。星座模型需要多个事实表共享维度表,因而可以视为星形模型的集合,故亦被称为星系模型优点:结构清晰:通过规范化维度表,星座模型使数据仓库的结构...

「干货」深入浅出,一文搞懂多维数据库、数据库和数据仓库的关系

关系型数据库的星形(或雪花型)结构是数据仓库的常见形式之一,但不是唯一的形式,只要能做到将数据有序管理,基本上就可以称之为数据仓库。当建立起心形或雪花型的数据仓库的时候,已经可以做一些基本的数据分析了。但是会有一些弊端。星形或水上行结构虽然模拟了多维数据模型,但是其本质上还是关系型数据库的表字段以及...

三剑客论道之一:何谓电商平台?

架构:业务B2B、软件产品、底层技术、数据模型(www.e993.com)2024年12月19日。一个好的平台架构,应该是四个方面的专家协同,是基于TOGAF框架的架构。TOGAF,TheOpenGroupArchitectureFramework开放式集群建构框架,源自美国国防部的信息管理技术建构框架,如下图(引自知乎《TOGAF是什么?》httpszhihu/tardis/bd/art/152088490?source_id=...

梨花教育缴费8800|规范化与反规范化

反规范化是指将多张表的数据冗余到一张表,其目的是减少join操作,提高查询性能。在设计维度表时,如果对其进行反规范化,得到的模型称为星型模型。雪花模型与星型模型的区别主要在于维度表是否进行规范化。数据仓库系统的主要目的是用于数据分析和统计,所以是否方便用户进行统计分析决定了模型的优劣。采用雪花模型,用户...

清晰易懂!用5W2H方法进行维度建模,一篇搞定!

一、维度模型介绍Kimball大师的模型流程是:从需求→模型→数据,且整个流程是自下而上的。这种结构也被成为数据集市总线架构(DataMartBusArchitecture)或者数据仓库总线架构(DataWarehouseBusArchitecture)。Kimball模型最核心的部分在于维度建模,理解好这部分,对Kimball模型的理解基本上可以事半功倍。本文重点...

星环科技重大发布|大数据|云平台|数据云_网易订阅

部署结构也从早年间的星型结构,发展为雪花型。进入2022年,我们来到了融合数据云的时代。融合数据云是指在按数据域组织的分布式数据云的技术架构基础上进行统筹管理、协同运营、服务融合以形成可协同一致,自由组合,灵活部署的一种新型数据分析模式。数据可以如血液一般,以安全、可信的方式即时流动到合适的地方,流给...