智能数据仓库建设与应用探索

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。数据存储层则是整个架构的关键所在,通常采用雪花型或星型模式,这两种模式有助于提高查询效率并简化复杂的数据模型。随着技术的发展...

星型模型、雪花模型、星座模型各有什么优缺点?

星型架构是一种非正规化的结构,多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接,不存在渐变维度,所以数据有一定的冗余,如在地域维度表中,存在国家A省B的城市C以及国家A省B的城市D两条记录,那么国家A和省B的信息分别存储了两次,即存在冗余。星型模型是数据仓库设计中使用的一种常见模型,其...

系统设计之事务处理型Or分析处理型?

星型和雪花型的分析模式根据应用程序需要,在事务处理领域使用了多种不同数据模型。分析型业务的数据模型则少得多。许多数仓都以相当公式化的方式使用,称为星型模式(也称为维度建模)。图9中的模式显示了可能在食品零售商处找到的数仓。模式的中心是个事实表(该案例中称为fact_sales)。事实表的每行表示在特定时...

数据仓库建模下篇

事实是整个维度建模的核心,其中雪花模型或者星型模型都是基于一张事实表通过外健关联维表进行扩展,生成一份能够支撑可预知查询需求的模型宽表,而且最后的查询也是落在事实表中进行。实际业务中数仓分层数仓分层要结合公司业务进行,并且需要清晰明确各层职责,要保证数据层的稳定又要屏蔽对下游影响,一般采用如下分层结构...

「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

基于关系数据库星型或雪花型结构所建立的数据仓库,虽然可以进行数据分析,但分析能力不强。星型或雪花型结构虽然模拟了多维数据模型,但其本质上还是关系型数据库的表及字段模型,无法做到真正意义上面向业务的数据分析,而且这种直接建立在关系型数据库之上的模型,很难让业务人员独立进行数据分析。

数据仓库领域常见建模方法及实例演示 | StartDT Tech Lab 16

维度模型是数据仓库领域RalphKimball大师倡导的,是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典(www.e993.com)2024年12月19日。维度建模以分析决策的需求出发构建模型,构建的数据模型为分析需求服务,因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求,同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。其中典型的代表就是使用星型模型,以及在一些特殊场景下使用的雪花模型...

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...

中国技术再拿世界第一!阿里云自研数据库AnalyticDB破纪录

权威国际处理性能委员会TPC官方披露,在被誉为“数据库分析场景珠穆朗玛峰”的TPC-DS基准测试中,阿里云自研的云原生数据仓库AnalyticDB,性能指标达到了1489万,刷新世界纪录,而且比第二名高出将近30%!TPC-DS是业内公认的高难度数据库系统测试基准,它从数据导入、查询性能(单并发/多并发)、查询复杂度(星型模型/雪花...

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...