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news 2025/11/4 4:36:56

在线网页代理网址,谷歌seo采集,旅游网站建设技术有哪些内容,会网站开发想找兼职文章目录什么是数仓仓库建模#xff1f;ER 模型三范式维度建模事实表事实表类型维度表维度表类型数仓分层ODS 源数据层ODS 层表示例 DWD 明细数据层DWD 层表示例 DIM 公共维度层DIM 层表示例 DWS 数据汇总层DWS 层表数据 ADS 数据应用层ADS 层接口示例数仓分层的优势什么… 文章目录什么是数仓仓库建模ER 模型三范式维度建模事实表事实表类型维度表维度表类型数仓分层ODS 源数据层ODS 层表示例 DWD 明细数据层DWD 层表示例 DIM 公共维度层DIM 层表示例 DWS 数据汇总层DWS 层表数据 ADS 数据应用层ADS 层接口示例数仓分层的优势什么是数仓仓库建模数据仓库建模Data Warehouse Modeling是指在数据仓库Data Warehouse中组织和设计数据的过程以便支持数据分析、报告和决策制定。数据仓库是一个集成的、主题导向的数据存储用于存储来自不同来源的数据经过清洗、转换和集成以支持业务分析和决策。主要目标是创建一个能够满足用户需求的数据结构以便用户可以轻松地查询和分析数据。数据仓库建模的选择取决于业务需求、数据的性质以及可用的技术和工具。建立一个有效的数据仓库模型可以帮助组织更好地理解其业务数据做出更明智的决策并提高业务绩效。 ER 模型实体-关系ER模型是一种用于描述数据结构和数据之间关系的概念性数据建模方法。它用于数据库设计和数据建模帮助人们理解和表示实体数据对象以及它们之间的关系。三范式关系数据库中的三范式Third Normal Form, 3NF是一种数据规范化的方法目的是为了减少数据冗余并确保数据的一致性和完整性。这里我不再赘述如何辨别区分三范式网上的优质文章很多这里给大家推荐一篇Mysql - 什么是三大范式通俗详解三范式有助于设计高效且具有数据一致性的数据库模型减少数据冗余同时使数据更容易维护和更新。然而对于某些特定的查询需求有时需要权衡三范式的完全符合以优化查询性能。维度建模维度建模的起源可以追溯到 20 世纪 80 年代末和 90 年代初当时数据仓库和商业智能的概念开始崭露头角。维度建模的方法论主要由 Ralph Kimball 和他的团队推动和发展他们在这一领域的工作对商业智能和数据仓库的发展产生了深远的影响。维度模型是一种用于设计数据仓库的模型主要用于支持数据分析和报告。这种模型通过组织数据成维度表和事实表的结构使得用户能够以直观的方式理解和查询数据。事实表事实表是数据仓库中存储了业务过程中产生的事实性数据的表格。它包含了数值性能度量或事实例如销售额、数量、利润、点击次数等这些数据通常是可以被聚合、分析和计算的。事实表通常与维度表相结合通过外键与维度表关联以提供数据的上下文信息和多维分析的可能性。举个例子假设我们有一个在线零售商店它包含了销售数据。事实表 - 销售事实表订单ID产品ID日期ID客户ID销售额数量10011015002001502100210250120175110031035022021003 在这个例子中事实表包含了几个重要的字段订单ID唯一标识每个销售订单的ID。产品ID与产品维度表关联的外键提供了有关销售的产品信息。日期ID与日期维度表关联的外键提供了销售发生的日期信息。客户ID与客户维度表关联的外键提供了购买客户的信息。销售额表示每个订单的销售金额。数量表示每个订单中产品的数量。这个事实表中的数据可以用于进行多种分析例如按日期分析销售趋势、按产品类别分析销售额、按客户分析购买习惯等。通过与维度表的结合可以进行复杂的多维分析帮助企业了解业务运营的各个方面。事实表类型事实表可以根据存储的数据类型和所描述的业务过程类型来进行分类。累积事实表这种事实表包含了事务型数据的累积值通常用于记录累积的总量或累积的周期性度量。例如累积销售事实表记录了累计的销售额、总利润、总销售量等数据。日期ID产品ID累计销售额累计利润累计销售量……50000150001000……52000160001050 快照事实表这种事实表记录了在特定时间点或时间段内的业务度量值。快照通常定期捕获数据的状态而不是随着每个业务事件的发生而更新。快照日期产品ID当日销售额当日订单数日期1产品1100025日期2产品1120030 事务事实表这种事实表记录了每个业务事件的详细事务数据每一行代表一个独立的事务或事件。它们通常是针对某个特定的业务过程包含了每次事务的数据。订单ID产品ID日期ID客户ID销售额数量100110150020015021002102501201751 周期性快照事实表类似于快照事实表但记录了经过一定时间间隔的快照数据。这种类型的事实表通常用于分析跨越不同时间段的变化趋势。日期范围产品ID月销售额季度销售额2023年1月产品150015002023年2月产品16001400 这些不同类型的事实表在数据仓库中有不同的用途和分析方法根据业务需求选择合适的事实表类型有助于更有效地进行数据分析和洞察。维度表维度表是数据仓库中存储描述业务对象的结构化信息的表格它包含了用于分析的各种维度的详细信息。维度表通常包含描述业务过程中的人、地点、时间、产品或事件等的属性。这些表格通常具有清晰的层次结构用于帮助用户理解和分析数据。维度表类型时间维度表时间维度表是描述日期、时间和与之相关的层次结构信息的表格例如年、季节、月份、日期、周几等。它能支持按时间进行数据分析比如时间趋势分析、周期性分析等。日期ID日期年份季节月份周节假日5002023-01-012023冬季1周一是5012023-01-022023冬季1周二否产品维度表产品维度表包含有关产品的详细信息例如产品名称、类别、型号、制造商等有助于对产品销售情况进行分析。产品ID产品名称类别型号制造商101手机电子产品ABC123公司A102电视家电XYZ789公司B 地点维度表地点维度表包含有关地理位置的信息比如国家、城市、区域、地址等支持地理位置相关的数据分析。地点ID国家省份城市区域201中国广东省深圳市南山区202美国加利福尼亚州洛杉矶市中心客户维度表客户维度表包含有关客户的信息如客户ID、姓名、性别、年龄、职业等支持对客户行为和特征的分析。客户ID姓名性别年龄职业301张三男35工程师302李四女28教师维度表提供了数据的上下文和描述性信息与事实表结合使用可以进行复杂的多维分析帮助用户更好地理解业务数据并作出有效的决策。数仓分层在数仓中通常有五层分别为ODS、DWD、DIM、DWS、ADS每层存储的数据都不一样负责的业务也不同下面将展开说说这五层的作用以及示例。 ODS 源数据层 ODS 层是用于存储经过简单清洗、结构化、汇总的源系统数据的地方它通常直接接收来自各个操作系统的数据并保留了更接近源系统的数据。从不同业务系统如销售系统、库存系统获取数据将其整合、清洗并存储在 ODS 中。 ODS 层表示例订单原始数据表 order_idcustomer_idproduct_idorder_dateorder_amount1001200130012023-01-05150.001002200230022023-01-0680.001003200130032023-01-07200.00 客户原始数据表 customer_idcustomer_namecustomer_addressregistration_date2001Alice123 Main St, Anytown2022-12-202002Bob456 Park Ave, Othertown2023-01-012003Carol789 Elm St, New City2023-01-10 产品原始数据表 product_idproduct_nameproduct_categoryproduct_price3001PhoneElectronics500.003002TVAppliances300.003003LaptopComputers1200.00 DWD 明细数据层 DWD 层是数据仓库的核心层级用于存储经过清洗、集成和建模的数据以支持企业级的数据分析和决策需求。这一层通常包括了清洗后的事实表和维度表支持多维分析。在 DWD 中创建了销售事实表、产品维度表、时间维度表等以支持企业级的销售分析和报表需求。 DWD 层表示例订单事实表 order_idcustomer_idproduct_idorder_dateorder_amount…………… 客户维度表 customer_idcustomer_namecustomer_addressregistration_date………… 产品维度表 product_idproduct_nameproduct_categoryproduct_price………… DIM 公共维度层 DIM 层是用于存储维度模型的地方其中包含了业务维度和度量以便于进行多维度的分析和查询。这个层级可以支持数据的分组和聚合以提供更快的查询性能。在 DIM 中包含了产品、地区、时间等维度以及关联的度量为业务用户提供了灵活的多维度分析能力。 DIM 层表示例时间维度表 dateyearmonthdayweekquarterholiday_flag………………… 地域维度表 countrystate/provincecityregion………… 支付方式维度表 payment_method_idpayment_method_name…… DWS 数据汇总层 DWS 层是对数据进行聚合、汇总或预计算的地方以优化复杂查询的性能提供快速的汇总结果。它可以包括预聚合的数据或某些业务计算结果。在 DWS 中可能包括了每日销售总额、每月客户活跃度等预计算结果以提高复杂查询的性能。 DWS 层表数据每日销售总额表 datetotal_sales_amount…… 每月客户活跃度表 monthactive_customers_count…… ADS 数据应用层 ADS 层是根据特定业务需求定制的数据服务层它可能会整合来自多个层级的数据提供给特定应用程序或业务需求使用。构建了专门为某个特定业务应用程序提供数据支持的数据服务接口使其能够访问 DWD、DWS 和 DIM 中的数据。 ADS 层接口示例销售分析应用接口接口提供从订单事实表和维度表获取信息支持销售分析和报告。用户行为分析应用接口接口提供从订单事实表、客户维度表和时间维度表获取信息支持用户行为分析和趋势报告。这五层架构在数据仓库中起着不同但相互补充的作用以支持各种层次的数据需求从源系统的操作数据到支持决策分析的维度模型再到特定应用的定制数据服务。数仓分层的优势数据组织和管理分层架构有助于将数据组织成不同的层级使数据管理更为清晰和有序。每个层级都有特定的功能和目的有利于更好地管理数据的流动和处理过程。数据质量和一致性分层能够帮助确保数据的质量和一致性。在不同的层级对数据进行清洗、整合和转换有助于消除数据中的错误或不一致性并确保数据的准确性和可靠性。多维度分析和查询分层架构中的维度模型和数据仓库层支持多维度的数据分析和查询使得用户能够从不同的角度对数据进行探索和分析支持更深入的业务理解和决策制定。性能优化通过在数据仓库汇总层进行数据预计算和汇总可以提高查询性能和响应速度。预计算结果可以在需要时被快速查询降低复杂查询的计算成本。灵活性和适应性分层架构使得数据仓库能够更灵活地适应不同的业务需求和数据访问模式。它能够根据特定需求提供定制化的数据服务从简单操作到高级分析都能得到支持。安全和数据治理每个层级都可以进行数据访问控制和安全管理有利于实现数据的安全性和合规性。此外分层架构有助于建立数据治理策略确保数据在整个流程中得到适当的管理和监控。业务与技术的分离分层架构可以帮助将业务逻辑与技术实现分离使得业务用户更专注于数据的使用和分析而技术团队则负责数据的处理和管理。分层架构使得数据仓库更具可管理性、可扩展性和灵活性支持了数据的高效管理、多样化使用和高质量分析对企业的数据驱动决策和业务发展起到了关键作用。
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