數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型是什么？數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)接是個(gè)的兩種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模的理論是維度建模和基于主題域的實(shí)體關(guān)系建模，這兩種四個(gè)以Kimball和Immon兩位大師為代表。維度建模以數(shù)據(jù)分析需求為驅(qū)動(dòng)，倡導(dǎo)人總線(xiàn)架構(gòu)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型是什么？

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)接是個(gè)的兩種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模的理論是維度建模和基于主題域的實(shí)體關(guān)系建模，這兩種四個(gè)以Kimball和Immon兩位大師為代表。維度建模以數(shù)據(jù)分析需求為驅(qū)動(dòng)，倡導(dǎo)人總線(xiàn)架構(gòu)：完全不同的事實(shí)和相同的維度，這種數(shù)據(jù)模型更易用戶(hù)理解和數(shù)據(jù)分析操作。實(shí)現(xiàn)主題域的實(shí)體關(guān)系建模以源系統(tǒng)數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，全部整合企業(yè)的所有數(shù)據(jù)，站在企業(yè)級(jí)的垂直距離對(duì)數(shù)據(jù)接受抽象概念，整合，按結(jié)構(gòu)3NF的實(shí)體關(guān)系理論建模，這種數(shù)據(jù)建模以頗為抽象的一段時(shí)間組建一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)模型，并能請(qǐng)看企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)關(guān)系。在工業(yè)界一般說(shuō)來(lái)把兩種生克制化起來(lái)運(yùn)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的完全不同數(shù)據(jù)層次結(jié)構(gòu)中。

我們上周要注意是對(duì)于區(qū)分基于條件主題域的實(shí)體關(guān)系建模中信息整合的接受特有踏入的討論，再討論了200元以?xún)?nèi)三種思路：

以屬性涌去的同一主題域中不同實(shí)體的屬性。比如說(shuō)對(duì)于會(huì)員、公司、客戶(hù)等等實(shí)體對(duì)象我們也有地址屬性信息、名稱(chēng)標(biāo)識(shí)屬性信息等等，這種思路應(yīng)該是把屬性?xún)?nèi)聚性高的字段整合起來(lái)在一起，并把有所不同的屬性打上類(lèi)型標(biāo)識(shí)以樹(shù)表的形式儲(chǔ)存時(shí)。它的優(yōu)點(diǎn)是：第一，模型穩(wěn)定性好，外圍系統(tǒng)變化了字段，只要先添加有所不同的類(lèi)型，不不需要進(jìn)行表結(jié)構(gòu)的變更；第二，減少大量冗余設(shè)計(jì)記歷史數(shù)據(jù)。它的缺點(diǎn)是：第一，丟失的了很多實(shí)體的屬性標(biāo)示信息，我們從模型上將無(wú)法看到一個(gè)會(huì)員究竟是什么人有哪些地址屬性，沒(méi)有辦法是從網(wǎng)上查詢(xún)類(lèi)型代碼才能聲望兌換這些信息；第二，它十分的膨脹數(shù)據(jù)表的記錄數(shù)，而且它區(qū)分豎表的形式存放；第三，運(yùn)用過(guò)來(lái)不是那么容易，效率是一個(gè)大問(wèn)題，畢竟我們往往要可以使用一個(gè)實(shí)體的多個(gè)字段，可能會(huì)有很多join操作和豎轉(zhuǎn)橫的操作。第四：屬性涌去確實(shí)是一件也很難你的操作的過(guò)程，應(yīng)為這是一個(gè)抽象的過(guò)程，對(duì)建模人員的業(yè)務(wù)背景知識(shí)和抽象化能力都提議了很高的要求；第五：確實(shí)下降了冗余的記歷史數(shù)據(jù)，不過(guò)記歷史的操作也相對(duì)急切。

常規(guī)面向?qū)ο蠼５?，抽象化相同?shí)體的同盟協(xié)議屬性，接著再一步步區(qū)分繼承、組合等面向?qū)ο蟮乃枷肟刹僮骰瘜?shí)體。他的優(yōu)點(diǎn)是模型模型概念都很模糊，缺點(diǎn)都是模型低些又不是很穩(wěn)定點(diǎn)，整合后的數(shù)據(jù)的后續(xù)應(yīng)該要也無(wú)法應(yīng)付再融合的問(wèn)題。

貼源的建模

常規(guī)都差不多持續(xù)源系統(tǒng)的進(jìn)行建模，上重點(diǎn)放進(jìn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，一致化，和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)意義的梳理。這種做法和我們目前數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的做法比較好帶有。它具高可以實(shí)行比較很難，快速實(shí)現(xiàn)方法，前臺(tái)這個(gè)可以真接不使用數(shù)據(jù)；缺點(diǎn)是全部整合度不高，模型不穩(wěn)定啊。

模型縱然是為數(shù)據(jù)分析應(yīng)用服務(wù)的，具體一點(diǎn)區(qū)分什么建模需要依據(jù)什么換算業(yè)務(wù)特點(diǎn)和源系統(tǒng)的特點(diǎn)改變。的源系統(tǒng)具有變化快，數(shù)據(jù)分析應(yīng)該要變化快的特點(diǎn)，也要快的特點(diǎn)，而且我們沒(méi)有要求差別系統(tǒng)之間整合的需求并又不是很大，往往深度的數(shù)據(jù)整合給他的是應(yīng)用形式上的不大方便。而，我個(gè)人都覺(jué)得常規(guī)貼源的是當(dāng)前更具競(jìng)爭(zhēng)力的方案。

hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)，項(xiàng)目中分了幾層，每層有什么意義？

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)，個(gè)人建議去看一看Kimball的維度模型設(shè)計(jì)的咨詢(xún)書(shū)籍。

一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)會(huì)包含維度表，事實(shí)表，包括相關(guān)的匯總資料結(jié)果，大多以cube形式存在的多維分析的結(jié)果集。

維度表是指用處看數(shù)據(jù)的完全不同劃分角度，如按時(shí)間一欄，按城市查看等等，這里的時(shí)間，城市等那就是維度，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里像是會(huì)對(duì)這些數(shù)據(jù)分開(kāi)來(lái)管理，自然形成維度表，同時(shí)針對(duì)維度表的變化，有些填寫(xiě)的差別處理方案。事實(shí)表則讀取了按維度劃分的度量指標(biāo)的記錄，如記錄信息相同時(shí)間，有所不同城市的銷(xiāo)售額的表，這其中的銷(xiāo)售額那就是一種度量，這個(gè)可以明確的時(shí)間，城市等維度進(jìn)行劃分，同樣的也這個(gè)可以聚合匯總。

對(duì)數(shù)據(jù)接受了維度與事實(shí)的劃分后，就也可以依據(jù)需求，按有所不同的維度組合接受事實(shí)表的查詢(xún)。cube象會(huì)按重新制定的維度組合參與預(yù)換算，并將各維度成組合的值存儲(chǔ)下了，以備然后去查詢(xún)。