数仓维度层DWS层构建 01：项目回顾 ODS层与DWD层的功能与区别是什么？...ODS：原始数据层 存储格式：AVRO 数据内容：基本与原始数据是一致的 DWD：明细数据层 存储格式：Orc 数据内容：基于与ODS层是一致的 ODS层的需求是什么？...维度层构建 时间维度 地区维度 油站维度 服务网点维度 组织机构维度 仓库维度 物流维度 03：维度建模回顾：建模流程 目标：掌握维度建模的建模流程 实施 step1-需求调研：业务调研和数据调研...了解整个业务实现的过程 收集所有数据使用人员对于数据的需求 整理所有数据来源 step2-划分主题域：面向业务将业务划分主题域及主题 用户域、店铺域 商品域、交易域、 客服域、信用风控域、采购分销域...优点：避免数据的冗余 缺点：关联层次比较多，数据大的情况下，底层层层Join，查询数据性能降低 星型模型 设计：所有维度表直接关联事实表 优点：每次查询时候，直接获取对应的数据结果，不用关联其他的维度子表
Kimball的数据仓库总线架构提供了一种分解企业级数据仓库规划任务的合理方法。通过构建企业范围内一致性的维度和事实来构建总线架构。 数据仓库总线架构重要基石之一就是一致性维度。...如上所示，假设日志数据域统计商品维度的最近一天PV和UV使用的商品维度1，交易数据域统计商品维度使用的是商品维度2。...比如在阿里数据仓库中，我们设计了商品主维度和商品扩展维度。...数据仓库中，理所当然可以借用前台数据库的归档策略，定期将历史数据归档至历史维表。在实践中，阿里巴巴数据仓库设计商品维度表和历史商品维度表，每天将历史数据归档至历史商品维度表。...为了解决上述的两个问题，我们提出极限存储的方式处理： 1.
维度层次 大多数维度都具有一个或多个层次。例如，日期维度就有一个四级层次：年、季度、月和日。这些级别用date_dim表里的列来表示。...日期维度是一个单路径层次，因为除了年-季度-月-日这条路径外，它没有任何其它层次。本篇将讨论在维度的层次上进行分组和钻取查询。...为了识别数据仓库里一个维度的层次，首先要理解维度中列的含义。然后就可以识别两个或多个列具有相同的主题。例如，日、月、季度和年具有相同的主题因为它们都是关于日历的。具有相同主题的列形成一个组。...例如，日-月-季度-年这个链条是一个日期维度的层次。除了日期维度，产品和客户维度也有层次。 表（五）- 6-1显示了三个维度的层次。注意客户维度具有两个路径的层次。...清单（五）- 6-2里的钻取查询显示了每个日期维度级别（年、季度和月级别）的订单汇总金额。
维度合并 随着数据仓库中维度的增加，会发现有些通用的数据存在于多个维度中。例如，客户维度的客户邮编相关信息、送货邮编相关信息和工厂维度里都有邮编、城市和州。...本篇说明如何把三个维度里的邮编相关信息合并到一个新的邮编维度。 修改数据仓库模式 为了合并维度，需要改变数据仓库模式。图（五）- 14-1显示了修改后的模式。...注意图中只显示了与邮编维度相关的表。 图（五）- 14-1 zip_code_dim表与两个事实表相关联。这些关系替换了这两个事实表与客户维度、工厂维度的关系。...清单（五）-14-1里的脚本用于修改数据仓库模式。所做的修改如下。 创建邮编维度表zip_code_dim。...为产品的定期导入，过渡表里需要有所有工厂的完整数据（包括邮编、城市和州）。需要主键来维护factory_stg表里的工厂数据。
维度子集 有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据，可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。...需要修改“准备数据仓库模拟环境”里生成日期维度数据的存储过程。清单（五）-3-2中显示了修改后的存储过程。...这里对转换也做一些修改，使之同时预装载日期维度和月份维度数据。修改后的Kettle转换步骤如图（五）- 3-1到图（五）- 3-13所示。...，它包含基本维度的上层数据。...所以应该把PA客户维度子集的装载合并到数据仓库定期装载中。清单（五）-3-4显示了修改后的定期装载脚本。
杂项维度 本篇讨论杂项维度。简单地说，杂项维度就是一种包含的数据具有很少可能值的维度。...） new_customer_ind（如果这是新客户的首个订单，值为yes） web_order_flag（表示此订单是否是在线下的订单） 这类数据常被用于增强销售分析，应该用称为杂项维度的特殊维度类型存储...新增销售订单属性杂项维度 给现有的数据仓库新增一个销售订单杂项维度，需要新增一个名为sales_order_attribute_dim的维度表。...图（五）- 9-1显示了增加杂项维度表后的数据仓库模式（这里只显示了和销售订单属性相关的表）。...可以预装载这个维度，并且只需装载一次。 注意 如果知道某种组合是不可能出现的，就不需要装载这种组合。执行清单（五）- 9-1里的脚本修改数据库模式。
退化维度 本篇讨论一种称为退化维度的技术。该技术减少维度的数量，简化维度数据仓库的模式。简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。...当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度。需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。 ...退化订单维度 本节说明如何退化订单维度，包括对数据仓库模式和定期装载脚本的修改。使用维度退化技术时你首先要做的识别数据，分析从来不用的数据列。...例如，订单维度的order_number列就可能是这样的一列。但如果用户想看事务的细节，还需要订单号。因此，在退化订单维度前，要把订单号迁移到sales_order_fact表。...清单（五）- 8-3里的脚本向源数据库里的sales_order表新增十行。
本篇不会分享和业务强相关的数据 Sense，但是会引入一些各种业务都会涉及的最基本内容： 数据核心维度分布：核心业务维度分布，主要是指像年龄、地域、性别之类的维度分布。...0x01 数据核心维度分布 核心维度分布主要是指数据中那些比较重要的列的内容分布，比如说用户最基本的年龄、性别和城市信息，这是最常用的数据分布，再引申一点的话会涉及到一些业务内容，比如说各省份的人的订单情况...如果有用户画像表的话还应包括各种画像中的维度分布。 因此，我们来做一个大概的划分的话，那就是三部分内容：1.基础资料；2.业务行为；3.用户画像。这三部分能帮助我们来理解用户是什么样子的？...更好的懂业务，能促进更深入地理解数据。 ? 上图是我画的一个大致的图，具体的内容应该是自己根据业务来详细的划分和填充。这些数据内容，你了解吗？不了解的话，就赶快整理一下吧。...数据的核心维度分布能让你对自己的数据有更全局观地把控，数据口径的问题能让你从更微观地角度来理解数据，以便更好地去处理数据。
（一）维度模型基础 既然维度模型是数据仓库建设中的一种数据建模方法，那不妨先看一下几种主流的数据仓库架构。 1....一般数据库设计需要满足3NF。在《构建Oracle高可用环境》这本书里有一个很好的例子讲述数据库范式设计。而对于维度模型最简单的描述就是，按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。...星型模式是部署在关系数据库管理系统之上的多维结构，主要包含事实表，以及通过主键/外键关系与之关联的维度表。在星型模式实施中，所有维度级别的维度数据存储在单个表或视图中。...雪花模就是将维度层次进一步规范化为子维度。在雪花模式实施中，使用多个表或视图来存储维度数据。单独的数据库表或视图存储与维中每个级别相关的数据。 ...而维度模型虽然常应用在关系数据库管理系统之上，但是并不要求必须满足3NF，也就是说维度模型允许可控的数据冗余。这样做简少了表和表间关系的数量，同时提高了查询速度。
分段维度 本篇说明分段维度的实现技术。分段维度包含连续值的分段。...分段维度可以存储多个分段集合。例如，可能有一个用于促销分析的分段集合，另一个用于市场细分，可能还有一个用于销售区域计划。分段一般由用户定义，而且很少能从交易源数据直接获得。...清单（五）-16-1里的脚本用于建立分段维度数据仓库模式。...清单（五）-16-2里的初始装载脚本将order_date维度表（date_dim表的一个视图）里的数据导入year_dim表，将sales_order_fact表里的数据导入annual_sales_order_fact...此脚本装载所有历史数据。
在设计的根本是层。层是存储和分发容器化文件系统内容的基本方式。这种设计既出人意料地简单，同时又非常强大。在今天的帖子[1]中，我将解释什么是层以及它们的概念性工作原理。...最简单的想法是将每个层视为一个目录，其中包含所有修改过的文件。 让我们通过一个可能的实现方法来逐步了解。 FROM scratch 表示此容器从无内容开始。...这是第四层。 要共享这些层，最简单的方法是为每个目录创建一个压缩的 .tar.gz 文件。为了减少总文件大小，任何未修改的来自前一层的数据的文件将被删除。...例如，第四层将用名为 .wh.message.txt 的占位符替换已删除的文件。当层被解压时，任何以 .wh. 开头的文件都可以被删除。...这是层缓存的基础，它最小化了构建或重新创建层的需求。作为额外的优化，不依赖前一层的层可以使用 COPY --link 指示该层不需要删除或修改前一层的任何文件。这允许压缩层文件与其他步骤并行创建。
在设计的根本是层。层是存储和分发容器化文件系统内容的基本方式。这种设计既出人意料地简单，同时又非常强大。在今天的帖子[1]中，我将解释什么是层以及它们的概念性工作原理。...它首先通过下载清单并构建一个要下载的层列表开始。对于每个层，会创建一个包含层父目录内容的目录。这个目录被称为活动快照。接下来，差异应用器负责解压压缩的层文件，并将更改应用到活动快照上。...使用我们之前的例子： 初始层，FROM scratch，意味着我们可以从下一层和一个空目录开始。没有父层。 创建了一个 layer2 的目录。这个空目录现在是一个活动快照。...它可以直接使用该层。在实践中，这些目录和文件的命名都是基于内容的摘要，以便于识别。...我们将使用 lower 作为下（父）层，使用 upper 作为上（子）层，作为文件系统的工作目录，并合并以包含合并的文件系统。
在做数据中台-数据质量的过程中，通过调研方法论，可以对数据质量技术类校验类型划分6大维度，这些维度如下: 数据质量6大技术质量维度 方法论依据: 数据资产管理实践白皮书4.0 质量维度 质量维度描述 表级内置...列级内置 完整性 数据是否缺失 表数据行数 字段为null或空字符串 规范性 数据是否按照要求的规则存储 身份证校验 邮箱校验 IP地址校验 电话格式校验 邮编格式校验 日期格式校验 空值或空字符串校验...数值格式校验 一致性 数据的值是否存在信息含义上的冲突 准确性 数据是否错误 字段平均值 字段汇总值 字段最大值 字段最小值 唯一性 数据是否是重复的 字段唯一值 字段重复值 时效性 数据是否按照时间的要求进行上传...前一天数据行数 《数据资产管理实践白皮书4.0》网上即有资源，如需使用，可以私聊。
角色扮演维度 当一个事实表多次引用一个维度表时会用到角色扮演维度。例如，一个销售订单有一个是订单日期，还有一个交货日期，这时就需要引用日期维度表两次。 ...本篇将说明两类角色扮演维度的实现，分别是表别名和数据库视图。这两种都使用了MySQL的功能。表别名是在SQL语句里引用维度表多次，每次引用都赋予维度表一个别名。...而数据库视图，则是按照事实表需要引用维度表的次数，建立相同数量的视图。 修改数据库模式 使用清单（五）-4-1里的SQL脚本修改数据库模式。...2015-03-30 | +---------+------------+ 1 row in set (0.00 sec) 现在已经修改了模式和定期装载，可以使用表别名和数据库视图这两种类型的角色扮演维度...request_delivery_date_dim.date ORDER BY order_date_dim.date , request_delivery_date_dim.date; 清单（五）-4-3 通过建立两个数据库视图来实现第二类日期维度的角色扮演
概述 在数据建模过程中，最简单的描述就是按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。在维度建模方法体系中，维度是描述事实的角度，如日期、客户、供应商等，事实是要度量的指标，如客户数、销售额等。...维度建模还会分为星型模型、雪花模型等，各有优缺点，但很少直接回答一个问题，也就是数据仓库为什么要采用维度建模？...通过业务模型的建设，我们应该能够全面了解该单位的业务架构图和整个业务的运行情况，能够将业务按照特定的规律进行分门别类和程序化，同时，帮助我们进一步的改进业务的流程，提高业务效率，指导我们的业务部门的生产...公共处理逻辑下沉及单一 越是底层公用的处理逻辑越应该在数据调度依赖的底层进行封装与实现，不要让公用的处理逻辑暴露给应用层实现，不要让公共逻辑多处同时存在。...数据不一致，比如用户发起购买行为的时候的数据，和我们维度表里面存放的数据不一致 ?
1、二层网络仅仅通过MAC寻址即可实现通讯，但仅仅是同一个冲突域内；三层网络需要通过IP路由实现跨网段的通讯，可以跨多个冲突域；2、二层设备以三层设备的区别是看能不能识别三层的东西，比如IP地址、路由、...能识别的就为三层设备。三层设备常用于多网段，隔离广播域。二层设备一般为交换机，三层设备一般为路由器。...1、二层网络仅仅通过MAC寻址即可实现通讯，但仅仅是同一个冲突域内；三层网络需要通过IP路由实现跨网段的通讯，可以跨多个冲突域； 2、二层设备以三层设备的区别是看能不能识别三层的东西，比如IP地址、路由...能识别的就为三层设备。三层设备常用于多网段，隔离广播域。 二层设备一般为交换机，三层设备一般为路由器。 为了实现业务的灵活变更，虚拟机动态迁移已经成为了一个常态性的业务。...图2-23 传统网络中虚拟机迁移 传统数据中心网络架构中二层网络部分为了提高可靠性，采用冗余设备和冗余链路，在虚拟机迁移过程中会不可避免地产生物理环路。
分类目录：商业智能《维度建模》总目录 本文是《维度建模》后续文章的基础。...DW/BI系统计算新订单的数量，并与过去一周的订单进行比较，找寻签订新客户的原因，了解客户在抱怨什么。这些信息用于分析并判断操作型过程是否处于正确的工作状态。...数据仓库与商业智能的目标 在开始深入研究维度建模的细节前，关注数据仓库与商业智能的基本目标是非常有益的。...数据仓库和商业智能的成功需要更多的专业设计师、技术员、建模人员、数据库管理员。作为初涉DW/BI领域的人，一方面具有较好的信息技术基础，另一方面，对业务用户并不了解。...定期对DW/BI系统进行更新 保持业务用户的信任 保持业务用户、执行赞助商和IT管理层满意度 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/139768.html
最近看了三本关于数据仓库的书，很有收获，也很受启发。...Ralph Kimball的经典著作数据仓库工具箱阐述的是维度建模方法论和按不同行业建模的示例。...一来对维度建模方法加深一下印象，二来也是对前段学习的一个总结，三是作为以后做数据仓库相关工作的不时之需。...内容组织： （一）维度模型基础 （二）准备数据仓库模拟环境 （三）初始装载 （四）定期装载 （五）进阶技术 1. 增加列 2. 按需装载 3. 维度子集 4....角色扮演维度 5. 快照 6. 维度层次 7. 多路径和参差不齐的层次 8. 退化维度 9. 杂项维度 10. 多重星型模式 11. 间接数据源 12.
学习数据仓库，你一定会了解到两个人：数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）和数据仓库权威专家Ralph Kimball。...Inmon和Kimball两种DW架构支撑了数据仓库以及商业智能近二十年的发展，其中Inmon主张自上而下的架构，不同的OLTP数据集中到面向主题、集成的、不易失的和时间变化的结构中，用于以后的分析;且数据可以通过下钻到最细层...，或者上卷到汇总层;数据集市应该是数据仓库的子集;每个数据集市是针对独立部门特殊设计的。...接下来具体来了解维度建模 一、什么是维度建模 维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimball 所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。...3、数据冗余巨大，真的很大，在几亿的用户规模下，他的订单行为会很恐怖、粒度僵硬，什么都写死了，这张表的可复用性太低。 数据仓库的建模方法有很多种，我目前主要学习了解的维度建模方法。
image.png 1基本概念 维度模型的概念出自于数据仓库领域，是数据仓库建设中的一种数据建模方法。维度模型主要由事实表和维度表这两个基本要素构成。...维度属于一个数据域，如地理维度(其中包括国家、地区、 省以及城市等级别的内容)、时间维度(其中包括年、季、月、周、日等级别的内容)。 维度是维度建模的基础和灵魂。...维度所包含的表示维度的列，称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。 1.2事实表 事实表是维度模型的基本表，每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。...比如对于日志数据域，统计了商品维度的最近一天的 PV 和 UV; 对于交易数据域， 统计了商品维度的最近一天的下单MV。...2.4维度整合 我们先来看数据仓库的定义:数据仓库是一个面向主题的、集成的、 非易失的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。 数据由面向应用的操作型环境进人数据仓库后，需要进行数据 集成。
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