在当今世界,在开始设计数据库之前,除了关系数据库之外,我们还需要考虑非关系(nosql)数据库。40多年来,SQL(结构化查询语言)数据库一直是主要的数据存储机制。 尽管NoSQL自20世纪60年代以
来源:菜鸟数据之旅 本文约2100字,建议阅读5分钟 维度表是一种数据建模技术,用于存储与数据中心的各个业务领域相关的维度信息。 一、 维度表是什么 维度表是一种数据建模技术,用于存储与数据中心的各个业务领域相关的维度信息。它通常用于构建数据仓库、数据集市等决策支持系统,以便进行多维数据分析和报告。 在数据仓库中,维度表是与事实表相对应的表。维度表是维度建模的基础和灵魂。事实表紧紧围绕业务过程进行设计,事实表存储度量数据,如销售额、数量、收入等,而维度表则围绕业务过程所处的环境进行设计,维度表存储描述度
本文档为数据建模与设计部分笔记,思维导图与知识点整理。共分为6个部分,由于页面显示原因,部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
Cassandra没有表的连接操作,跟关系型数据库设计相比最好的方式是,反(非)规范化设计,设计为两个表连接后的结果表。
随着从IT时代到DT时代的跨越,数据开始出现爆发式的增长,这当中产生的价值也是不言而喻。如何将这些数据进行有序、有结构地分类组织存储,是我们所有数据从业者都要面临的一个挑战。
翻译内容:NoSQL Distilled 第三章 数据模型详解 3.5 Modeling for Data Access 作者简介: 本节我们主要通过一个典型的电商场景,来描述在
只要是做数据仓库的同学都或多或少了解和实践过维度数据建模,在大银行、运营商等传统领域,维度数据建模更是其数据分析和建模的核心理念。感兴趣的同学可以读下《数据仓库工具箱:维度建模权威指南》和阿里巴巴的《大数据之路》,从这两本书可以了解到维度数据建模的理论和工程实践。
建立数据仓库,面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,以支持管理决策decision making
数据仓库的建设的最重要的核心核心之一就是数仓模型的设计和构建,这个决定了数仓的复用和性能,本文将介绍四种建模的理论:维度建模、关系建模、Data Vault建模、Anchor模型建模,文后也介绍几种常见的数仓建模工具。
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。
MongoDB不需要像关系型数据库一样提前设计表结构,但是仍然需要处理业务间的关系,甚至因为灵活性,其中一对多One-to-N需要格外注意。
0x00 前言 翻出来之前零零散散写的数据仓库的内容,重新修正整理成一个系列,此为第一篇《数据模型》。 数据仓库包含的内容很多,比如系统架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话,它可以包含下面的这些内容: 以Hadoop、Spark、Hive等组件为中心的数据架构体系 调度系统、元数据系统、ETL系统这类辅助系统 各种数据建模方法,如维度建模 我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大,在数据仓库体系中,数据模型的核心地位是不可替代的。因此,本篇会对经典的数据模型做一个大致的介绍,下一篇会专门分享一下数据模型中的
数据建模是现代数据工作流中的一个关键步骤,其目的是将原始数据组织成方便、高效的形式。如果一个可用的数据集易于访问,数据分析师和科学家将发现他们的工作更加容易。更快的分析和预测将导致更快的商业决策洞察力。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Maxime Beauchemin 编译团队 | Yawei Xia,邱猛,赖小娟,张礼俊 2011的时候年我以商业智能工程师的身份加入脸书(Facebook),但在13年离开时我的职位却是数据工程师。这期间我并没有升职也没有被调到一个新职位上,我只是意识到我们的工作已经超越了传统商业智能的范畴,并且我们为自己创造的这个角色属于一个全新的领域。 由于我的团队处在这种转变的最前沿,我们正在培养新的技能、新的做事风格、开发新工具,并基本放弃了旧有的方法。我们是这个领
通过细微的十个小问题,以点画线,画出数据相关的知识面,直观把握知识,形成一个体系。
什么是MongoDB?MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库,用于大容量数据存储。MongoDB是2000年代中期出现的一个数据库,属于NoSQL数据库。
为什么要进行数据仓库建模?大数据的数仓建模是通过建模的方法更好的组织、存储数据,以便在 性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。一般主要从下面四点考虑
01 数仓建模综述 数据建模是数据开发工作中的核心与基石,好的模型体系好处很多: 降低成本:优秀的模型设计能够提升数据复用性,减少计算/存储资源浪费 提升开发效率:优秀的模型设计能够降低数据使用门槛,减少工作量 提升质量:优秀的模型设计能够保证数据口径一致,降低bug率 数据建模的实现方式有很多,常用的比如ER模型,Data Vault模型等。目前业界使用最多的模型是Ralph Kimball 在《数据仓库工具》中提出的维度建模模型,其中典型的代表如星型模型,雪花模型。一个典型的维度建模一般需要经过如下几
数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法,是通过抽象的实体及实体之间联系的形式,用图形化的形式去描述业务规则的过程,从而表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。 核心概念:
在数据库深度挖掘的第三部分中,我们与JanusGraph PMC成员Florian Hockmann和Jason Plurad进行了交流,以获得关于广泛的Graph世界的一些指导。
数据模型是对现实世界中事物及其之间关系的一种抽象表示。它提供了描述数据结构、数据操作、数据约束等的方式,是数据库设计的基础。数据模型帮助我们理解数据之间的关系,提供了一种规范化的方式来组织和存储数据。
前言 数据仓库建模包含了几种数据建模技术,除了之前在数据库系列中介绍过的ER建模和关系建模,还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。 本文将详细介绍数据仓库维度建模技术,并重点讨论三种基于ER建模/关系建模/维度建模的数据仓库总体建模体系:规范化数据仓库,维度建模数据仓库,以及独立数据集市。 维度建模的基本概念 维度建模(dimensional modeling)是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。 它本身属于一种关系建模方法,但和之前在操作型数据库中介绍的关系建模方法相比增加了两个概念:
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。
外卖刷单用户与商户要注意了!大数据风控来了!
概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别在于,概念数据模型表示实体及其关系,而逻辑数据模型除了提供实体和关系之外,还提供了更多的细节,包括属性、主键和外键。
MongoDB并购了WiredTiger及其关系数据库存储引擎以来,很多技术专家一直翘首以待MongoDB何时提供对跨文档事务(multi-document transaction)的支持。MongoDB在本周宣布,跨文档事务有望于今年夏天加入到MongoDB 4.0中。
1、产品配置是指一个产品在其生命周期各个阶段所产生的各种形式(机器刻可读或人工可读)和各种版本()的集合。
Druid 数据源通常等效于关系数据库中的表。Druid 的lookups行为与数仓型数据库的维表相似,但是正如您将在下面看到的那样,如果可以避免,通常建议使用非规范化。
长期从事数据仓库的你,是否还记得数据库设计中的三大范式?在设计数据仓库的表时,是否考虑过规范化和反规范化之间的区别?是否想过数据仓库和数据库在设计中对范式考虑的侧重点是什么?
本文介绍数据建模的基础方法论,并通过建模实例的建模实践,输出对模型结构、设计模式的经验技巧与自我理解。
企业架构包括多种不同类型,如包括业务架构、数据架构、应用架构和技术架构等。其中数据架构的主要目标是有效地管理数据,以及有效地管理存储和使用数据的系统。
三级模式—两层映射 数据库设计过程 E-R模型 集成的方法 多个局部E-R图一次集成。 逐步集成,用累加的方式一次集成两个局部E-R。 集成产生的冲突及解决办法 属性冲突:包括属性域冲突和属性取值
本期给大家带来的是MongoDB的数据模型介绍,废话不多说,我们直接开始本期的大数据开发知识学习。
在进行真正的数据分析操作之前,要首先分析你的需要,你为什么要进行数据分析,数据分析是为了什么。
数据仓库项目跨功能需求开发不够完善,导致的各种问题,就我个人经验来说,主要体现在数据建模不够标准和ETL日志体系不够完善两个方面,本文会详细介绍一下,如何从跨功能需求的角度,构建标准的数据建模和完善的ETL日志体系。
1.1. 数据库设计: 数据库设计是指在创建和管理数据库系统时,通过合理的规划和设计来组织、存储和管理数据的过程。一个好的数据库设计能够确保数据的有效性、完整性、一致性和可扩展性,同时提高系统的性能和可维护性。数据库设计通常包括以下关键步骤:
最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模 。在演讲过程中,许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知,大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低,但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言,建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题,并对此做出回应。
人力资源的数据分析是一个系统化的学习过程,除了需要掌握基础数据分析知识外,还需要掌握EXCEL的技能和人力资源的专业能力,为了帮助大家更好的学习数据分析,我帮大家梳理了一下学习的知识,需要学习哪些内容,如何循序渐进的来学习数据分析。
刘凯老师,一直是数据领域的大师级人物,在他的工具世界里,Excel仍然占有非常高的地位,Excel智能表格的重要性也是从他这里得到最权威的讲解和方法论论证。
我最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模。在演讲过程中,许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知,大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低,但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言,建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题,并对此做出回应。
由于在变化快速的商业世界里,业务形态多种多样,为了能够更有针对性的进行数据建模,经过长时间的摸索,业界逐步形成了数据建模的四部曲:业务建模->领域建模->逻辑建模->物理建模。
顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分:数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。
更好,更快速的查询和分析:图数据库为查询相关数据(无论大小)提供了卓越的性能。 图模型提供了固有的索引数据结构,因此它不需要为给定条件的查询加载或接触不相关的数据。 这使得它成为更好、更快的实时大数据分析查询的绝佳解决方案。 。
数据规范化通过一系列的步骤和规则,将数据库设计得更加合理和有序,以满足数据库的存储和维护需求。
本篇的主题是关于数据模型的规范化和反规范化的讨论,其实也是一种常见的维度建模的设计和业务使用便捷性的冲突。
0x00 前言 本篇的主题是关于数据模型的规范化和反规范化的讨论,其实也是一种常见的维度建模的设计和业务使用便捷性的冲突。 0x01 讨论 问题: 在设计数据表的时候,是一个宽表好,还是多个维度表好? 回答一: 数据仓库每张表的搭建,主要依赖于这个表在整个数据仓库中的作用和相关意义。首先要清楚这个表的存在是为了解决那些问题,什么角色使用,怎么保证使用者尽可能好的体验解决问题。从以上所提到的角度去看待问题,拆解以下几点因素: 拆表情况下多张数据表的查询SQL的编写难度有多大,是否会出现为了数据提取需要关联多张
自从 2022 年的 10 月版本更新以后,PowerBI 提供了在模型视图开放公式编辑区的能力,这样终于实现了一个本来就应该实现的功能:在模型视图统一编辑管理所有内容。
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