1.数仓概述 数据仓库的建设是一个过程，而不是一个项目。在这个过程中我们需要形成自己的规范，以方便管理和维护。...在数据仓库的建设过程中，不仅会面临着公司业务迅速发展，业务系统迭代变更，需要对业务系统数据进行相应 的整合，形成公司完整的统一数据视图；而且基于数据仓库的应用也是多样化的，比如支撑自己企业的数据可视化平台...数据特点 1.数据模型相对稳定，无衍生指标，轻度汇总 2.多维模型：分析对象的状态（静态、描述）数据和相关事实表或维表关联形成以冗余宽表为中心的雪花或星型模型 3.基础指标库：分析对象的行为（主动、...4.对多维模型或基础指标数据进行轻度汇总，产生基础的、通用的汇总模型 数据种类 1.多维模型数据（Multidimensional Data）：采用维度建模方式建立的数据模型数据。...数据特点 1.数据模型相对稳定，有衍生指标 2.宽表模型：基础指标群、多维模型数据和相关事实表或维表关联形成通用或定制的冗余宽表 3.多角度汇总：从多个角度分析的汇总模型 数据处理 1.多维模型数据和相关事实表或维表进行多表关联计算生成宽表模型
数据仓库模型构建 一、数据仓库构建需要考虑的问题 与数据库的单表基于ER模型构建思路不同，其面向特定业务分析的特性，决定了它的构建需要整合多套数据输入系统，并输出多业务条线的、集成的数据服务能力，需要考虑更全面的因素...、编码和命名，是业务人员和开发人员之间沟通的一套语言，数据仓库数据模型的作用： 统一企业的数据视图； 定义业务部门对于数据信息的需求； 构建数据仓库原子层的基础； 支持数据仓库的发展规划； 初始化业务数据的归属...）：界定系统边界；确定主要的主题域及其内容；逻辑模型设计：维度建模方法（事实表、维度表）；以星型和雪花型来组织数据；物理模型设计：将数据仓库的逻辑模型物理化到数据库的过程； 1、概念模型设计 数据仓库中数据模型设计顺序如上...，数据仓库是为了辅助决策的，与业务流程（Business Process）息息相关，数据模型的首要任务便是选择业务流程，为数据仓库的建立提供指导方向，这样才能反过来为业务提供更好的决策数据支撑，让数据仓库价值的最大化...案例解读： 招标采购业务的数据仓库模型构建 按照数据仓库的构建思路，顺序是概念模型-->逻辑模型-->物理模型，最重要和复杂度较高的是概念模型的设计，需要结合业务，并根据业务特性设计事实表、维度表、顶层数据汇总表
一、前言 工作内容的变更，导致重新回到数据仓库模型的架构和设计，于是花点时间比较系统的回顾数据仓库建模和系统建设的知识体系，记录下来，作为笔记吧。...二、模型 无论数据仓库技术如何变化，从RDBMS到NoSQL,从传统技术到大数据，其实只是实现技术手段的变化，数据仓库建设生命周期的模式从来都不曾真正颠覆性改变过。向前辈致敬。...另外项目团度在招：资深的数据仓库模型设计师-工作地点北京，有感兴趣的可以把简历发给我吧。
（二）准备数据仓库模拟环境 上一篇说了很多数据仓库和维度模型的理论，从本篇开始落地实操，用一个小而完整的示例说明维度模型及其相关的ETL技术。...本篇详细说明数据仓库模拟实验环境搭建过程。 ...建立源数据数据库和数据仓库数据库 3. 建立源库表 4. 建立数据仓库表 5. 建立过渡表 6....关于日期维度数据装载 日期维度在数据仓库中是一个特殊角色。日期维度包含时间，而时间是最重要的，因为数据仓库的主要功能之一就是存储历史数据，所以每个数据仓库里的数据都有一个时间特征。...使用这个方法，在数据仓库生命周期中，只需要预装载日期维度一次。也可以按需添加数据。
（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....数据集市通常使用维度模型来建模，并根据报表和分析的需求而优化。Kimball和Inmon架构最大的区别就是是否需要一个企业级的数据仓库（EDW）。Inmon架构中有EDW，Kimball架构中没有。...以上这些方法论的东西简单描述了几种数据仓库总体架构的异同之处。除了架构层面，还有两种主要的建模方法，即规范化模型和维度模型。规范化模型用于EDW建模，而维度模型用于数据集市建模。...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。这种方法被人们熟知的有星型模式和雪花模式。 ...下面引用《数据仓库设计》书中的一个例子，进一步说明3NF与维度模型的差异。 图（一）- 4 左边是一个销售订单的典型的规范化表示。
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。...Dimensional Data Warehousing with MySQL在维度模型的基础上，用MySQL基本的SQL语句实现了各种常见场景下的ETL。...这是第一阶段要做的事情，第二阶段准备用Data Vault模型再做一遍，研究一下这种较新的建模方法。...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.
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。...，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维度建模。 0x01 经典数据仓库模型 数据仓库中有几种经典的数据模型：范式模型、维度模型、DataVault。...一、范式模型 范式是数据库逻辑模型设计的基本理论，一个关系模型可以从第一范式到第五范式进行无损分解。在数据仓库的模型设计中目前一般采用第三范式。...0xFF 总结 目前市面上容易买到的数据仓库领域的经典书有三本：《数据仓库》、《数据仓库工具箱》和《数据架构 大数据 数据仓库以及Data Vault》，这三本书分别对应了前面提到的三种数据模型，个人感觉书有点些枯燥
例如，数据仓库可能需要累积（存储）销售订单从下订单的时间开始，到订单中的商品被出库、运输和到达的各阶段的时间点数据来跟踪订单生命周期的进展情况。...对数据仓库的修改如下：给现有的sales_order_fact表添加四个数量和四个日期代理键，要加的新列是allocate_date_sk、allocate_quantity、packing_date_sk...effective_date, expiry_date FROM date_dim; 清单（五）- 5-3 修改后的数据仓库模式如图
一、数据分类模型 ?
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。...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。
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）。
今天又很多数据仓库项目经理都在问以上的问题。不幸的是，没有一个容易的解答。TDWI开发了一个数据仓库成熟度模型，以供参照。...这个模型提供了一个便捷的方式来衡量你的数据仓库解决方案，现在在哪，下一步该怎么做。 数据仓库成熟度模型 图1：商业价值随着各个阶段上升。大多数的组织如今处于儿童和少年阶段。...六个阶段 该模型由六个阶段组成：孕育期，婴儿期，儿童期，少年期，成人期，长者期。商业价值随着模型中的各个阶段而增长（图1）。...在数据仓库/商业智能的发展过程中，有两个关键点，在本模型中称为“海湾”和“鸿沟”。许多企业的项目就卡在这两个点上。他们一脚踩在过去，一脚踏入未来，无法完成飞跃。...而且，这时候用户开始发现数据仓库的新的用途，这些用途甚至当时的开发人员都没有预料到，这又进一步提高了投资回报率。 数据仓库成熟度模型 图3.
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。...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。...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。...---+----------------+-------------+ 21 rows in set (0.00 sec) 修改产品定期装载 类似于对定期数据仓库装载的修改
（四）定期装载 初始装载只在开始数据仓库使用前执行一次，然而，必须要按时调度定期执行装载源数据的过程。...从源抽取数据导入数据仓库有两种方式，可以从源把数据抓取出来（拉），也可以请求源把数据发送（推）到数据仓库。...考虑以下两个问题： 需要抽取哪部分源数据加载到数据仓库？有两种方式，完全抽取和变化数据捕获。 数据抽取的方向是什么？...有两种方式，拉模式（用数据仓库去拉）和推模式（通过源去推）。 ...定期装载调度 一旦数据仓库开始使用，你就需要定期从源给数据仓库提供新数据。为了确保数据流的稳定，需要使用所在平台上可用的任务调度器来调度定期装载。
（三）初始装载 在数据仓库可以使用前，需要装载历史数据。这些历史数据是导入进数据仓库的第一个数据集合。首次装载被称为初始装载，一般是一次性工作。...由最终用户来决定有多少历史数据进入数据仓库。例如，数据仓库使用的开始时间是2015年3月1日，而用户希望装载两年的历史数据，那么应该初始装载2013年3月1日到2015年2月28日之间的源数据。...表（三）- 1里显示的是本示例中销售订单数据仓库需要的源数据的关键信息，包括源数据表、对应的数据仓库目标表等属性。这类表格通常称作数据源对应图，因为它反应了每个从源数据到目标数据的对应关系。...在本示例中，客户和产品的源数据直接与其数据仓库里的目标表，customer_dim和product_dim表相对应。另一方面，销售订单事务表是多个数据仓库表的源。...渐变维（SCD）即是一种在多维数据仓库中实现维度历史的技术。
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。
增加列 数据仓库最常碰到的扩展是给一个已经存在的维度表和事实表添加列。本篇先讨论如果需要增加列，模式会发生怎样的变化。...last_load = current_load ; COMMIT ; 清单（五）-1-2 假设源数据里的客户送货地址可以为空，当客户在数据源里的送货地址变为有值时，就要更新这些数据仓库中已经存在的客户...还假设数量在销售订单源数据中是有效的，并且数据仓库中已经存在的销售订单不做更新。 测试步骤： 执行清单（五）- 1-3里的SQL脚本准备准备客户和销售订单测试数据。
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。...select * from month_dim where year = 2021 ; 在“准备数据仓库模拟环境”里除了使用存储过程，还使用了Kettle转换预装载日期维度数据。...其中JavaScript步骤的代码没有变化，参见“准备数据仓库模拟环境”里的清单（二）- 2。...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。
所谓“按需装载”指的是，在正常调度之外，当源数据有效时或者数据仓库需要时进行装载。例如，促销销售源数据只有在促销期内有效，而在其它时间是无效的。 ...在“准备数据仓库模拟环境”中讨论的“生成日期维度数据”可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期，当日期用完时，需要再次运行预装载。 ...示例假设只需要装载今后新的促销数据，而在数据仓库中不需要促销期的历史数据。
https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/53907061 在业务数据模型的基础上，通过采用八个步骤的转换过程，形成数据仓库系统的数据模型...： 步骤 动作 目标 说明 1 选择感兴趣的数据 决定包含范围，减少载入时间，减少存储需求 决定在模型中要包含的数据元素和考虑存档其他将来可能使用的数据 2 在键中增加时间 提供历史数据 在键中增加时间成分...，并解决因模型从“时间点”变换到“时间段”引起的关系中的结果变化 3 增加派生数据 保证业务一致性和改善数据交付性能 计算和存储经常使用的或要求一致性算法的数据 4 确定粒度级别 确保数据仓库在正确的细节级上
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