数据仓库建模
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【转】数据仓库建模-数据建模基本流程
文件来源：https://ask.hellobi.com/blog/rayshawn/2983（个人）建模注意点：1.一定要清楚每一步建模的目的2.准确完成每个流程的交付物一、数据建模的基本流程 1）概念模型： 确定系统的核心以及划清系统范...
arya 发表了文章 • 2017-08-10 18:34
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【转】高质量数据库建模系列课程-建模常见的误区及错误建模的影响
文章来源：https://ask.hellobi.com/blog/rayshawn/2982数据模型的要求 1.要直观的模拟真实世界 2.容易被人理解 3.便于计算实现一、低质量建模 Steve Hoberman的《Data Model Scorecard》一...
arya 发表了文章 • 2017-08-10 17:36
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零售数据仓库商品税率信息应该设计为维度还是事实？
seng 回复了问题 • 2017-07-20 13:21
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如何理解数据仓库中的碎片维度（JUNK DIMENSION）?
BAO胖子 回复了问题 • 2017-07-06 22:48
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【转】数据仓库分层之辩
--转自：http://blog.itpub.net/post/14877/198599数据仓库的分层可以算是数据仓库架构的子话题。在前段时间参与的一次讨论中，笔者发现其中争论的焦点集中在每一层的作用、特点、是否有必要存在等问题。其中，大...
a174410 发表了文章 • 2016-12-21 23:03
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【转】浅谈数据仓库建设中的数据建模方法
--本文转载自IBM技术交流官网，https://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/techarticles/dm-0803zhousb/周三保(zhousb@cn.ibm.com) IBM 软件部信息技术专家.简介： 本文的主要内容不是介绍现有的...
a174410 发表了文章 • 2016-12-21 23:00
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数据仓库中的主题边界怎么理解？
我是最优雅的杀手，不杀人专杀狗 回复了问题 • 2016-02-19 13:31
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数据仓库如何减少与业务系统表结构耦合紧密的问题
逆光 回复了问题 • 2015-12-20 17:34
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数据仓库建模对业务知识的沉淀有较高要求，该如何学习业务知识以节省时间。你觉得是业务流程很熟的人在BI部门更受重视，还是对数据仓库技术更精通的人更受重视？
逆光 回复了问题 • 2015-12-04 15:06
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如何来量化数据仓库中的数据质量问题 ，希望大家一起探讨下
julian235 发起了问题 • 2015-12-04 15:03
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百万级的大维表如何做缓慢变化维？
BAO胖子 回复了问题 • 2015-11-16 17:03
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数据仓库工具箱：维度建模的完全指南·第二版 下载
简介数据仓库工具箱——维度建模的完全指南下载（第二版）本书从维度结构建模的基本知识入手，通过给出零售、库存、采购、定单管理、顾客关系管理、帐目、人力资源管理、财经服务、电信与公用事业、交通、教育、卫...
李新贵太阳 发表了文章 • 2015-10-29 23:55
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一个对数据建模没有任何接触的人，怎么快速了解数据建模？
BAO胖子 回复了问题 • 2015-10-13 11:47
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请教个问题：SSAS中， 如果维度中不能覆盖到事实表中的属性 ，这个该怎么设置了？
天桥下的郑成功 回复了问题 • 2015-10-10 14:00
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如何能整體處理貨幣換算
百分百 回复了问题 • 2015-10-09 22:47
Oracle OLAP是Oracle企业版的一个可选组件，它的分析引擎是一个基于多维模型的MOLAP引擎，多维存储的数据模型，查询效率相对来说比二维关系表效率要高些，因为它可以预计算、预汇总，有需要的话可以采用HOLAP类型，就是明细数据存在关系型数据库中，汇... 显示全部 »
Oracle OLAP是Oracle企业版的一个可选组件，它的分析引擎是一个基于多维模型的MOLAP引擎，多维存储的数据模型，查询效率相对来说比二维关系表效率要高些，因为它可以预计算、预汇总，有需要的话可以采用HOLAP类型，就是明细数据存在关系型数据库中，汇总数据存在多维数据模型中，BIEE支持两者的完美融合，报表的数据可以从多维的汇总数据钻透到关系型的明细数据。
F1 F2 都跟D和C两个维度建立连接。
在分析界面里从F1出的字段中FILTER USING C=C1
在F2的字段中FILTER USING C=C2
或者在RPD的F1 F2源中加WHERE条件 如图
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在分析界面里从F1出的字段中FILTER USING C=C1
在F2的字段中FILTER USING C=C2
或者在RPD的F1 F2源中加WHERE条件 如图
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F1 F2 都跟D和C两个维度建立连接。
在分析界面里从F1出的字段中FILTER USING C=C1
在F2的字段中FILTER USING C=C2
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在分析界面里从F1出的字段中FILTER USING C=C1
在F2的字段中FILTER USING C=C2
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Role Play模式的建模，不用建三个表。
只建一个部门的表，其他的用视图，或者SQL里用别名。
只建一个部门的表，其他的用视图，或者SQL里用别名。
Role Play模式的建模，不用建三个表。
只建一个部门的表，其他的用视图，或者SQL里用别名。
只建一个部门的表，其他的用视图，或者SQL里用别名。
没项目可学习？
去先把数据库概论读了，对，王珊那本。
去买本Kimball的书翻翻。
去吃饭，找个小票看看，琢磨一下，小票上的数据如果用3NF怎么建模，用Dimensional Model怎么建模？
去淘宝，走个购买流程，琢磨一下，如果是你，纯3NF... 显示全部 »
去先把数据库概论读了，对，王珊那本。
去买本Kimball的书翻翻。
去吃饭，找个小票看看，琢磨一下，小票上的数据如果用3NF怎么建模，用Dimensional Model怎么建模？
去淘宝，走个购买流程，琢磨一下，如果是你，纯3NF... 显示全部 »
没项目可学习？
去先把数据库概论读了，对，王珊那本。
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去吃饭，找个小票看看，琢磨一下，小票上的数据如果用3NF怎么建模，用Dimensional Model怎么建模？
去淘宝，走个购买流程，琢磨一下，如果是你，纯3NF建模怎么建，要做分析怎么建dimensional model。
不会用Data Model工具？去Oracle下个Oracle Developer Modeler，免费的，把我上面说的俩模型建完。
回头再想想，是不是准备好了？如果有个项目能不能试试？
去先把数据库概论读了，对，王珊那本。
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去吃饭，找个小票看看，琢磨一下，小票上的数据如果用3NF怎么建模，用Dimensional Model怎么建模？
去淘宝，走个购买流程，琢磨一下，如果是你，纯3NF建模怎么建，要做分析怎么建dimensional model。
不会用Data Model工具？去Oracle下个Oracle Developer Modeler，免费的，把我上面说的俩模型建完。
回头再想想，是不是准备好了？如果有个项目能不能试试？
首先，你得确定你那些变化的维度是真的需要保留历史的吗？
其次，你得弄明白你那些变化的维度真的是缓慢变化的吗？
基本上，大部分的维度的属性其实都不是需要保留历史的，如果你的需求只是保留历史，而不是为了分析变化，那么就把历史表拆出来，万一用了的时候再用，其他时候... 显示全部 »
其次，你得弄明白你那些变化的维度真的是缓慢变化的吗？
基本上，大部分的维度的属性其实都不是需要保留历史的，如果你的需求只是保留历史，而不是为了分析变化，那么就把历史表拆出来，万一用了的时候再用，其他时候... 显示全部 »
首先，你得确定你那些变化的维度是真的需要保留历史的吗？
其次，你得弄明白你那些变化的维度真的是缓慢变化的吗？
基本上，大部分的维度的属性其实都不是需要保留历史的，如果你的需求只是保留历史，而不是为了分析变化，那么就把历史表拆出来，万一用了的时候再用，其他时候不用。如果真是有个别需要分析变化的维度成员，要看变化的频率，如果你的有很多列，按SCD2，每个成员平均一周就要增加一行的话，一年下来，这张表就编程1M*50，脑补一下还是原来你期待的数据级别吗？一种建议是，变得快的，拆出来单独处理，或者把那一列加到FACT Table里面去，维度表不记录变化。对于变得慢的，比如一年变个1-2次的，可以考虑SCD2的标准做法，然后...历史数据你要酌情来看保存多久。还有一种是周期性很强的，比如每个季度就搞一次，就再派生一个带时间键的表。总之，你得根据需求走，这方面要引导客户，很多客户的愿望是维表保留所有历史，然后他们一辈子都不用。
其次，你得弄明白你那些变化的维度真的是缓慢变化的吗？
基本上，大部分的维度的属性其实都不是需要保留历史的，如果你的需求只是保留历史，而不是为了分析变化，那么就把历史表拆出来，万一用了的时候再用，其他时候不用。如果真是有个别需要分析变化的维度成员，要看变化的频率，如果你的有很多列，按SCD2，每个成员平均一周就要增加一行的话，一年下来，这张表就编程1M*50，脑补一下还是原来你期待的数据级别吗？一种建议是，变得快的，拆出来单独处理，或者把那一列加到FACT Table里面去，维度表不记录变化。对于变得慢的，比如一年变个1-2次的，可以考虑SCD2的标准做法，然后...历史数据你要酌情来看保存多久。还有一种是周期性很强的，比如每个季度就搞一次，就再派生一个带时间键的表。总之，你得根据需求走，这方面要引导客户，很多客户的愿望是维表保留所有历史，然后他们一辈子都不用。
gogodiy 回答了问题 • 2015-12-04 15:00 • 2 个回复
数据仓库建模对业务知识的沉淀有较高要求，该如何学习业务知识以节省时间。你觉得是业务流程很熟的人在BI部门更受重视，还是对数据仓库技术更精通的人更受重视？
我个人觉得不要过多考虑谁更受重视，关键要明白自己的优势和欠缺，尽快学习弥补不足之处，哪怕牺牲业务时间也是值得的。当然最重要的一点是你确实想从事这个方面的工作，而不是跟风。
我个人觉得不要过多考虑谁更受重视，关键要明白自己的优势和欠缺，尽快学习弥补不足之处，哪怕牺牲业务时间也是值得的。当然最重要的一点是你确实想从事这个方面的工作，而不是跟风。
有点不太理解你的问题，不过通常数据仓库是要分层次的，每个层次都有不同的作用，通常业务系统表结构变化了，ETL程序时要修改的。但是通常也可以根据业务系统变化实际情况来调整ODS层就可以了，业务系统--ODS层的ETL程序很多是直接抽取的。如果分析不改，那就可以直... 显示全部 »
有点不太理解你的问题，不过通常数据仓库是要分层次的，每个层次都有不同的作用，通常业务系统表结构变化了，ETL程序时要修改的。但是通常也可以根据业务系统变化实际情况来调整ODS层就可以了，业务系统--ODS层的ETL程序很多是直接抽取的。如果分析不改，那就可以直接修改业务系统--ODS层的ETL程序即可。
Junk Dimension几乎都是每个事实表一个，很少公用。
我的理解是Ralph Kimball的Table Structure看起来那么的清爽，你弄一大堆乱七八糟的，而且很多为空的字段在事实表里是怎么个意思？不要把这玩意想得太高大上了，就是有一堆Colu... 显示全部 »
我的理解是Ralph Kimball的Table Structure看起来那么的清爽，你弄一大堆乱七八糟的，而且很多为空的字段在事实表里是怎么个意思？不要把这玩意想得太高大上了，就是有一堆Colu... 显示全部 »
Junk Dimension几乎都是每个事实表一个，很少公用。
我的理解是Ralph Kimball的Table Structure看起来那么的清爽，你弄一大堆乱七八糟的，而且很多为空的字段在事实表里是怎么个意思？不要把这玩意想得太高大上了，就是有一堆Column，食之无味弃之可惜，“万一”以后分析用呢？不是说好了保持原子数据一万年不变吗？怎么随便就扔了呢？不扔？每个字段，什么各种状态，各种标志，各种没几个人写comment的comment字段，每个都弄一个dimension吗？那就更疯了，所以产生了junk dimension这种不伦不类的东西。
好处还是有的，一个column作为联合主键的一部分，解决了一大堆稀疏column拼凑在一起的尴尬，多多少少能减少点数据占据的空间，但基本上可以无视。索引不用建那么多了，毕竟就一个column在事实表里。未来事实表的源表里面又加了几个不疼不痒的column，你说你在仓库里的事实表是加还是不加？是不是有个junk dimension，这种事就都解决了？
最后，纯个人认为，最重要的功能，就是事实表看着清爽了。Kimball老师是完美主义者，太多零碎在事实表里看着闹心。
我的理解是Ralph Kimball的Table Structure看起来那么的清爽，你弄一大堆乱七八糟的，而且很多为空的字段在事实表里是怎么个意思？不要把这玩意想得太高大上了，就是有一堆Column，食之无味弃之可惜，“万一”以后分析用呢？不是说好了保持原子数据一万年不变吗？怎么随便就扔了呢？不扔？每个字段，什么各种状态，各种标志，各种没几个人写comment的comment字段，每个都弄一个dimension吗？那就更疯了，所以产生了junk dimension这种不伦不类的东西。
好处还是有的，一个column作为联合主键的一部分，解决了一大堆稀疏column拼凑在一起的尴尬，多多少少能减少点数据占据的空间，但基本上可以无视。索引不用建那么多了，毕竟就一个column在事实表里。未来事实表的源表里面又加了几个不疼不痒的column，你说你在仓库里的事实表是加还是不加？是不是有个junk dimension，这种事就都解决了？
最后，纯个人认为，最重要的功能，就是事实表看着清爽了。Kimball老师是完美主义者，太多零碎在事实表里看着闹心。
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关于缓慢变化维的使用 ，求举例讲解？
housheng33 回复了问题 • 2014-04-11 11:34
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零售数据仓库商品税率信息应该设计为维度还是事实？
seng 回复了问题 • 2017-07-20 13:21
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如何理解数据仓库中的碎片维度（JUNK DIMENSION）?
BAO胖子 回复了问题 • 2017-07-06 22:48
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数据仓库中的主题边界怎么理解？
我是最优雅的杀手，不杀人专杀狗 回复了问题 • 2016-02-19 13:31
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数据仓库如何减少与业务系统表结构耦合紧密的问题
逆光 回复了问题 • 2015-12-20 17:34
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数据仓库建模对业务知识的沉淀有较高要求，该如何学习业务知识以节省时间。你觉得是业务流程很熟的人在BI部门更受重视，还是对数据仓库技术更精通的人更受重视？
逆光 回复了问题 • 2015-12-04 15:06
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如何来量化数据仓库中的数据质量问题 ，希望大家一起探讨下
julian235 发起了问题 • 2015-12-04 15:03
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百万级的大维表如何做缓慢变化维？
BAO胖子 回复了问题 • 2015-11-16 17:03
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一个对数据建模没有任何接触的人，怎么快速了解数据建模？
BAO胖子 回复了问题 • 2015-10-13 11:47
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请教个问题：SSAS中， 如果维度中不能覆盖到事实表中的属性 ，这个该怎么设置了？
天桥下的郑成功 回复了问题 • 2015-10-10 14:00
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如何能整體處理貨幣換算
百分百 回复了问题 • 2015-10-09 22:47
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如何設置讓不通fact分別訪問共有的dimension？
沫沫 回复了问题 • 2015-10-08 12:33
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用PowerDesigner生成的脚本，报错，对象名sys.sysforeignkey无效
悟 回复了问题 • 2015-06-28 21:29
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zhuqibs 回复了问题 • 2015-03-27 18:05
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数据仓库到报表展示的疑问？
xpivot 回复了问题 • 2015-02-13 14:19
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arya 发表了文章 • 2017-08-10 18:34
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文章来源：https://ask.hellobi.com/blog/rayshawn/2982数据模型的要求 1.要直观的模拟真实世界 2.容易被人理解 3.便于计算实现一、低质量建模 Steve Hoberman的《Data Model Scorecard》一...
arya 发表了文章 • 2017-08-10 17:36
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--转自：http://blog.itpub.net/post/14877/198599数据仓库的分层可以算是数据仓库架构的子话题。在前段时间参与的一次讨论中，笔者发现其中争论的焦点集中在每一层的作用、特点、是否有必要存在等问题。其中，大...
a174410 发表了文章 • 2016-12-21 23:03
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--本文转载自IBM技术交流官网，https://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/techarticles/dm-0803zhousb/周三保(zhousb@cn.ibm.com) IBM 软件部信息技术专家.简介： 本文的主要内容不是介绍现有的...
a174410 发表了文章 • 2016-12-21 23:00
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简介数据仓库工具箱——维度建模的完全指南下载（第二版）本书从维度结构建模的基本知识入手，通过给出零售、库存、采购、定单管理、顾客关系管理、帐目、人力资源管理、财经服务、电信与公用事业、交通、教育、卫...
李新贵太阳 发表了文章 • 2015-10-29 23:55
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浅谈数据仓库建设中的数据建模方法
所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。目前业界较为主流的是数据仓库厂商主要是 IBM 和 NCR，这两家公司的除了能够提供较为强大的数据...
hank09_cai 发表了文章 • 2015-03-18 12:28
