IT外包网管服务,数据仓库的多维数据模型

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蓝盟IT小贴士,来喽!
多维数据模型的定义和作用
多维数据模型是基于事实和维度的数据库模型,创建该模型以满足用户在多角度查询和分析数据的需要,其基本应用是为了实现在线分析处理(OLAP  )。
当然,通过多维数据模型展示、查询和获得数据是角色的展示,但其真正的角色实现是通过数据仓库根据不同的数据需求构建不同的多维模型,构成数据集市向不同的用户群体开放使用,即根据需求
多维数据模型示例
在查看示例之前,您必须了解两个概念:事实表和维表。 事实表是为了记录具体事件,包含每个事件的具体要素和具体事件的维表是事实表中事件要素的记述信息。 例如,事件包括时间、地点、人物、事件,事实表中记录了事件整体的信息,但是时间、地点、人物等要素只记录了重要的标记。 比如,事件的主角是“Michael”,Michael是“什么样的长度”,需要用适当的维度表调查“Michael”的具体说明信息。 可以根据事实表和维表构建多维模型,如星形模型、雪花模型和星座模型。 这里不再展开了。 说明概念真的很麻烦,而且基于我的理解的说明不一定谁都能理解。 还是直接举个例子吧


这是最简单的星形模型示例。 事实表主要包括维和度量,维的特定描述信息记录在维表中,事实表中的维属性是与维表关联的关键字,没有特定信息的度量通常记录事件的相应数字。 例如,这里的产品销售数量、销售额等。 维度表的信息一般是时间维度的年月日、地域维度的省市县等阶层性的信息,为了满足实际表的测定值可以以各种粒度汇集,例如2010年商品的销售额、来自上海市的销售额等。
另一个需要注意的是,维度表的信息更新频率不高或相对稳定。 例如,已经建立的10年时间维不需要短期更新,也是地域维,但事实表的数据不断更新或增加。 由于事件不断发生,用户不断购买商品,接受服务。

文/上海蓝盟 IT外包编辑

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