維度建模將業務抽象成事實和維度兩個概念。維度建模的核心是對齊維度。所以維度表的一致性是很重要的！！！
維度表是如何進行處理的呢？
穩定的維度表。比如 時間維度表 這種維度表的屬性是穩定的，不需要做天的全量快照資料，直接匯入一次即可
緩慢漸變維：維度會隨著時間發生緩慢的變化。比如 使用者維度表 資料量很大，但是每天變化很小
處理方式：
每天乙份全量快照 快捷、方便 浪費儲存
拉鍊表 節約儲存
維度的合併比如 商品、一級品類、二級品類、**品類，銀行的一級機構、二級機構、**機構 會將這些表join，冗餘到一張表裡面
維度合併的時候，存在資料冗餘，那資料冗餘你是如何保證一致性的？
先處理維度表，保證冗餘資料來自當天處理的維表，從源頭上保證了資料的**是一致，從而避免資料的不一致性
維度的提取會員渠道表 是一張分層級的縱表，我們需要把它打橫 形成一級渠道 二級渠道 **渠道 四級渠道 方便我們使用
資料倉儲維度建模
雪花模型 星型模型 星座 多個事實表 問題 1 資料倉儲，不針對某乙個分析主題，而是有多個分析主題，即多個事實表，維度表怎麼設計？2 即使是同乙個分析主題，也可能存在多個事實表，維度表如何設計？多個時間維度？無論星型模型 雪花模型還是星座模型，都是針對維度上的區別而來，星座模型實質上還是星型模型，只...
資料倉儲中清空維度表問題
資料倉儲搭建好以後,若維度表資料量不是很大,可採用全部更新的方式來提高效率,因為若用增量更新,則需要漸變維度元件,效率較底.採用全部更新,每次載入維度表之前必須先清空維度表,可在載入維度表的控制流前面加乙個 執行sql任務 用來清空維度表。但由於資料倉儲往往包有主外來鍵約束,清空表時會遇到問題,這時...
資料倉儲維度建模概述
面向主題的。操作型資料庫的資料組織面向事物處理任務，各個業務系統之間各自分離，而資料倉儲中的資料是按照一定的主題域進行組織的。例如 當事人 協議 機構 財務 事件 產品等主題。整合的。資料倉儲中的資料是從多個不同的資料來源傳送來的。多個應用之間在編碼，命名習慣，物理屬性 不同的資料庫 欄位的資料型別...