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  •   当所有维表都直接连接到**“ 事实表”**上时,整个图解就像星星一样,故将该模型称为星型模型,如图 1 。   星型架构是一种非正规化结构,多维数据集每一个维度都直接与事实表相连接,不存在渐变维度,...


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    一、概述

      在多维分析的商业智能解决方案中,根据事实表和维度表的关系,又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候,就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。

      当所有维表都直接连接到**“ 事实表”**上时,整个图解就像星星一样,故将该模型称为星型模型,如图 1 。

      星型架构是一种非正规化的结构,多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接,不存在渐变维度,所以数据有一定的冗余,如在地域维度表中,存在国家 A 省 B 的城市 C 以及国家 A 省 B 的城市 D 两条记录,那么国家 A 和省 B 的信息分别存储了两次,即存在冗余。

    图1. 销售数据仓库中的星型模型
    图1. 销售数据仓库中的星型模型

      当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上,而是通过其他维表连接到事实表上时,其图解就像多个雪花连接在一起,故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。它对星型模型的维表进一步层次化原有的各维表可能被扩展为小的事实表,形成一些局部的 " 层次 " 区域,这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。如图 2,将地域维表又分解为国家,省份,城市等维表。它的优点是 : 通过最大限度地减少数据存储量以及联合较小的维表来改善查询性能。雪花型结构去除了数据冗余。

    图 2. 销售数据仓库中的雪花型模型
    图 2. 销售数据仓库中的雪花型模型

      星型模型因为数据的冗余所以很多统计查询不需要做外部的连接,因此一般情况下效率比雪花型模型要高。星型结构不用考虑很多正规化的因素,设计与实现都比较简单。雪花型模型由于去除了冗余,有些统计就需要通过表的联接才能产生,所以效率不一定有星型模型高。正规化也是一种比较复杂的过程,相应的数据库结构设计、数据的 ETL、以及后期的维护都要复杂一些。因此在冗余可以接受的前提下,实际运用中星型模型使用更多,也更有效率。

    二、使用选择

      星形模型(Star Schema)和雪花模型(Snowflake Schema)是数据仓库中常用到的两种方式,而它们之间的对比要从四个角度来进行讨论。

    2.1、数据优化

      雪花模型使用的是规范化数据,也就是说数据在数据库内部是组织好的,以便消除冗余,因此它能够有效地减少数据量。通过引用完整性,其业务层级和维度都将存储在数据模型之中。

    在这里插入图片描述

      相比较而言,星形模型使用的是反规范化数据。在星形模型中,维度直接指的是事实表,业务层级不会通过维度之间的参照完整性来部署。

    在这里插入图片描述

    2.2、业务模型

      主键是一个单独的唯一键(数据属性),为特殊数据所选择。在上面的例子中,Advertiser_ID就将是一个主键。外键(参考属性)仅仅是一个表中的字段,用来匹配其他维度表中的主键。在我们所引用的例子中,Advertiser_ID将是Account_dimension的一个外键。

      在雪花模型中,数据模型的业务层级是由一个不同维度表主键-外键的关系来代表的。而在星形模型中,所有必要的维度表在事实表中都只拥有外键。

    2.3、性能

      第三个区别在于性能的不同。雪花模型在维度表、事实表之间的连接很多,因此性能方面会比较低。举个例子,如果你想要知道Advertiser 的详细信息,雪花模型就会请求许多信息,比如Advertiser Name、ID以及那些广告主和客户表的地址需要连接起来,然后再与事实表连接。

      而星形模型的连接就少的多,在这个模型中,如果你需要上述信息,你只要将Advertiser的维度表和事实表连接即可。

    2.4、ETL

    雪花模型加载数据集市,因此ETL操作在设计上更加复杂,而且由于附属模型的限制,不能并行化
    星形模型加载维度表,不需要再维度之间添加附属模型,因此ETL就相对简单,而且可以实现高度的并行化。

    三、总结

      雪花模型使得维度分析更加容易,比如“针对特定的广告主,有哪些客户或者公司是在线的?”
      星形模型用来做指标分析更适合,比如“给定的一个客户他们的收入是多少?”

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  • 数据仓库模型设计

    千次阅读 2014-04-08 17:27:31
    b  前些日子在阿里数据仓库平台官网上看了一文章标题为:"ETL模型设计"的... 传统的关系数据库一般采用二维的形式来表示数据,一个维是行,另一个维是列,行和列的交叉处就是数据元素。关系数据的基础是关

         本文转自网络。

            前些日子在阿里数据仓库平台官网上看了一文章标题为:"ETL模型设计"的贴子,文章对数据仓库的星型模型及基于星型模型的雪花模型扩展描述的比较详细.个人只是感觉标题有些不妥,故文章标题改为:"数据仓库模型设计"。

            传统的关系数据库一般采用二维数表的形式来表示数据,一个维是行,另一个维是列,行和列的交叉处就是数据元素。关系数据的基础是关系数据库模型,通过标准的SQL语言来加以实现。
             数据仓库是多维数据库,它扩展了关系数据库模型,以星形架构为主要结构方式的,并在它的基础上,扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式,但不管是哪一种架构,维度表、事实表和事实表中的量度都是必不可少的组成要素。
            维度:是多维数据集的结构性特性。它们是事实数据表中用来描述数据的分类的有组织层次结构(级别)。这些分类和级别分别描述了一些相似的成员集合,用户将基于这些成员集合进行分析。
            度量值:在多维数据集中,度量值是一组值,这些值基于多维数据集的事实数据表中的一列,而且通常为数字。此外,度量值是所分析的多维数据集的中心值。即,度量值是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数字数据(如销售、毛利、成本)。所选择的度量值取决于最终用户所请求的信息类型。一些常见的度量值有sales、cost、expenditures和production count等
           事实表是数据聚合后依据某个维度生成的结果表。
    1) 星型模型
            星形模型是最常用的数据仓库设计结构的实现模式,它使数据仓库形成了一个集成系统,为最终用户提供报表服务,为用户提供分析服务对象。星形模式通过使用一个包含主题的事实表和多个包含事实的非正规化描述的维度表来支持各种决策查询。星形模型可以采用关系型数据库结构,模型的核心是事实表,围绕事实表的是维度表。通过事实表将各种不同的维度表连接起来,各个维度表都连接到中央事实表。维度表中的对象通过事实表与另一维度表中的对象相关联这样就能建立各个维度表对象之间的联系。每一个维度表通过一个主键与事实表进行连接。
            事实表主要包含了描述特定商业事件的数据,即某些特定商业事件的度量值。一般情况下,事实表中的数据不允许修改,新的数据只是简单地添加进事实表中,维度表主要包含了存储在事实表中数据的特征数据。每一个维度表利用维度关键字通过事实表中的外键约束于事实表中的某一行,实现与事实表的关联,这就要求事实表中的外键不能为空,这与一般数据库中外键允许为空是不同的。这种结构使用户能够很容易地从维度表中的数据分析开始,获得维度关键字,以便连接到中心的事实表,进行查询,这样就可以减少在事实表中扫描的数据量,以提高查询性能。
            使用星形模式主要有两方面的原因:提高查询的效率。采用星形模式设计的数据仓库的优点是由于数据的组织已经过预处理,主要数据都在庞大的事实表中,所以只要扫描事实表就可以进行查询,而不必把多个庞大的表联接起来,查询访问效率较高,同时由于维表一般都很小,甚至可以放在高速缓存中,与事实表进行连接时其速度较快,便于用户理解;对于非计算机专业的用户而言,星形模式比较直观,通过分析星形模式,很容易组合出各种查询。
    2) 雪花模型
            雪花模型是对星形模型的扩展,每一个维度都可以向外连接多个详细类别表。在这种模式中,维度表除了具有星形模型中维度表的功能外,还连接对事实表进行详细描述的详细类别表,详细类别表通过对事实表在有关维上的详细描述达到了缩小事实表和提高查询效率的目的。
            雪花模型对星形模型的维度表进一步标准化,对星形模型中的维度表进行了规范化处理。雪花模型的维度表中存储了正规化的数据,这种结构通过把多个较小的标准化表(而不是星形模型中的大的非标准化表)联合在一起来改善查询性能。由于采取了标准化及维的低粒度,雪花模型提高了数据仓库应用的灵活性。
            这些连接需要花费相当多的时间。一般来说,一个雪花形图表要比一个星形图表效率低。
    3) 星座模式
            一个复杂的商业智能应用往往会在数据仓库中存放多个事实表,这时就会出现多个事实表共享某一个或多个维表的情况,这就是事实星座,也称为星系模式(galaxy schema)。
    4) 数据集市
            数据集市是在构建数据仓库的时候经常用到的一个词汇。如果说数据仓库是企业范围的,收集的是关于整个组织的主题,如顾客、商品、销售、资产和人员等方面的信息,那么数据集市则是包含企业范围数据的一个子集,例如只包含销售主题的信息,这样数据集市只对特定的用户是有用的,其范围限于选定的主题。
            数据集市面向企业中的某个部门(或某个主题)是从数据仓库中划分出来的,这种划分可以是逻辑上的,也可以是物理上的。
            数据仓库中存放了企业的整体信息,而数据集市只存放了某个主题需要的信息,其目的是减少数据处理量,使信息的利用更加快捷和灵活。
        数据仓库由于是企业范围的,能对多个相关的主题建模,所以在设计其数据构成时一般采用星系模式。

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  • 文章目录数据仓库() 数仓理论(重点核心)数仓分层数据仓库分层ODS层DWD层DWS层DWT层ADS层数据仓库分层的好处关系建模与维度建模关系建模维度建模星型模型雪花模型星型模型与雪花模型的区别星座模型模型的选择维度...

    数据仓库(二) 数仓理论(重点核心)

    麻烦给我来一杯mojito,我喜欢数仓上头的感受~

    数仓分层

    数据仓库分层

    在这里插入图片描述

    ODS层

    原始数据层,存放原始数据,直接加载原始日志,数据。数据保存原貌不做处理,起到备份数据的作用。
    数据采用压缩,减少磁盘存储空间(例如:原始数据100G,可以压缩到10G左右,LZO)
    创建分区表,防止后续的全表扫描。

    DWD层

    对ODS层数据进行清洗(去除空值,脏数据,超过极限范围的数据),维度退化脱敏等。
    构建维度模型,一般采用星型模型,呈现的状态一般为星座模型

    DWS层

    以DWD为基础,按天进行轻度汇总
    统计各个主题对象当天行为,服务于DWT层的主题宽表,以及一些业务明细数据,应对特殊需求(例如,购买行为,统计商品复购率)。

    DWT层

    以DWS为基础,按主题进行汇总
    以分析的主题对象为建模驱动,基于上层的应用和产品的指标需求,构建主题对象的全量宽表

    ADS层

    为各种统计报表提供数据

    数据仓库分层的好处

    • 把复杂问题简单化

    将复杂的任务分解成多层来完成,每一层只处理简单的任务,方便定位问题

    • 减少重复开发

    规范数据分层,通过中间层数据,能够减少极大的重复计算,增加一次计算结果的复用性

    • 隔离原始数据

    不论是数据的异常还是数据的敏感性,使真实数据和统计数据解耦开。

    关系建模与维度建模

    当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing),联机分析处理OLAP(on-line analytical processing)。

    • OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的,日常的事务处理,例如银行交易。
    • OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。

    二者的主要区别对比:

    对比属性 OLTP OLAP
    读特性 每次查询只返回少量记录 对大量记录进行汇总
    写特性 随机,低延时写入用户的输入 批量导入
    使用场景 用户,JavaEE项目 内部分析师,为决策提供支持
    数据表征 最新数据状态 随时间变化的历史状态
    数据规模 GB TB 到 PB

    关系建模

    在这里插入图片描述

    • 关系模型如图所示,严格遵守第三范式(3NF)。

    从图中可以看出,较为松散,零碎。物理表数量多,而数据冗余程度低。
    由于数据分布于众多的表中,这些数据可以更为灵活的被应用,功能性较强。
    关系模型主要应用于OLTP系统中,为了保证数据的一致性以及避免冗余,所以大部分业务系统的表都是遵循第三范式的。

    维度建模

    在这里插入图片描述

    • 维度模型如同所示,主要应用于OLAP系统中,通常以某一个事实表为中心进行表的组织。

    主要面向业务,特征是可能存在数据的冗余,但是能方便的得到数据。

    关系模型虽然冗余少,但是在大规模数据,跨表分析统计查询过程中,会造成多表关联,这会大大降低执行效率。
    所以通常我们采用维度模型建模,把相关各种表整理成两种:事实表维度表两种。

    • 在维度建模的基础上又分为三种模型:星型模型,雪花模型,星座模型。

    星型模型

    在这里插入图片描述

    雪花模型

    在这里插入图片描述

    雪花模型,比较靠近3NF,但是无法完全遵守,因为遵循3NF的性能成本太高。

    星型模型与雪花模型的区别

    区别主要在于维度的层次。标准的星型模型维度只有一层,而雪花模型可能会涉及多层。

    星座模型

    在这里插入图片描述

    • 星座模型与前两种情况的区别是事实表的数量,星座模型是基于多个事实表。

    基本上是很多数据仓库的常态,因为很多数据仓库都是多个事实表的。所以星座不星座只反映是否有多个事实表,他们之间是否共享一些维度表
    所以星座模型并不和前两个模型冲突。

    模型的选择

    • 星座不星座只跟数据和需求有关系,跟设计没关系,不用选择。
    • 星型还是雪花,取决于性能优先,还是灵活更优先

    实际企业开发中,根据情况灵活组合,甚至并存(一层维度和多层维度都保存)。
    但是整体来看,更倾向于维度更少的星座模型。尤其是Hadoop体系,减少join就是减少Shuffle,性能差距很大。

    维度表和事实表(重点)

    维度表

    维度表的概念

    一般是对事实的描述信息。每一张维表对应业务中一个对象或者概念。
    例如:用户,商品,日期,地区等。

    维表的特征

    • 维表的范围很宽(具有多个属性,列比较多)
    • 跟事实表相比,行数相对较小:通常<10万条
    • 内容相对固定:例如:编码表

    举例 - 时间维度表

    日期ID day of week day of year 季度 节假日
    2020-01-01 2 1 1 元旦
    2020-01-02 3 2 1

    事实表

    事实表的概念

    事实表中每行数据代表一个业务事件下单,支付,退款,评价等)。
    “事实”这个术语表示的是业务事件的度量值可统计次数,个数,金额等),例如,订单事件中的下单金额。

    每一个事实表的行包括:具有可加性数值型度量值,与维表相连接的外键。通常具有两个和两个以上的外键。

    事实表的特征

    • 数据量非常的大
    • 内容相对的窄:列数比较少
    • 经常发生变化,每天会新增加很大。

    事实表的分类

    事务型事实表

    以每个事务或事件为单位, 例如:一个销售订单记录,一笔支付记录等,作为事实表里的一行数据。
    一旦事务被提交,事实表数据被插入,数据就不再进行更改。
    其更新方式为增量。

    周期型快照事实表

    周期型快照事实表中不会保留所有数据,只保留固定时间间隔的数据
    不关心具体的业务操作,只关心结果。
    例如,每天或者每月的销售额,或每月的账户余额等。
    其更新方式为全量。

    累积型快照事实表

    累积快照事实表用于跟踪业务事实的变化。
    例如,数据仓库中可能需要累积或者存储订单从下订单开始,到订单商品被打包,运输,签收的各个业务阶段时间点数据来跟踪订单生命周期的进展情况。
    当这个业务过程进行时,事实表的记录也要不断更新。
    其更新方式为新增及变化。

    订单id 用户id 下单时间 打包时间 发货时间 签收时间 订单金额
    3-8 3-8 3-9 3-10

    数据仓库建模(绝对重点)

    ODS层

    • 保持数据原貌不做任何修改,起到备份数据的作用。
    • 数据采用压缩,减少磁盘存储空间(例如:原始数据100G,可以压缩到10G左右)
    • 创建分区表,防止后续的全表扫描

    DWD层

    • DWD层需构建维度模型,一般采用星型模型,呈现的状态一般为星座模型。

    维度建模一般按照以下四个步骤:
    选择业务过程 -> 声明粒度 -> 确认维度 -> 确认事实

    选择业务过程

    在业务系统中,挑选我们感兴趣的业务线,比如下单业务,支付业务,退款业务,物理业务。
    一条业务线对应一张事实表。

    声明粒度

    数据粒度:指数据仓库的数据中保存数据细化程度综合程度级别
    声明粒度:意味着精确定义事实表的一行数据表示什么,应该尽可能选择最小粒度,以此来应对各种各样的需求。

    典型的粒度声明:

    • 订单详情表中,每行数据对应一个订单中的一个商品项
    • 订单表中,每行数据对应一个订单

    确认维度

    维度的主要作用是描述业务是事实,主要表示的是“谁,何处,何时”等信息。
    方法:退化维度主题,罗列出所有维度(主题),然后确认哪些业务与哪些维度(主题)有关。

    确认事实

    此处的“事实”一词,指的是业务中的度量值,例如订单金额,下单次数等。

    小结

    • 在DWD层,以业务过程为建模驱动,基于每个具体业务过程的特点,构建最细粒度明细层事实表。事实表可做适当的宽表化处理。
    • 构建维度退化的维度表。

    在这里插入图片描述

    • 至此,数仓的维度建模已经完毕
    • DWS,DWT,ADS都和维度建模已经没有关系了。DWS和DWT层是为了优化重复查询相同的数据而生成的
    • DWS和DWT都是建宽表,宽表都是按照主题去建。主题相当于观察问题的角度,对应着维度表。
    • 所谓的宽表:以维度表为中心,去关联相关的事实表,然后确定度量值。然后进行汇总,接着使用维度数据去替换外键,生成最终的宽表。也就是说,宽表里存的是真实维度值和汇总度量值

    DWS层

    统计各个主题对象当天行为,服务于DWT层的主题宽表,以及一些业务明细数据,应对特殊需求(例如,购买行为,统计商品复购率)。

    • 每日设备行为
    • 每日会员行为
    • 每日商品行为
    • 每日地区统计
    • 每日活动统计

    DWT层

    以分析的主题对象为建模驱动,基于上层的应用和产品的指标需求,构建主题对象的全量宽表

    • 设备主题
    • 会员主题
    • 商品主题
    • 地区主题
    • 活动主题

    ADS层

    对电商系统各大主题指标分别进行分析。

    数据同步策略

    数仓中的数据有一个时间轴的概念,体现在数据上就是以年-月-日进行数据同步和分区。保存历史状态。
    我们可以以时间为维度,分析各种指标在时间上的延续性。

    这里的数据同步指的是数据从业务服务器传到数仓

    • 全量表:存储完整的数据
    • 增量表:存储新增加的数据
    • 新增及变化表:存储新增加的和变化的数据
    • 特殊表:只需要存储一次

    全量同步策略

    每日全量:就是每天存储一份完整数据,作为一个分区
    适用:表数据量不大,且每天既会有新数据插入,也会有旧数据修改的场景

    例如:

    • 维度表:
      • 编码字典维度表:编码字典表
      • 商品维度表:品牌表,商品三级分类,商品二级分类,商品一级分类,SKU商品表,SPU商品表
      • 活动维度表:活动规则表,活动表,活动参与商品表
      • 优惠券维度表:优惠券表
    • 事实表:
      • 加购表
      • 商品收藏表

    这两张事实表数据量也不小,用全量同步策略是因为业务需求。数仓用来做周期性快照事实表

    Sqoop:
    where 1=1
    

    增量同步策略

    每日增量:就是每天存储一份增量数据,作为一个分区。
    适用:表数据量大,且每天只会新数据插入的场景。

    例如:

    • 事实表:
      • 退单表,订单状态表,支付流水表,订单详情表,活动与订单关联表
      • 商品评论表
    Sqoop:
    where date_format(create_time,'%Y-%m-%d')='$do_date'
    

    新增及变化策略表

    每日新增及变化:就是存储创建时间操作时间都是今天的数据。
    适用:表的数据量大,既会有新增,又会有变化

    例如:

    • 维度表:更新使用拉链表
      • 用户表
    • 事实表:更新使用累积型快照事实表
      • 订单表,优惠券领用表
    Sqoop:
    where (date_format(create_time,'%Y-%m-%d')='$do_date' 
    or date_format(operate_time,'%Y-%m-%d')='$do_date'
    

    特殊策略(不变化)

    某些特殊的维度表,可不必遵循上述同步策略。

    • 1)客观世界维度
      没变化的客观世界维度可以只存一份固定值。比如 性别,地区,名族,政治成分,鞋子尺码。

    • 2)日期维度
      日期维度可以一次性导入一年或若干年的数据。

    • 3)地区维度
      省份表,地区表

    Sqoop:
    where 1=1
    
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  • 1、简述数据仓库的设计步骤。 数据仓库规划(用户业务目标、仓库目标)和需求分析、建模、物理模型设计、部署、维护。 2、简述星型模式和雪花模式的区别。 一个事实、一组维表 一个事实、维表维表 3、...

    1、简述数据仓库的设计步骤。

    数据仓库规划(用户业务目标、仓库目标)和需求分析、建模、物理模型设计、部署、维护。

     

    2、简述星型模式和雪花模式的区别。

    一个事实、一组维表

    一个事实、维表接维表

     

    3、数据仓库三种模式之间的关系。

    星型、雪花、星座

     

    4、在设计数据仓库时,为什么确定事实表的粒度非常重要?

    事实与粒度相匹配。

     

    5、以下关于数据粒度的叙述中哪些是错误。

    (1)粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别。

    (2)数据越详细,粒度就越小,抽象级别也就越高。

    (3)数据综合度越高,粒度就越大,抽象级别也就越高。

    (4)粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量。

     

    6、以下关于数据仓库开发特点的叙述中哪些是错误的。

    (1)数据仓库开发要从数据出发。

    业务需求

    (2)数据仓库使用的需求在开发出来后才会明确。

    先明确,再开发。设计时要能够应对未来的变化。

    (3)数据仓库开发一个不断循环的过程。

    (4)数据仓库中数据的分析和处理十分灵活,没有固定的开发模式。

    7、以下关于数据仓库设计的说法中哪些是正确的。

    (1)数据仓库项目的需求很难把握,所以不可能从用户的需求出发来进行数据仓库的设计,只能从数据出发进行设计。

    (2)在进行数据仓库主题数据模型设计时,应该按部门业务应用的方式来设计数据模型。

    (3)在进行数据仓库主题数据模型设计时要强调数据的集成性。

    (4)在进行数据仓库概念模型设计时,需要设计实体关系图,给出数据表的划分,并给出每个属性的定义域。

    8、维表中维有哪些类型?

    结构维、信息维、分区维、分类维、退化维、一致维、父子维

     

    9、在数据仓库的物理模型设计中,为什么要考虑维的概念分层?

    多级汇总、深入洞察、不同用户不同维、灵活

    10、在数据仓库的物理模型设计中,合并表组织策略有哪些好处?

    节省I/O开销

     

    思考:

    1、源变化。

    急:先处理、再分责

     

    2、bottom-up/top-down

    top-down:技术成熟、业务过程理解透彻。规范化程度高,最小化数据冗余与不一致性。便于全局。

    周期长、见效慢;风险高。

    bottom-up:见效快,投资少,灵活;由于部门需求简单,容易实现。

    数据逐步清洗提炼。

    转载于:https://www.cnblogs.com/moqingtong/p/8284293.html

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  • Hive和关系型数据库区别

    千次阅读 2018-03-05 11:10:34
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  • 关系型数据库是依据关系模型(就是“一对一、一对多、多对多”等关系模型关系模型就是指二维表格模型,因而一个关系型数据库就是由二维表及其之间联系组成一个数据组织。)来创建数据库。例如:Oracle、DB2、...
  • ETL模型设计

    2017-11-07 14:06:00
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  • 常见有Oracle、MySQL、SQlite等,是二维表结构 核心元素:数据行、数据列、数据表、数据库(数据表集合) 非关系型数据库 非关系型数据库又称为NoSQL,强调键值对方式进行数据存储。常见有MongoDB、Redis等 ...
  • [转]ETL模型设计

    2012-03-19 13:50:00
    传统的关系数据库一般采用二维的形式来表示数据,一个维是行,另一个维是列,行和列的交叉处就是数据元素。关系数据的基础是关系数据库模型,通过标准的SQL语言来加以实现。 数据仓库是多维数据库,它扩展了关系...
  • 什么是数据库 数据库就是一个存储数据的仓库。是一个长期存储在计算机内、有组织、可共享、统一管理大量数据集合。比如:在电脑中,在内存中,在硬盘中东西都是...关系模型可以简单理解为二维表格模型,而
  • MySQL是一种关系型数据库管理系统,关系数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。...3、简单来说,关系模型就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是
  • 1、数据库 数据库(DB)是存放数据的仓库。 2、数据库管理系统 数据库管理系统(DBMS 即 Database Management System)是管理数据库系统。...关系模型:以**二维表(关系表)**形式组织数据库中数据。 表格...
  • 是指采用了关系模型来组织数据数据库,简单来说,关系模型就是二维表格模型,好比Excel文件中表格,强调使用表格方式存储数据。 关系型数据库效果图: 关系型数据库中核心元素 数据行 数据列 数据...
  • 关系型数据库

    2020-11-16 13:23:36
    1. 简介 1.1 定义 数据仓库 1.2 作用 存储和管理数据 ...二维表结构 3. 分类 oracle,mysql,sql server,sqlite 4. 使用 关系型数据库管理系统 4.1 定义 应用软件 4.2 组成 关系型数据库客户端软件 关
  • MySQL数据库的基本使用一 ...关系型数据库:指采用了关系模型来组织的数据库,关系模型指的就是二维表格模型, 关系型输一局库中核心元素: 1.数据行 2.数据列 3.数据 4.数据库(数据的集合) 常用的关系...
  • 它以二维表的形式来描述数据 关系型数据库系统:硬件(客户机、服务器)、操作系统、关系型数据库管理系统和数据库、关系型数据应用系统、用户 什么是数据仓库 什么是联机分析 什么是数据挖掘 什么是集群技术 ...
  • 数据库学习

    2020-01-22 13:48:59
    数据库含义: 数据库,顾名思义就是数据的仓库,也可视为电子化文件柜,能对数据进行增加、删除、修改、查询等操作由DBMS进行操作,DBA是对...关系型数据库:关系模型就是一张二维表,任何数据都可以通过行号和...
  • 是指采用了关系模型来组织数据数据库,简单来说,关系模型就是二维表格模型,好比Excel文件中表格,强调使用表格方式存储数据。 关系型数据库核心元素 数据行 数据列 数据 数据库 常用关系型数据库 ...
  • 采用了关系模型来组织数据数据库,关系模型二维表格模型,类似于 Excel 文件中表格,强调使用表格方式存储数据。 核心元素有:数据行、数据列、数据、数据库(数据表的集合) ● 非关系型数据库 非...
  • MySQL创建数据库和

    千次阅读 2018-09-06 00:00:50
    数据 概念 客观事物符号表示。 数据量庞大,介质 纸 à u盘 à硬盘 à网盘  存储数据量越来越大,检索难度增高。...采用二维表格形式来简化数据关系实现对数据管理。 oracle数据库: oracl...
  • 元数据 是什么 数据数据。 对使用者提供解释说明,方便快速找到想要数据。 对开发者提供开发模型指导,提供...1、维度建模(维表、业务过程、指标) 2、应用层(报表、数据产品) 元数据 怎么做 1、收集HIV...
  • cube数据立方体(Data Cube),是多维模型的一个形象的说法.(关于多维模型这里不讲述,在数据仓库设计过程...另一方面是为了与传统关系型数据库的二维表区别开来下图为数据立方体的形象图其实并不用把cube理解得很高大...

空空如也

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仓库的关系模型的二维表