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数据建模和数据仓库建模型
数据仓库数据建模
的几种思路
答:
数据仓库数据建模
的几种思路主要分为一下几种 1. 星型模式 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心,所有的维度表直接连接在事实表上,像星星一样。星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成,且具有以下特点:a. 维表只和事实表关联,维表之间没有关联;b. ...
如何深入浅出理解
数据仓库建模
?
答:
一、
数据仓库建模
的意义 如果把数据看作图书馆里的书,我们希望看到它们在书架上分门别类地放置;如果把数据看作城市的建筑,我们希望城市规划布局合理;如果把数据看作电脑文件和文件夹,我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式,而不是糟糕混乱的桌面,经常为找一个文件而不知所措。
数据模型
就是数据组织和存...
数据仓库数据建模
的几种思路
答:
数据仓库接典型的两种
数据仓库建模
的理论是维度
建模和
基于主题域的实体关系建模,这两种方式分别以Kimball和Immon两位大师为代表。维度建模以数据分析需求为驱动,倡导总线架构:一致的事实和一致的维度,这种
数据模型
易于用户理解
和数据
分析操作。基于主题域的实体关系建模以源系统数据为驱动,整合企业的所有数据...
数据仓库建模
理论及实践-从0到1
答:
总结</
数据
仓库建模是一门艺术,通过科学的划分数据域,构建总线矩阵,确保模型与业务流程无缝对接。无论是事务事实还是快照事实,都需精心设计,以满足不断变化的业务需求和数据复用。在数据的海洋中,每一块基石都至关重要,共同构建企业的数据决策之路。
数仓建模
—建模工具PdMan
答:
探索
数据仓库建模
新利器:PDMan(升级版CHINER)在数据仓库管理的世界里,PDMan(升级至CHINER)以其卓越的性能和全面的功能脱颖而出。这款开源且跨平台的工具,凭借其高颜值、易用性和强大的功能,已成为
数据建模
领域的瑰宝。CHINER的升级带来了显著的提升,包括界面的优化、兼容性的增强,以及一系列实用...
数据建模
常用的方法
和模型
答:
数据建模
常用的方法和
模型
有层次模型、网状模型。1、层次模型 层次模型将数据组织成一对多关系的结构,层次结构采用关键字来访问其中每一层次的每一部分。层次模型发展最早,它以树结构为基本结构,典型代表是IMS模型。优点是存取方便且速度快;结构清晰,容易理解;数据修改
和数据
库扩展容易实现,检索关键属性...
数据建模
的一般方法
答:
1. 层次模型 层次模型将数据组织成一对多关系的结构,通过关键字访问每一层次的每一部分。作为最早发展的
数据模型
之一,层次模型采用树结构,以IMS模型为典型代表。其优点包括存取方便且速度快,结构清晰易于理解,数据修改
和数据
库扩展容易实现,且检索关键属性十分方便。2. 网状模型 网状模型通过连接指令或...
数据
库
建模
是什么意思?
答:
数据库
建模
是设计高效数据存储和操作的重要手段,通常使用ER
模型
、UML、数据字典等规范方法进行,也可以使用可视化工具辅助完成。数据库建模的技术发展迅猛,多种数据库建模方法和工具得以应用,例如
数据仓库
、NoSQL数据库、面向对象数据库等。数据库建模需要与其他领域的知识结合,例如信息系统、软件工程、数据...
浅析
数据仓库
的构建方法
答:
数据仓库的构建,一般采取先构建数据集市,最后将各个数据集市整合在一起形成数据仓库的渐进模式;通过概念层、逻辑层、物理层
建模
,确定相关主题域的数据集市并对其进行联机分析处理。构建
数据仓库模型
一般采用以下几种:2.1.1 星型模型:星型模型是最常用的数据仓库设计结构的实现模式。使数据仓库形成了一...
数据建模
是什么意思?
答:
问题一:什么是
数据建模
数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织,确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。 将经过系统分析后抽象出来的概念
模型
转化为物理模型后,在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程・(实体一般是表)。 baike.baidu/view/1452242 问题二:...
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