今天给各位分享数据仓库的模型的知识，其中也会对数据仓库的模型中最基本的是进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、从结构的角度看,数据仓库有三种模型:企业仓库、(62)和虚拟仓库。
- 2、数据仓库各层该如何设计数据模型?
- 3、数据仓库有哪些模型?举例说明
- 4、数据仓库的模型设计中,一般采用第几范式
- 5、数据仓库的模型有哪些?
从结构的角度看,数据仓库有三种模型:企业仓库、(62)和虚拟仓库。
【答案】：D 从结构的角度看，有三种数据仓库模型，分别是企业仓库、数据集市和虚拟仓库。企业仓库收集跨越整个企业的各个主题的所有信息，它提供全企业范围的数据集成，数据通常来自多个操作型数据库和外部信息提供者，并且是跨多个功能范围的。它通常包含详细数据和汇总数据。
要点解析：从结构的角度看，数据仓库主要有企业仓库、数据集市和虚拟仓库等3种模型。其中，企业仓库用于收集跨越整个企业的各个主题的所有信息，它提供整个企业范围的数据集成。而数据集是包含对特定的用户有用的、企业范围数据的一个子集，其范围限于所选定的主题。虚拟仓库是操作型数据库上视图的集合。
商务智能从传统数据库演变为数据仓库，着重阐述了数据仓库的定义、特性、发展历程及其各种结构，如概念结构、虚拟数据仓库、数据集市和分布式结构等。同时，数据挖掘技术被概述，包括其发展、定义、常用技术和工具，以及与数据仓库的关联和应用过程。
云数据库（Cloud Database）简称为云库， 是在云计算环境中部署和虚拟化的数据库。将各种关系型数据库看成一系列简单的二维表，并基于简化版本的SQL或访问对象进行操作。使传统关系型数据库通过提交一个有效地链接字符串即可加入云数据库，云数据库可解决数据集中更广泛的异地资源共享问题。
在企业级系统中，虚拟集成技术（ⅥTAL）提出了一种创新的架构，将系统划分为四个相互关联的逻辑环境，这些环境由一个统一的系统基础设施连接。ⅥTAL以仓储（warehousing）的概念为基础，对数据存储进行了独特的定义。仓库数据库作为一个核心，储存着海量的信息，然而，用户并不直接与之交互。
数据仓库各层该如何设计数据模型?
1、从数据流动的源头开始，ODS（操作数据存储）层通过Flink将源系统日志实时同步至Kafka，命名规则如realtime_ods_binlog_{源系统库/表名}。DWD（详细维度数据）层则基于业务流程处理宽表，存储于Kafka和Druid，如realtime_dwd_{业务/pub}_{数据域}_{过程}_{自定义}，用于交易、财务等领域。
2、数据仓库设计流程/ 数据调研/：深入理解业务，明确业务模块，收集各部门需求，如电商各业务板块的数据需求。 数仓分层设计/：阿里巴巴的ODS/CDM/ADS三层结构，分别处理原始数据、公共维度模型和应用数据层，每个层次有特定职责。
3、数据仓库数据建模的几种思路主要分为一下几种 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。
数据仓库有哪些模型?举例说明
星型模型 星型模型是一种由一点向外辐射的建模范例，中间有一单一对象沿半径向外连接到多个对象。星型模型反映了最终用户对商务查询的看法：销售事实、赔偿、付款和货物的托运都用一维或多维描述(按月、产品、地理位置)。星型模型中心的对象称为“事实表”，与之相连的对象称为“维表”。
概述 多维数据模型是最流行的数据仓库的数据模型，多维数据模型最典型的数据模式包括星型模式、雪花模式和事实星座模式，本文以实例方式展示三者的模式和区别。星型模式（star schema）星型模式的核心是一个大的中心表（事实表），一组小的附属表（维表）。
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。
数据仓库的模型设计中,一般采用第几范式
1、数据仓库的模型设计中，一般采用第三范式。数据仓库的模型设计中，一般采用第三范式的原因 减少数据冗余 通过将数据分解为小的、自我包含的数据集（即第三范式中的实体和关系），可以消除冗余数据，减少存储需求并提高数据维护的效率。
2、第一范式。数据仓库模型的范式化的要求非常高，若是要达到标准要求那么必须要达到第一范式的标准。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。
3、数据仓库模型设计时，常用的三种范式：0范式，即没有范式，只有一列，所有数据信息放到一起，没有字段划分。优点：一列通吃所有数据。缺点：排序、查找不方便。1范式，列拆分，原子性。将数据信息划分为多个字段，字段具有原子性，不可再分割。优点：便于按某一属性字段来排序、查询数据。
数据仓库的模型有哪些?
1、数据仓库的模型主要包括以下几种：星型模型、雪花模型、维度建模等。星型模型：这是数据仓库中最为常见和使用广泛的模型之一。星型模型以一个事实表为中心，周围连接多个维度表，形成类似于星的形状。
2、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。
3、雪花模型 雪花模型是对星型模型的扩展，每一个点都沿半径向外连接到多个点.雪花模型对星型的维表进一步标准化，它的优点是通过最大限度的减少数据存储量以及把较小的标准化表(而不是大的非标准化表)联合在一起来改善查询性能。化及维的较低的粒度，雪花模型增加了应用程序的灵活性。
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