本篇文章给大家谈谈数据仓库维度表设计方法，以及数据仓库维度的退化对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
为什么要维度建模
维度建模是 数据仓库/商业智能 项目成功的关键，为什么这么说，因为不管我们的数据量从GB到TG还是到PB，虽然数据量越来越大，但是数据展现要获得成功，就必须建立在简单性的基础之上，而维度建模就是时刻考虑如何能够提供简单性，以业务为驱动，以用户理解性和查询性能为目标。
维度建模的魅力在于它将复杂的数据世界简化为易于理解和分析的结构，为决策者提供了强大的数据支持。继续深入探讨，我们将在实践中揭示更多数据仓库设计的奥秘。
维度建模的核心是数据隔离和规范化，通过统一的ETL处理，构建维度和事实表，实现数据的整合与高效查询。在实践中，维度表与事实表的区分、数据模型的维度设计和一致性管理是关键步骤。维度建模虽然在一致性维度规划上可能需要较多投入，但其带来的数据组织清晰和查询性能优势明显。
维度表种类和区别
1、维度表则是事实表的补充，它们提供了描述性和分类信息，帮助理解事实数据。例如，产品维度表可能按食品、饮料、非消费品等类别组织，层次分明，便于分析和比较。事实表中的度量值分为累计和非累计两种。累计度量，如销售额，可以累计得出有意义的汇总信息，如不同时间段内商品的销售总量。
2、维度是指描述事物的不同方面的度量或指标。它通常用于数据分析、空间几何等领域，帮助我们理解和描述事物的属性和特征。以下是详细解释：维度的概念 维度可以理解为描述事物或现象所需的不同方面的数量或种类。例如，在地理学中，我们经常提到经度、纬度这两个维度来描述一个地点的具体位置。
3、空间维度是地理现象的最基本特征。是根据地理对象的实际分布特征以及地图表达的需要来确定的。包括：0维、1维、2维、5维和3维。空间维有两种。它可能很大延伸得很远，能直接显露出来；它也可能很小，卷缩了，很难看出来。水管比较粗大，绕着管子的那一维很容易就看到。
4、维度的定义 维度是描述数据或事物的某种属性或特征的方式。例如，我们常说的三维空间中的三维，就是指长度、宽度和高度这三个维度。这些维度共同构成了我们生活中的空间概念。除了空间维度，还有许多其他类型的维度，如时间维度、经济维度等。它们共同构成了复杂世界的多样性。
5、维度的种类：维度可以根据所描述领域和需要进行分类。例如，在空间领域，我们有长度、宽度、高度等三维的概念；在时间领域，我们有过去、现在、未来等时间维度的概念；在社会经济领域，则有经济规模、人均收入、产业结构等经济维度的概念。
6、每一条数据线都代表着一个变量，而每一列则展示了数据的类别，使我们能够清晰地看到数据之间的关系。更进一步，复式统计表的登场 然而，当需要比较多个类别或维度的数据时，复式统计表就大显身手了。
维度表和事实表
（2）维度表：它的主要特点是包含类别属性信息，数据量较小，包括例如日期、门店名称、产品ID、顾客ID这些不重复的之一字段。它也被称为Lookup表，是因为在Excel中我们经常把它们当作Vlookup函数中的目标查询表来使用（例：日历表、门店信息表、产品表、顾客信息表等）。
概念的区别、特征区别。维度表是一种数据建模技术，用于存储与数据中心的各个业务领域相关的维度信息；事实表是指存储有事实记录的表。维度表特征为范围很宽、内容相对固定；事实表特征为内容相对的窄，列数较少，经常发生变化，每天会新增很多。
事实表的结构包含一个索引，由多个部分组成，其中包含与维度表关联的主键。维度表则是事实表的补充，它们提供了描述性和分类信息，帮助理解事实数据。例如，产品维度表可能按食品、饮料、非消费品等类别组织，层次分明，便于分析和比较。事实表中的度量值分为累计和非累计两种。
对于维度建模的理解
1、维度建模：维度建模是专门应用于分析型数据库、数据仓库、数据市集建模的方法。
2、维度建模的核心理念是为分析服务，它解决了如何快速满足用户需求和优化大规模复杂查询性能的问题。在设计上，它将数据仓库划分为事实表和维度表，遵循简单性原则，以业务流程为基础，从原子粒度开始构建。
3、总的来说，维度建模是数据仓库建模的主导方法，理解其基本步骤、表的分类（事实表和维度表）以及它们之间的关系，如星型、雪花或星座模型，对于实际操作至关重要。在实践过程中不断优化和结合业务场景，是实现有效数据仓库管理的关键。
4、维度是维度建模的基础和灵魂，数据仓库的能力直接与维度属性的质量和深度成正比。 维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。维度的作用一般是查询约束、分类汇总以及排序等。
关于数据仓库维度表设计方法和数据仓库维度的退化的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
