检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
维度建模 新建维度 管理维度表 新建事实表 父主题: 模型设计
维度建模(dimensionality modeling) DM 是数据仓库工程中最经典的建模方式,其经典的代表是星形模型,星型模型时,冗余的多对一属性会被移动到单独的维度表中,维度表被标准化为第三范式,星型模型由一个事实表和一组维度表组成,维度表之间没有关联,以
维度建模(dimensionality modeling) DM 是数据仓库工程中最经典的建模方式,其经典的代表是星形模型,星型模型时,冗余的多对一属性会被移动到单独的维度表中,维度表被标准化为第三范式,星型模型由一个事实表和一组维度表组成,维度表之间没有关联,以
关系建模和维度建模的区别? 问题描述 关系建模和维度建模的区别是什么。 解决方案 关系建模为事务性模型,对应三范式建模。 维度建模为分析性模型,主要包括事实表、维度表的设计,多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio是基于数据湖的数据运营平台,维度建模使用的场景比较多。
完成所有维度的新建之后,需要等待审核人员审核。 审核通过后,系统会自动创建与维度相对应的维度表,维度表的名称和编码均与维度相同。在“维度建模”页面,选择“维度表”页签,可以查看建好的维度表。 在维度表列表中,在“同步状态”一列中可以查看维度表的同步状态。 图5 维度表的同步状态
在左侧的导航栏选择“应用业务模型ABM > 模型地图”,单击页面右上角的“模型主题”按钮,单击“创建模型主题”。 在模型主题设计页面配置配置基本信息,完成后单击“保存”。 表1 基本信息配置 参数 参数说明 模型主题名称 自定义模型主题名称。 是否上架 选择此模型主题是否上架,即在模型地图页面中的模型主题市场模块展示。
管理维度表 维度表与维度一一对应,通过丰富维度中的属性信息构建形成。维度表的生命周期(包括新建、发布、编辑、下线操作)通过维度进行管理,在维度发布成功后,系统会自动创建并发布对应的维度表。 查看维度表发布历史 在数据架构控制台,选择“模型设计 > 维度建模”,进入维度建模页面。 单击“维度表”页签,进入维度表页面。
7)数据可用:系统成功三、维度建模 vs 第三范式1)数据发布:业务用户要能理解发布的数据2)查询性能:提供高效的查询性能数据集市大部分都采用维度建模方式,而不会采用第三范式四、星型模型&多维数据库关键词:fact事实表,cube多维模型,报表维度模型中的事实表用来存储企业或组织
每个处理单元上都会有各个表的记录3)理想状态下,记录会均匀分布到各个处理单元上(有数据分布方式决定)三、DWS中的数据分布1)复制 *适合与记录集较小的表 *表中数据在各节点上完全复制,各DN都拥有全量数据2)Hash分布 *适合于数据量较大的表 *在DN数相同的情况下对于相同的输入,hash结果保持一致
为了提高查询效率,扁平维度进行范式化形成雪花模型维度 B. 为了提高查询效率,雪花模型进行反范式化形成扁平维度C. 相对而言,雪花维度符合3NF标准,所以能够更好的保证数据一致性D. 相对而言,扁平维度更符合3NF标准,所以能够更好的保证数据一致性 答案:B,C 4. 退化维度是因为不符合3NF的标准,所以称为退化维度A
导入模型,关系建模,维度建模,码表,业务指标以及流程架构 功能介绍 导入模型,关系建模,维度建模,码表,业务指标以及流程架构。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/design/models/action 表1 路径参数 参数 是否必选
进行横向的多表联合操作,也是为了加速后续的分析操作四、维度表技术基础1)维度表的结构2)维度代理键3)自然键,持久键和超自然键4)退化维度5)反范式化扁平维度6)多层级维度7)Flags和Indicator8)多角色维度9)雪花维度10)支架维度
记录公制标准单位,一个记录特殊度量值)5)事实表时间跟踪(Type手段,拉链表机制应用)高级维度技术:1)多值维度与桥接表2)随时间变化的多值桥接表3)聚集事实作为维度属性4)多时区维度通过桥接表的方法,把多对多的关系转换成两个一对多的关系
维度建模 维度是用于观察和分析业务数据的视角,支撑对数据汇聚、钻取、切片分析,用于SQL中的GROUP BY条件。维度多数具有层级结构,如:时间维度(其中包括年度、季度、月度等级别的内容)。 单击左侧导航栏维度建模,进入维度建模页面,选择右边的新增,进入新增维度编辑页面。 图1 维度建模1
文章目录 数据仓库 什么是数据仓库? 数据库与数据仓库的区别? 事实表和维度表 数据仓库的数据模型: 为什么数据仓库要分层? 数据仓库模式:Kimball (金箔)和 Inmon(恩门)
(20210705) dim/ods 维度表: 维度表基于底层数据,抽象出来具有描述性质的表。也可以手动维护。 dim.xxxx 字段 表和列的注释是否有缺失,复杂的指标计算逻辑是有注释 模型规范 建模方法 建模工具 血缘关系 维度退化 元数据管理 开发规范 任
在“字段配置”区域,单击“新建”添加维度或度量字段。 选择新建“维度”字段,会弹出“选择维度”页面。选择一个维度(选择公共层空间数据或者选择本空间数据),选择维度建模的模型,可以勾选一个或多个已创建的维度表,单击“确定”后,会将所选维度的维度表及维度表的属性值字段添加到列表中。 选择新建“度量”字段,需要新建度量字段。
(20210705) dim/ods 维度表: 维度表基于底层数据,抽象出来具有描述性质的表。也可以手动维护。 dim.xxxx 字段 表和列的注释是否有缺失,复杂的指标计算逻辑是有注释 模型规范 建模方法 建模工具 血缘关系 维度退化 元数据管理 开发规范 任
示例2:本例使用公式编辑:商品价格=销售价格-商品利润,新建维度商品价格。 参数输入完成后,单击“确认”。 图5 新建维度 在“数据预览”页签右侧单击“刷新预览”,查看新建的维度信息。 图6 查看维度信息 在后续的数据分析中即可分析与新维度相关的信息。 父主题: 数据建模
mindstudio查看的维度是1,18,13,23而通过atlas200dk推理输出来的维度是类似的还有实际的输出维度为两种不同的shape最后flatten输出的shape应该是不一致的应该以哪个维度为准呢?