用 Daft Punk 的不朽名言来说：“更难。更好。更快。更强”。 技巧 #1：使用星型模式对数据进行建模 在数据仓库和商业智能领域，星型架构已经存在了几十年。...但是，为什么星型架构更适合 Power BI？首先，星型模式使用起来非常直观。想象一下：您想要筛选、切片或想要放在图表轴上的所有内容都来自维度。...您想要实际可视化的所有内容（表格中的数字、图表中的线条或条形）都来自事实表。让我们用矩阵视觉对象来说明： 图 3：矩阵视觉对象中的维度和度量 Power BI 经过优化，可与星型架构配合使用。...在 Power BI 中，从小表筛选到大表（事实数据表）非常有效。 不使用星型架构建模的另一个缺点是，用 DAX（Power BI 模型的建模语言）编写的公式会变得更加复杂。...单个日期值“2023-02-25 15：47：31”将变为“2023-02-25”和“15：47：31”。时间本身只有 86,400 个唯一值，因为这是一天中的秒数。
维度建模是专门应用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。数据集市可以理解为是一种"小型数据仓库"。 1.1 事实表 发生在现实世界中的操作型事件，其所产生的可度量数值，存储在事实表中。...上图中的用户表、商家表、时间表这些都属于维度表。这些表都有一个唯一的主键，然后在表中存放了详细的数据信息。...雪花模式的维度表可以拥有其他维度表的，虽然这种模型相比星型更规范一些，但是由于这种模型不太容易理解，维护成本比较高，而且性能方面需要关联多层维表，性能也比星型模型要低。所以一般不是很常用。 ?...2.3 星座模式 星座模式是星型模式延伸而来，星型模式是基于一张事实表的，而星座模式是基于多张事实表的，而且共享维度信息。...建模方式及原则： 数据模型与ODS层一致，不做清洗转换处理，为支持数据重跑可额外增加数据业务日期字段、可按年月日进行分表、用增量ODS层数据和前一天DWD相关表进行merge处理。
二、数据仓库的架构 数据仓库（Data Warehouse \ DW）是基于OLTP系统的数据源，为了便于多维分析和 多角度展现将其数据按特定的模式进行存储而建立的关系型数据库，它不同于多维数据库，数据仓库中的数据是细节的...它包括星型架构与雪花型架构，其中星型架构中间为事实表，四周为维度表， 类似星星；雪花型架构中间为事实表，两边的维度表可以再有其关联子表，而在星型中只允许一张表作为维度表与事实表关联，雪花型一维度可以有多张表...在ETL中，时间戳有其特殊的 作用，在上面提到的缓慢变化维度中，我们可以使用时间戳标识维度成员；在记录数据库和数据仓库的操作时，我们也将使用时间戳标识信息，例如在进行数据抽取 时，我们将按照时间戳对OLTP...系统中的数据进行抽取，比如在午夜0：00取前一天的数据，我们将按照OLTP系统中的时间戳取GETDATE到 GETDATE减一天，这样得到前一天数据。...在源系统中会新增、修改，也存在删除的情况。如客户信息表; 代码参数表：此类源表用于记录源系统中使用到的数据代码和参数; 4. 数据文件的类型： 数据文件大多数以1天为固定的周期从源系统加载到数据仓库。
简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程 数据仓库的架构 数据仓库（Data Warehouse \ DW）是基于OLTP系统的数据源，为了便于多维分析和 多角度展现将其数据按特定的模式进行存储而建立的关系型数据库...它包括星型架构与雪花型架构，其中星型架构中间为事实表，四周为维度表， 类似星星；雪花型架构中间为事实表，两边的维度表可以再有其关联子表，而在星型中只允许一张表作为维度表与事实表关联，雪花型一维度可以有多张表...在ETL中，时间戳有其特殊的 作用，在上面提到的缓慢变化维度中，我们可以使用时间戳标识维度成员；在记录数据库和数据仓库的操作时，我们也将使用时间戳标识信息，例如在进行数据抽取 时，我们将按照时间戳对OLTP...系统中的数据进行抽取，比如在午夜0：00取前一天的数据，我们将按照OLTP系统中的时间戳取GETDATE到 GETDATE减一天，这样得到前一天数据。...如客户信息表; 代码参数表：此类源表用于记录源系统中使用到的数据代码和参数; 4.数据文件的类型 数据文件大多数以1天为固定的周期从源系统加载到数据仓库。数据文件包含增量，全量以及待删除的增量。
02 数据仓库架构 数据仓库是基于OLTP系统的数据源，为了便于多维分析和 多角度展现将其数据按特定的模式进行存储而建立的关系型数据库，它不同于多维数据库，数据仓库中的数据是细节的，集成的，数据仓库是面向主题的...数据仓库包括星型架构与雪花型架构，其中星型架构中间为事实表，四周为维度表， 类似星星；雪花型架构中间为事实表，两边的维度表可以再有其关联子表，而在星型中只允许一张表作为维度表与事实表关联，雪花型一维度可以有多张表...在ETL中，时间戳有其特殊的作用，在上面提到的缓慢变化维度中，可以使用时间戳标识维度成员；在记录数据库和数据仓库的操作时，也将使用时间戳标识信息。...例如在进行数据抽取时，按照时间戳对OLTP系统中的数据进行抽取，比如在午夜0：00取前一天的数据，按照OLTP系统中的时间戳取GETDATE到GETDATE减一天，这样得到前一天数据。...在源系统中会新增、修改，也存在删除的情况。如客户信息表。 代码参数表：此类源表用于记录源系统中使用到的数据代码和参数。 数据文件的类型： 数据文件大多数以1天为固定的周期从源系统加载到数据仓库。
反映历史变化 数据仓库不断从操作型数据库或其他数据源获取变化的数据，从而分析和预测需要的历史数据，所以一般数据仓库中数据表的维度与事实表中都含有时间键，以表明数据的历史时期信息，然后不断增加新的数据内容...7、维度建模选择：星型、雪花、星座 星型模型 一张事实表，根据主键关联多张一级维度表 星型架构是一种非规范化的结构，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。...很多统计查询不需要做外部的连接，通过冗余换取运行效率。 雪花模型 雪花模式是星型模式的扩展，其中某些维表被规范化，进一步分解到附加维度表中。...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。 星座模型 星座模式是星型模式延伸而来，星型模式是基于一张事实表的，而星座模式是基于多张事实表的，而且共享维度信息。...声明粒度 精确定义每行数据表示的是什么，尽量选择最小粒度。 确认维度 选择与各业务过程相关的维度，需要注意的是，每各业务过程均需要一个日期维度。 确认事实 选择各业务过程的度量值。
而对于分析型业务而言，数据模型少的多，大部分数据仓库都使用星型分析模式。...星型分析模式: 星型分析模式是一种数据仓库设计模式，它使用中央事实表（Fact Table）和周围的维度表（Dimension Table）来存储和分析数据。...日期和时间通常使用维度来表示，这样可以对日期(如公共假期)的相关信息进行编码，从而查询可以对比假期和非假期日之间的销售情况。...---- 雪花分析模式: 雪花分析模式也是一种数据仓库设计模式，它与星型分析模式类似，但是在维度表中使用了更多的层级关系。...雪花分析模式比星型分析模式更规范化，但是星型分析模式通常是首选，主要是因为对于分析人员，星型分析模式使用起来更简单。
2.1.2数据域从业务的角度，对数据进行总体的归类和划分，形成的有边界的数据范围。...特征：描述性：维度通常包含描述性的信息，例如产品名称、客户名称、时间日期等。分类和分组：维度允许数据按不同的类别和层次进行分类和分组，以支持多维分析。...较快，适用于跨主题的复杂分析，可以支持多种业务过程的数据分析。冗余度 高，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，所以数据有⼀点的冗余。...它描述了如何在组织中进行工作，从开始到结束，涉及人员、系统、数据和其他资源的协调与合作。业务过程在数据仓库和维度建模中起着至关重要的作用，因为它们通常是数据仓库中的事实表的基础。...2.1.9统计周期统计的时间范围，例如最近一天，最近30天等（类似于SQL中where后的时间条件）。
维度表可以定义各种各样的特性，以下是几种最长用的维度表： ● 时间维度表。描述星型模式中记录的事件所发生的时间，具有所需的最低级别的时间粒度。...将维度表进行规范化的具体做法是，把低基数的属性从维度表中移除并形成单独的表。 星型模式和雪花模式都是建立维度数据仓库或数据集市的常用方式，适用于加快查询速度比高效维护数据的重要性更高的场景。...这些模式中的表没有特别的规范化，一般都被设计成一个低于第三范式的级别。 4．示例 图2-4显示的是将图2-3的星型模式规范化后的雪花模式。日期维度分解成季度、月、周、日期四个表。...数据集市一般采用维度模型设计方法，数据结构使用星型模式或雪花模式。 正如前面所介绍的，设计维度模型先要确定维度表、事实表和数据粒度级别，下一步是使用主外键定义事实表和维度表之间的关系。...数据集市中的主键最好使用系统生成的自增的单列数字型代理键。模型建立好之后，设计ETL步骤抽取操作型源系统的数据，经过数据清洗和转换，最终装载进数据集市中的维度表和事实表中。
另外，为了满足历史数据分析需求，我们需要在ODS表中加一个时间维度，这个维度通常在ODS表中作为分区字段。如果是增量存储，则可以按天为单位使用业务日期作为分区，每个分区存放日增量的业务数据。...如果是全量存储，只可以按天为单位使用业务日期作为分区，每个分区存储截止到当前业务时间的全量快照数据。...聚集是不跨越事实的聚集是针对原始星型模型进行的汇总，为了获取和查询原始模型一致的结果，聚集的维度和度量必须与原始模型保持一致，因此聚集是不跨事实的。...目前使用较多的当属维度建模，而维度建模中，又分为星型模型和雪花模型两大类，一般星型模型使用较多。 星型模型：维度建模非常直观，紧紧围绕着业务模型，可以直观的反映出业务模型中的业务问题。...数据使用方只需要限定日期即可取到当天的快照数据。任意一天的事实快照和任意一天的维度快照通过维度的自然键进行关联即可。
日期/时间、日期、时间（Date/Time, Date, Time）：Power BI 模型使用与 Excel 类似的结构存储日期和时间值。这意味着其值是十进制数字，整数部分表示日期，小数表示时间。...小数是在此基础上添加二十四小时制的一天中的时间；例如，值 2.5 表示 1900 年 1 月 1 日中午。 您有三种选择来存储日期/时间数据。日期/时间数据类型同时存储日期和时间。...2.4.1 星型结构和雪花结构 使用关系型数据库进行数据分析的最佳做法是使用一个特定的数据库结构，称为星型结构（star schema），如图2.12所示。...每个键值可以在事实表中多次出现，对应于同一天出现的多个事实，或者针对同一客户的多个数据，等等。 在一个纯粹的星型结构模型中，筛选表之间没有任何关系。...图2.13 雪花结构 2.4.2 星型结构的问题 在关系型数据库专业人士的眼中，雪花模式通常被认为是劣质设计。他们通常会花费大量时间和精力来设计纯星型架构。
可以看到，不论是从逻辑上还是效率上考虑，这都不是一个好的方案。 （同一个指标需要聚合多个表的结果） 2）多事务关联统计 例如，现需要统计最近30天，用户下单到支付的时间间隔的平均值。...星型模型：基本只有一层维度表 雪花模型：有多层的维度表 星座模型：有多个事实表公用同一个维度表，即多个星型交织在一起。...采用雪花模型，用户在统计分析的过程中需要大量的关联操作，使用复杂度高，同时查询性能很差，而采用星型模型，则方便、易用且性能好。所以出于易用性和性能的考虑，维度表一般是很不规范化的。...（4）如何使用拉链表 （5）设计拉链表 在2017-01-01这一天表中的数据是： 注册日期 用户编号 手机号码 2017-01-01 001 111111 2017-01-01 002 222222...所以构建业务总线矩阵的过程就是设计维度模型的过程。但是需要注意的是，总线矩阵中通常只包含事务型事实表，另外两种类型的事实表需单独设计。
数据仓库项目跨功能需求开发不够完善，导致的各种问题，就我个人经验来说，主要体现在数据建模不够标准和ETL日志体系不够完善两个方面，本文会详细介绍一下，如何从跨功能需求的角度，构建标准的数据建模和完善的ETL...如果我们在数据库设计中满足了业务需求，从企业所持有的大量数据中释放相关信息，就可以做到从最详细的信息到高层次的概述，提供组织各级绩效的准确报告，同时，根据历史数据可以对未来事件做出准确预测，使业务用户能够对公司战略做出明智的选择...最常用的就是星型模式（Star-schema）和雪花型模式（Snowflake Schema）。星型模式牺牲了性能，减少了维护成本。雪花型模式提高了性能，增加了维护成本。...此度量值以维度设计的粒度存储在事实表中。例如，它可以是按商店每天的销售额。在这种情况下，事实表将包含三列：日期ID列、商店ID列和销售额列。注意：事实表的汇总粒度，取决于事实表中包含的维度信息。...例如可在维度表中，创建一个ID为-1的记录，代表空值，事实表中如果查找不到维度，打上-1的标签 尽量考虑扩展，布尔型可以使用smallint代替，比如是否，男女类型的字段，未来有可能出现增加一个未知的记录
维度表和事实表（重点） 维度表（类比名词） 维度表：一般是对事实的描述信息。每一张维表对应现实世界中的一个对象或者概念。 例如：用户、商品、日期、地区等。 维表的特征： 1....2）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，例如每天或者每月的销售额，或每月的账户余额等。 ...从短期来看可以快速满足数据需求的开发，但是长期来看，会存在如下的问题： 对于复杂的业务场景而言，会出现很多跨域、跨事实的交叉探查，如果没有沉淀出DWS层的指标进行统一口径的收口，那么相同的指标会出现不同的口径和命名...避免多个层级的数据 应该避免将不同层级的数据放在一起，比如，如果存在7天和30天的事实，我们可以选择用两列存放7天和30天的事实，但是需要在列名和字段注释上说明清楚。...聚集是不跨越事实的 聚集是针对原始星型模型进行的汇总，为了获取和查询原始模型一致的结果，聚集的维度和度量必须与原始模型保持一致，因此聚集是不跨事实的。
对数据仓库的操作具有典型的大数据量、低并发、绝大多数是读操作特点。基于以上两个原因，从操作型系统抽取来的原始数据要经过一些列的数据清洗、加工和转换，使其成为一致的便于查询和使用的格式。...这些转换包括数据类型转换、日期时间标准化、把规范化模式逆规范化为星型模式等等。...有些用户需要数据精确到毫秒级，而有些用户只需要几分钟、几小时甚至几天前的数据就可以了。数据仓库是分析型系统，用于决策支持，所以实践中以一天作为时间粒度是比较常见的。...而对于多维模型最简单的描述是，按照事实表、维度表来构建数据仓库或数据集市，这种模型被人们熟知的有星型和雪花型。...雪花模型就是将维度层次进一步规范化为子维度。在雪花模型实施中，使用多个表或视图来存储维度级别数据。单独的数据库表或视图存储与维中每个级别相关的数据。
多重星型模式 从（五）进阶技术1. “增加列”开始，已经通过增加列和表扩展了数据仓库，在（五）进阶技术5....本篇将在现有的维度数据仓库上增加一个新的星型结构。与现有的与销售关联的星型结构不同，新的星型结构关注的是产品业务领域。...新的星型结构有一个事实表和一个维度表，用于存储数据仓库中的产品数据。 一个新的星型模式 图（五）- 10-1 显示了扩展后的数据仓库模式。...第二个星型结构的事实表和月份维度数据分别来自于第一个星型结构的事实表和date_dim维度表。它们不从源数据获得数据。第三个星型模式的事实表是新建的production_fact表。...图（五）- 10-1 执行清单（五）- 10-1里的脚本建立第三个星型模式中的新表和对应的源数据表。
点击上方“大数据老哥”，选择“设为星标” 第一时间关注技术干货！...该层主要是提供数据产品和数据分析使用的数据，一般会存放在ES、MySQL等系统中供线上系统使用，也可能会存在Hive或者Druid中供数据分析和数据挖掘使用。...建模方式及原则： 数据模型与ODS层一致，不做清洗转换处理、为支持数据重跑可额外增加数据业务日期字段、可按年月日进行分表、用增量ODS层数据和前一天DWD相关表进行merge...Data Market (数据集市)层 功能： 可以是一些宽表，是根据DW层数据按照各种维度或多种维度组合把需要查询的一些事实字段进行汇总统计并作为单独的列进行存储；...联机分析处理的用户是企业中的专业分析人员及管理决策人员，他们在分析业务经营的数据时，从不同的角度来审视业务的衡量指标是一种很自然的思考模式。
在星型架构中，表被区分为维度表和事实表：维度表描述业务实体，比如日期、人员、产品等。维度表的列描述业务实体的属性。每个维度表都必须具有一个唯一列，此列称为键列（Key）。...键列不包含重复值，并且任何情况下都不会有缺失的值。维度键列连接事实表的维度，而维度键值对应事实表的颗粒度。 日期表是常见的维度表，它的日期列就是键列，这一列的每一行是一天，不含重复值。...日期表的其他列则会存储描述业务实体属性的值，比如年、月、周等。借助维度表中的列，可以对事实表中的数据进行筛选和分组。事实表是累积记录操作型事件所产生的可度量的值，比如销售订单、库存余额、每日温度等。...这样做每个表都比较规范，适合数据库存储，但是再PowerBI模型中，相比在一个维度表中，看起来不直观、加载的时候存储和性能的效率低、使用时筛选起来效率低、不能建立层次结构等。...STEP 2 把一个事实表和用于分析该事实表的维度表从数据窗格拖到页面中，事实表放在中间，维度表放在周边。
（Load）时的关联键；而DESCRIPTION则记录了详细描述信息，在多维展示和分析时我们都会选择使用DESCRIPTION来表述具体含义。...而且为了更好的跟踪历史信息，以及更快的产生报表，数据仓库的物理模型中存在着大量冗余字段。 数据仓库的物理模型分为星型和雪花型两种。...所谓星型，就是将模型中只有一个主题，其他的表中存储的都是主题的一些特征。比如货物销量的主题仓库中，每次出售记录是事实表，而时间，售货员，商品是维度，都和事实表有联系，组织起来就是星型。...所以一般把能够分类的属性单独列出来，成为维度表，在事实表中维护事实与维度的引用关系。...细分的方法更多的是基于同一维度的纵深展开，也就是OLAP中的钻取（Drill-down），比如从月汇总的数据细分来看每天的数据，就是在时间维度上的细分，或者从省份的数据细分查看省份中各城市的数据，是基于地域维的下钻
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