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《用户画像:方法论与工程化解决方案》读书笔记第3章

维度表开发过程中,经常会遇到维度缓慢变化情况,对于缓慢变化维一般会采用: ①重写维度值,对历史数据进行覆盖; ②保留多条记录,通过插入维度列字段加以区分; ③开发日期分区表,每日分区数据记录当日维度属性...下面通过一个案例介绍如何通过HiveETL工作完成ID-Mapping数据清洗工作。 缓慢变化维是在维表设计中常见一种方式,维度并不是不变,随时间也会发生缓慢变化。...如用户手机号、邮箱等信息可能会随用户状态变化而改变,再如商品价格也会随时间变化而调整上架价格。因此在设计用户、商品等维表时会考虑用缓慢变化维来开发。...同样,在设计ID-Mapping表时,由于一个用户可以在多个设备上登录,一个设备也能被多个用户登录,所以考虑用缓慢变化维表来记录这种不同时间点状态变化(图3-9)。...image.png 拉链表是针对缓慢变化维表一种设计方式,记录一个事物从开始到当前状态全部状态变化信息。 在上图中,通过拉链表记录了userid每一次关联到不同cookieid情况。

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基于Hive数据仓库标签画像实战

维度表开发过程中,经常会遇到维度缓慢变化情况,对于缓慢变化维一般会采用:①重写维度值,对历史数据进行覆盖;②保留多条记录,通过插入维度列字段加以区分;③开发日期分区表,每日分区数据记录当日维度属性...下面通过一个案例介绍如何通过HiveETL工作完成ID-Mapping数据清洗工作。 缓慢变化维是在维表设计中常见一种方式,维度并不是不变,随时间也会发生缓慢变化。...如用户手机号、邮箱等信息可能会随用户状态变化而改变,再如商品价格也会随时间变化而调整上架价格。因此在设计用户、商品等维表时会考虑用缓慢变化维来开发。...同样,在设计ID-Mapping表时,由于一个用户可以在多个设备上登录,一个设备也能被多个用户登录,所以考虑用缓慢变化维表来记录这种不同时间点状态变化。...拉链表是针对缓慢变化维表一种设计方式,记录一个事物从开始到当前状态全部状态变化信息。 在上图中,通过拉链表记录了userid每一次关联到不同cookieid情况。

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用户画像 | 标签数据存储之Hive真实应用

维度表开发过程中,经常会遇到维度缓慢变化情况,对于缓慢变化维一般会采用:①重写维度值,对历史数据进行覆盖;②保留多条记录,通过插入维度列字段加以区分;③开发日期分区表,每日分区数据记录当日维度属性...下面通过一个案例介绍如何通过HiveETL工作完成ID-Mapping数据清洗工作。 缓慢变化维是在维表设计中常见一种方式,维度并不是不变,随时间也会发生缓慢变化。...如用户手机号、邮箱等信息可能会随用户状态变化而改变,再如商品价格也会随时间变化而调整上架价格。因此在设计用户、商品等维表时会考虑用缓慢变化维来开发。...同样,在设计ID-Mapping表时,由于一个用户可以在多个设备上登录,一个设备也能被多个用户登录,所以考虑用缓慢变化维表来记录这种不同时间点状态变化(图3-9)。...拉链表是针对缓慢变化维表一种设计方式,记录一个事物从开始到当前状态全部状态变化信息。 在上图中,通过拉链表记录了userid每一次关联到不同cookieid情况。

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一篇文章搞懂数据仓库:维度表(设计原则、设计方法)

2维度设计原则 (1)维度属性尽量丰富,为数据使用打下基础 (2)给出详实、富有意义文字描述 (3)区分数值型属性和事实 (4)沉淀出通用维度属性,为建立一致性维度做好铺垫 (5)退化维度(DegenerateDimension...) (6)缓慢变化维(Slowly Changing Dimensions) 3、维度设计方法 ---- 1、什么是维度表?...维度设计原则 维度作用一般是查询约束、分类汇总以及排序等,我们在进行维度设计时,应当提前考虑: (1)维度属性尽量丰富,为数据使用打下基础 比如淘宝商品维度有近百个维度属性,为下游数据统计、分析...(6)缓慢变化维(Slowly Changing Dimensions) 维度属性并不是始终不变,它会随着时间流逝发生缓慢变化,这种随时间发生变化维度我们一般称之为缓慢变化维(SCD),缓慢变化维一般使用代理健作为维度主健...缓慢变化三种处理方式: ① TYPE1 直接覆盖原值 适用于:不看历史数据,简单粗暴 ② TYPE2 拉链表 需要在维度行再增加三列:有效日期、截止日期、行标识(可选)。

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数据建模-维度建模-维度设计

(四)维度变化处理 数据仓库重要特点之一是反应历史变化,所以如何处理维度变化维度设计重要工作之一。在Kimball理论中,有三种缓慢变化处理方式以及衍生出来几种其他处理方式。...最后,简单介绍微型维度在避免维度快速增长方面的作用。 三、第三部分 01 缓慢变化维 仓库重要特点之一是反应历史变化,所以如何处理维度变化维度设计重要工作之一。...但在阿里巴巴数据仓库建设实践过程中,虽然我们使用是Kimball维度建模理论,但实际并未使用代理键。我们是如何处理缓慢变化维度,如何记录变化历史呢?为什么不使用代理键呢?  ...第二点原因是,使用代理键会大大增加ETL复杂性,对ETL任务开发和维护成本很高。   下面接着讨论不使用代理键如何处理缓慢变化维度。阿里巴巴数据仓库实践中处理缓慢变化维度方法是快照方式。...处理缓慢变化维度方式,简单而有效,开发和维护成本低。   2. 使用方便,理解性好。数据使用方只需要限定日期即可取到当天快照数据。

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用户画像 | 标签数据存储之Hive真实应用

维度表开发过程中,经常会遇到维度缓慢变化情况,对于缓慢变化维一般会采用:①重写维度值,对历史数据进行覆盖;②保留多条记录,通过插入维度列字段加以区分;③开发日期分区表,每日分区数据记录当日维度属性...下面通过一个案例介绍如何通过HiveETL工作完成ID-Mapping数据清洗工作。 缓慢变化维是在维表设计中常见一种方式,维度并不是不变,随时间也会发生缓慢变化。...如用户手机号、邮箱等信息可能会随用户状态变化而改变,再如商品价格也会随时间变化而调整上架价格。因此在设计用户、商品等维表时会考虑用缓慢变化维来开发。...同样,在设计ID-Mapping表时,由于一个用户可以在多个设备上登录,一个设备也能被多个用户登录,所以考虑用缓慢变化维表来记录这种不同时间点状态变化(图3-9)。...拉链表是针对缓慢变化维表一种设计方式,记录一个事物从开始到当前状态全部状态变化信息。 在上图中,通过拉链表记录了userid每一次关联到不同cookieid情况。

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缓慢变化维度

在正式开始之前,先解释一下什么是缓慢变化维度。笔者个人理解,缓慢变化维度其实就是指在维度表中那些会随着时间变化字段,比如用户基本资料。 注:缓慢是一个相对概念。...这种随时间发生变化维度我们一般称之为缓慢变化维,并且把处理维度历史变化信息问题称为处理缓慢变化问题,有时也简称为处理SCD问题。...0x02 如何处理SCD问题 在《数据仓库工具箱》这本书中一共列举了5中基础缓慢变化类型和3种混合缓慢变化类型。我们只分享一下熟悉4种类型。...TYPE 2:增加新行 数据仓库系统目标之一是正确地表示历史。当提及缓慢变化维度属性时,类型2就是主要应用于支持这一需求技术。...TYPE 3:增加新属性 尽管类型2能够区分历史情况,但它无法保证能够将新属性值和过去历史事实关联,反之亦然。 这时候就可以用到类型3。 注意:这种类型使用哪种场景呢?

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系列 | 漫谈数仓第二篇NO.2 数据模型(维度建模)

1.2 维度维度表,一致性维度,业务过程发生或分析角度,我们主要关注下退化维度缓慢变化维。...(1)退化维度(DegenerateDimension) 在维度类型中,有一种重要维度称作为退化维度,亦维度退化一说。这种维度指的是直接把一些简单维度放在事实表中。...(2缓慢变化维(Slowly Changing Dimensions) 维度属性并不是始终不变,它会随着时间流逝发生缓慢变化,这种随时间发生变化维度我们一般称之为缓慢变化维(SCD)。...④ 混合方式 可根据实际业务场景,混合或选择使用以上三种方式,以快速方便而又准确分析历史变化情况。...ER关系模型上衍生,同时设计出发点也是为了实现数据整合,并非为数据决策分析直接使用

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系列 | 漫谈数仓第二篇NO.2 数据模型(维度建模)

1.2 维度维度表,一致性维度,业务过程发生或分析角度,我们主要关注下退化维度缓慢变化维。...(1)退化维度(DegenerateDimension) 在维度类型中,有一种重要维度称作为退化维度,亦维度退化一说。这种维度指的是直接把一些简单维度放在事实表中。...(2缓慢变化维(Slowly Changing Dimensions) 维度属性并不是始终不变,它会随着时间流逝发生缓慢变化,这种随时间发生变化维度我们一般称之为缓慢变化维(SCD)。...④ 混合方式 可根据实际业务场景,混合或选择使用以上三种方式,以快速方便而又准确分析历史变化情况。...ER关系模型上衍生,同时设计出发点也是为了实现数据整合,并非为数据决策分析直接使用

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聊聊维度建模灵魂所在——维度设计

前言 维度表是维度建模灵魂所在,在维度设计中碰到问题(比如维度变化维度层次、维度一致性、维度整合和拆分等)都会直接关系到维度建模好坏,因此良好维表设计就显得至关重要,今天就让我们就一起来探究下关于维表设计相关概念和一些技术...因此在维度建模中,这一现象称为缓慢变化维度,简称 缓慢变化维(slowly changing dimension, SCD)。...这实际上也涉及了下面要分享缓慢变化几种处理办法。 1. 重写维度值 当一个维度值属性发生变化时,重写维度值方法直接用新值覆盖旧值。...因此维度设计人员只在必要情况下使用此方法,同时需要告知下游分析人员。 采用重写维度值方法维度表和事实表变化如图: ? 采用重写维度值方法处理变化维示例 2....在实际整合中,同一个维度整合需要考虑如下问题: 命名规范:要确保一致和统一 字段类型 :统一整合为一个字段类型 字段编码和含义:编码及含义要整合为一致 与整合相对是拆分 对于大集团公司来说,以中石化为例

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Javac 编译速度缓慢 JDK Bug 定位

背景 Flink 提供了从 Tuple0 ~ Tuple25 Tuple 类供用户选择,顾名思义,每个 Tuple 对象分别可以存储 0 个 ~ 25 个任意类型字段,例如图 1 展示了 Tuple2...图 1:Tuple2 类定义,有着 f0、f1 两个泛型字段 但是,随着 Tuple 维度增多,我们观察到了一个诡异现象:虽然需要编译源码文件增加个数不多,但是编译所需时间越来越长,且并非线性增长...初探 为了找出 Tuple 数与编译时间关系,我们还写了一个自动化脚本,每次向源码里增加 1 个更高维度 Tuple 类(例如依次放入 Tuple26.java、Tuple27.java 等等),观察项目的构建速度...,并绘制了如下曲线(图中公式使用 Excel 趋势线进行拟合),见下图 2: 图 2:Tuple 总数与编译时间关系 可以看到,编译时间随 Tuple 数变化曲线,完美符合三次函数,即该算法时间复杂度约为...在这个 2014 年就提出 JEP-215 中,开发者设计了一种新 javac 方法类型检测机制 TA(Tiered Attribution)来代替现有的 SA(Speculative Attribution

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一次 Javac 编译速度缓慢 JDK Bug 定位

背景 Flink 提供了从 Tuple0 ~ Tuple25 Tuple 类供用户选择,顾名思义,每个 Tuple 对象分别可以存储 0 个 ~ 25 个任意类型字段,例如图 1 展示了 Tuple2...图 1:Tuple2 类定义,有着 f0、f1 两个泛型字段 但是,随着 Tuple 维度增多,我们观察到了一个诡异现象:虽然需要编译源码文件增加个数不多,但是编译所需时间越来越长,且并非线性增长...初探 为了找出 Tuple 数与编译时间关系,我们还写了一个自动化脚本,每次向源码里增加 1 个更高维度 Tuple 类(例如依次放入 Tuple26.java、Tuple27.java 等等),观察项目的构建速度...,并绘制了如下曲线(图中公式使用 Excel 趋势线进行拟合),见下图 2: 图 2:Tuple 总数与编译时间关系 可以看到,编译时间随 Tuple 数变化曲线,完美符合三次函数,即该算法时间复杂度约为...在这个 2014 年就提出 JEP-215 中,开发者设计了一种新 javac 方法类型检测机制 TA(Tiered Attribution)来代替现有的 SA(Speculative Attribution

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数据仓库(09)数仓缓慢变化维度数据处理

数据仓库重要特点之一是反映历史变化,所以如何处理维度变化维度设计重要工作之一。...缓慢变化提出是因为在现实世界中,维度属性并不是静态,它会随着时间流逝发生缓慢变化,与数据增长较为快速事实表相比,维度变化相对缓慢。阴齿这个就叫做缓慢变化维。   ...这里介绍就是这些维度变化处理,这边整理了一下目前主流缓慢变化处理方式。 原样保留或者重写,这种方式理论上都是取最新值作为维度最终取值,每个维度保留一条数据。...这种处理方式是最简单,直接将原系统维度同步过来使用就可以,不用做过多处理。 插人新维度行,每当维度发生变化时候,插入新增一行。...不过按照个人开发经验,不恨很建议采用,具体要根据业务实际情况来选择。 极限存储历史拉链表,这种方式是方式2优化版,就是当新维度行与旧维度变化前后一致时候,会合并一条。

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一次 Javac 编译速度缓慢 JDK Bug 定位

背景 Flink 提供了从 Tuple0 ~ Tuple25 Tuple 类供用户选择,顾名思义,每个 Tuple 对象分别可以存储 0 个 ~ 25 个任意类型字段,例如图 1 展示了 Tuple2...初探 为了找出 Tuple 数与编译时间关系,我们还写了一个自动化脚本,每次向源码里增加 1 个更高维度 Tuple 类(例如依次放入 Tuple26.java、Tuple27.java 等等),观察项目的构建速度...,并绘制了如下曲线(图中公式使用 Excel 趋势线进行拟合),见下图 22.png 可以看到,编译时间随 Tuple 数变化曲线,完美符合三次函数,即该算法时间复杂度约为 O(n^3)。...在这个 2014 年就提出 JEP-215 中,开发者设计了一种新 javac 方法类型检测机制 TA(Tiered Attribution)来代替现有的 SA(Speculative Attribution...通过修改 JAVA_HOME 环境变量,可以让 Maven 选择使用不同 JDK 版本进行编译,我们修改为 JDK 11 路径后,重新进行编译,并再次进行采样,结果发现类型推断已经不再是占用 CPU

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《大数据之路》读书笔记:维度设计

但代理键是不具有业务含义键,一般用于处理缓慢变化维;自然键是具有业务含义键。比如商品,在ETL过程中会生成商品维表唯一标识代理键,但没有业务含义。商品本身自然键是商品ID。...二、维度基本设计方法 维度设计就是确定维度属性过程,书中用淘宝商品维度为例对维度设计进行说明: 1、选择维度或新建维度2、确定主维表。这里主维表一般是ODS表,直接与业务系统同步。...维度设计高级主题 一、维度整合 维表整合内容: 命名规范统一 字段类型统一 公共代码及代码值统一 业务含义相同表统一 业务含义相同表统一,有以下几种集成方式: 采用主从表设计方式将两个表或多个表都有的字段放在主表...维度变化 一、缓慢变化维 数据仓库重要特点之一反映历史变化,所以如何处理维度变化维度设计重要工作之一。 第一种处理方式:重写维度值。不需要保留历史数据。...三、极限存储 历史拉链存储就是处理维度模型中缓慢变化一种方式,通过新增两个时间戳字段(start_dt和end_dt),将所有以天为粒度变更数据记录下来。通常分区字段也是时间戳字段。

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一文读懂如何处理缓慢变化维度(SCD)

多年来,数据处理程序一直面临着处理缓慢变化维度而不丢失其以前历史记录以及保留对事实表关系引用挑战。Kimball方法提出了几种有效处理缓慢变化维度(简称SCD)方法。...经过仔细考虑,数据工程提出了三个选项来管理缓慢变化维度:SCDType1、SCDType2和SCDType3。” 在我们进入每个选项之前,让我们了解客户维度数据结构。...此外,还添加了“状态”列来标记记录是最新还是已过期地位。使用SCD类型2方法客户维度前后图像如下所示。 我们现在将了解如何使用delta框架来实现SCD类型2。...使用SCD类型2方法,可以按时间顺序跟踪随时间变化历史记录,并按时间顺序维护对事实表引用。必须承认,与SCDType1相比,其实现有点棘手。...如果您讨厌SCDType1局限性并且发现SCDType2难以实施和管理,那么这是一个很好权衡。 在许多方面,SCD2型通常被认为是实现缓慢变化维度主要技术。

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数据仓库②-数据仓库与数据集市建模

维表不满足规范化设计(不满足3NF);2. 事实表也不满足规范化设计(1NF都不满足); 3....使用它主要是为了能够处理"缓慢变化维度",本文后面会仔细分析这个问题,这里不纠结。...缓慢变化维度问题 虽然,维表数据比事实表更稳定。但不论如何维度在某些时候总会发生一些变化。在之前曾抛出一个问题:为什么维度建模后关系不是***ID,而是***Key了。...这样做目的其实就是为了解决一种被称为缓慢维度变化(slowly changing dimension)问题。在维度变化后,一部分历史信息就被丢掉了。比如张三是某公司会员。...但仅仅这么做还是不够,代理码需要配合时间戳,以及行标识符使用才能解决缓慢维度变化问题。如下CUSTOMER表使用该方法避免缓慢维度变化: ?

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如何使用postgis做一个高可用附近的人服务?

技术选择上,你选择了最优,你就节约了时间和成本,人生苦短,作为使用者没必要在一些半成品上浪费时间。postgresql本身是最优秀开源RDBMS,postgis是功能最多、最成熟开源gis数据库。...基本数据结构如下: 有三个比较重要点 通过create extension语句创建postgis插件,每个库只能创建一次 创建一个gis类型字段,支持POINT、POLYGON等多种数据类型,我们后续排序和计算都将使用此字段...但万变不离其宗,这些花拳绣腿会引入额外复杂性,远不如简单自定义路由来方便快捷,我们引入节点权重意义就在这里,如某些节点因为IO等运算缓慢,就可以降低其权重来解决。...比如查询一批拥有"逗逼"标签的人 我们采用pg另外一个原因就是,它数据类型非常丰富,这在使用中就显得特别简洁和方便。pg是一个学术派很浓数据库,能够试用一些最前沿功能。...这个比较简单,可以使用脚本轮训检测,也可以使用repmgr主动通知功能,构造事件写入配置中心。

2.6K50

数据仓库指北

数据仓库基础必备问题 2. 数据仓库几种数据表 3. 数据仓库分层设计及各层作用 4. 数据仓库几种数据模型 5. 维度建模 一、 灵魂十二问 Q1:大数据数据来源?...指的是数据仓库维度表中,那些随着时间会缓慢发生变化维度,但是变化又不明显,即维度变化不频繁维度。...(PS:由于篇幅问题,这次不在这里详述,下次有空我再安排一篇文章细讲缓慢变化维和拉链表设计实现) Q10:什么是次留用户,7日留存?...,同样IO可以读取更多事实表记录,整型字段做外键关联效率也高,提升性能; ③使用代理键可用来处理缓慢变化情况,例如拉链表。...维度维度表是存放着维度属性集合,维度数据固定或者变化缓慢,且数据量不大,把维度看成是分析数据角度,就是按什么角度来分析数据 4.

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数据仓库核心概念

维度表包含BI应用所需要用于过滤及分类事实描述属性。 维度表:维度表存储了描述业务实体数据,如客户信息、产品详情、地理位置、时间等。这些数据通常是文本或日期时间类型字段。...缓慢变化维:缓慢变化维(Slowly Changing Dimension,简称SCD)是数据仓库中处理随时间变化维度属性一种技术。...在现实世界业务数据中,维度数据(如客户信息、产品分类、员工记录等)可能会随时间发生变化,但这种变化通常是缓慢,不像事实数据那样频繁更新。...缓慢变化目的是确保数据仓库能够准确地反映这些维度数据历史变化情况,从而支持时间序列分析和历史趋势分析。 一致性维度:当不同维度属性具有相同列名和领域内容时,称维度表具有一致性。...:总线矩阵(Bus Matrix)是一种数据仓库和数据建模中使用设计方法,它用于组织和管理数据仓库中维度和事实表。

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