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数据库或数据仓库中的事实和Dim表?

在数据库或数据仓库中,事实表(Fact Table)和维度表(Dimension Table)是用于构建多维数据模型的重要概念。

事实表是用于存储业务事实数据的表,它通常包含了与业务过程相关的度量(Measure)或指标(Metric),例如销售额、订单数量、用户访问次数等。事实表的每一行代表了一个特定的业务事实,而每一列则对应着不同的度量。事实表通常包含一个或多个外键,用于与维度表建立关联关系。

维度表是用于描述事实表中的度量所涉及的业务维度的表,它包含了与业务过程相关的维度属性(Dimension Attribute)。维度属性可以是描述性的,例如时间、地理位置、产品等,也可以是层级结构的,例如时间维度可以包含年、季度、月等层级。维度表的每一行代表了一个唯一的维度值,而每一列则对应着不同的维度属性。

事实表和维度表之间通过共享的维度键(Dimension Key)建立关联关系,这样可以实现多维数据分析和查询。通过对事实表中的度量进行聚合计算,结合维度表中的维度属性,可以进行复杂的数据分析和决策支持。

在腾讯云的数据库产品中,可以使用云数据库 TencentDB 来存储和管理事实表和维度表的数据。TencentDB 提供了多种类型的数据库,包括关系型数据库(如 MySQL、SQL Server)、分布式数据库(如 TDSQL、TBase)以及云原生数据库(如 TiDB)。根据具体的业务需求和数据规模,可以选择适合的数据库类型和规格。

此外,腾讯云还提供了数据仓库解决方案,如云数据仓库 Tencent Cloud Data Warehouse(CDW)和弹性MapReduce(EMR)。CDW 是一种高性能、弹性扩展的数据仓库服务,支持海量数据存储和多维分析查询。EMR 则是一种大数据处理平台,可以用于数据清洗、转换和分析等工作。

更多关于腾讯云数据库和数据仓库产品的详细介绍和使用指南,可以参考以下链接:

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一文了解数据库和数据仓库

互联网已经高速发展了很多年,各大企业都根据自己的业务搭建了自己的门户网站,拥有自己的服务器,以及自己的用户。用户在对企业的服务进行交互访问时,用户给企业反馈的信息去哪里了?比如说我们最常见的注册信息,企业给到我们的资源从哪里来的?比如说最常见的商品列表。其实这些数据都存放在企业级的数据库当中,离开了数据库,在优秀的架构设计,在优秀的代码都是没有灵魂的。目前企业主流的数据一般分为关系型数据库和非关系型数据库,常见的关系型数据库:mysql,oracle,sqlserver等,常见的非关系型数据库:redis,hbase,mongodb等。数据库的存在,其主要作用是满足在用户和企业服务交互时,满足低时延的增删改查操作。

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维度模型数据仓库(四) —— 初始装载

(三)初始装载         在数据仓库可以使用前,需要装载历史数据。这些历史数据是导入进数据仓库的第一个数据集合。首次装载被称为初始装载,一般是一次性工作。由最终用户来决定有多少历史数据进入数据仓库。例如,数据仓库使用的开始时间是2015年3月1日,而用户希望装载两年的历史数据,那么应该初始装载2013年3月1日到2015年2月28日之间的源数据。在2015年3月2日装载2015年3月1日的数据,之后周期性地每天装载前一天的数据。在装载事实表前,必须先装载所有的维度表。因为事实表需要维度的代理键。这不仅针对初始装载,也针对定期装载。本篇说明执行初始装载的步骤,包括标识源数据、维度历史的处理、使用SQL和Kettle两种方法开发和测试初始装载过程。         设计开发初始装载步骤前需要识别数据仓库的每个事实表和每个维度表用到的并且是可用的源数据,并了解数据源的特性,例如文件类型、记录结构和可访问性等。表(三)- 1里显示的是本示例中销售订单数据仓库需要的源数据的关键信息,包括源数据表、对应的数据仓库目标表等属性。这类表格通常称作数据源对应图,因为它反应了每个从源数据到目标数据的对应关系。生成这个表格的过程叫做数据源映射。在本示例中,客户和产品的源数据直接与其数据仓库里的目标表,customer_dim和product_dim表相对应。另一方面,销售订单事务表是多个数据仓库表的源。

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维度模型数据仓库(三) —— 准备数据仓库模拟环境

(二)准备数据仓库模拟环境         上一篇说了很多数据仓库和维度模型的理论,从本篇开始落地实操,用一个小而完整的示例说明维度模型及其相关的ETL技术。示例数据库和ETL的SQL实现是在《Dimensional Data Warehousing with MySQL: A Tutorial》基础上做了些修改,增加了Kettle实现的部分。本篇详细说明数据仓库模拟实验环境搭建过程。         操作系统:Linux 2.6.32-358.el6.x86_64         数据库:MySQL 5.6.14 for Linux 64位         Kettle:GA Release 5.1.0         实验环境搭建过程:         1. 设计ERD         2. 建立源数据数据库和数据仓库数据库         3. 建立源库表         4. 建立数据仓库表         5. 建立过渡表         6. 生成源库测试数据         7. 生成日期维度数据         源数据数据库初始ERD如图(二)- 1所示         数据仓库数据库初始ERD如图(二)- 2所示         执行清单(二)- 1里的SQL脚本完成2-7步的任务

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基于Hadoop生态圈的数据仓库实践 —— 进阶技术(十一)

十一、多重星型模式 从“进阶技术”开始,已经通过增加列和表扩展了数据仓库,在进阶技术(五) “快照”里增加了第二个事实表,month_end_sales_order_fact表。这之后数据仓库模式就有了两个事实表(第一个是在开始建立数据仓库时创建的sales_order_fact表)。有了这两个事实表的数据仓库就是一个标准的双星型模式。 本节将在现有的维度数据仓库上再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。 1. 一个新的星型模式 下图显示了扩展后的数据仓库模式。

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维度模型数据仓库(十五) —— 多重星型模式

(五)进阶技术         10. 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. “快照”里增加了第二个事实表,month_end_sales_order_fact表。这之后数据仓库模式就有了两个事实表(第一个是在开始建立数据仓库时创建的sales_order_fact表)。有了这两个事实表的数据仓库就是一个正式的双星型模式。         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。模式中有三个星型结构。sales_order_fact表是第一个星型结构的事实表,与其相关的维度表是customer_dim、product_dim、date_dim和sales_order_attribute_dim表。month_end_sales_order_fact表是第二个星型结构的事实表。product_dim和month_dim是其对应的维度表。第一个和第二个星型结构共享product_dim维度表。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。它的维度除了存储在已有的date_dim和product_dim表,还有一个新的factory_dim表。第三个星型结构的数据来自源数据。

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从本篇开始,介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例,说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。本篇首先介绍一个小而典型的销售订单示例,描述业务场景,说明示例中包含的实体和关系,并在MySQL数据库上建立源数据库表并生成初始的数据。我们要在Hive中创建源数据过渡区和数据仓库的表,因此需要了解与Hive创建表相关的技术问题,包括使用Hive建立传统多维数据仓库时,如何选择适当的文件格式,Hive支持哪些表类型,向不同类型的表中装载数据时具有哪些不同特性。我们将以实验的方式对这些问题加以说明。在此基础上,我们就可以编写Hive的HiveQL脚本,建立过渡区和数据仓库中的表。本篇最后会说明日期维度的数据装载方式及其Kettle实现。

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