事实表 每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据，如现金登记事务所产生的数据，事实数据表通常包含大量的行。...事实数据表的主要特点是包含数字数据（事实），并且这些数字信息可以汇总，以提供有关单位作为历史的数据，每个事实数据表包含一个由多个部分组成的索引，该索引包含作为外键的相关性纬度表的主键，而维度表包含事实记录的特性...非累计的度量值也可以用于事实数据表，单汇总结果一般是没有意义的，例如，在一座大厦的不同位置测量温度时，如果将大厦中所有不同位置的温度累加是没有意义的，但是求平均值是有意义的。...维度表 维度表可以看作是用户来分析数据的窗口，纬度表中包含事实数据表中事实记录的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息，维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构...在维度表中，每个表都包含独立于其他维度表的事实特性，例如，客户维度表包含有关客户的数据。维度表中的列字段可以将信息分为不同层次的结构级。
无事实的事实表 本篇讨论一种技术，用来处理源数据中没有度量的需求。例如，产品源数据不包含产品数量信息，如果系统需要得到产品的数量，很显然不能简单地从数据仓库中直接得到。...这时就要用到无事实的事实表技术。使用此技术可以通过持续跟踪产品的发布来计算产品的数量。可以创建一个只有产品（计什么数）和日期（什么时候计数）维度代理键的事实表。...之所以叫做无事实的事实表是因为表本身并没有度量。 ...图（五）- 12-1显示了跟踪产品发布数量的数据仓库模式（只显示与product_count_fact表有关的表）。...product_launch_date_dim维度表是日期维度表的子集。 下面要初始装载product_count_fact表。
KDT#13 可以作为维度表使用的事实表 事实表从粒度的角度分为三种，分别是交易粒度事实表、周期快照事实表和累计快照事实表。 交易粒度事实表能提供某个确切时刻的描述信息。...这是一个典型的记录的度量事实都是文本型描述信息的事实表。这样的事实表和维度表之间的区别并不明显。 这个事实表中有三个是关联到普通维度表的外键，分别是变更日期、代理和交易类型。...帐户号（NK）是帐户的自然键，是帐户的唯一标识。帐户号（SK）是帐户的代理键，也是这个事实表的主键，它标识了这个事实表中的每一次变化。...） 对后一个事实表进行分析，其中的一条记录可以准确的对应到前一张事实表中相应时点的帐号信息上，即我们可以得到每一次交易时点时帐户对应的客户信息。...我们会发现，前一张事实表和维度表并没有什么差别。
前面我们分析了职场基本功、数据指标体系，少量的数据仓库内容，今天我们来就工作中经常遇到的数据维护问题，聊一下流量日志的维度表搭建思考。...场景举例 1.某产品页面 A 最初上线页面埋点 id：page1234 name：x业务频道页 2.x 时间页面 A 迭代优化，由于信息不对称，页面 A 采用新的埋点 id：page2345 name...id、name不一致，数据可视化中需要做归一处理； 0x02 数据埋点维度表 基于场景问题的存在，通常要专门维护数据埋点维度表，将种种的“数据埋点”问题，以人工的方式“清洗数据”，比如将以上的场景举例问题翻译为维表数据如下...说明： 1.将历经3次变动更新的埋点映射为统一的“union_page_id”，进行统一的命名规范“x业务频道推荐页”。...小姬：数据埋点日志记录了用户访问的page_id等埋点数据信息，以日志中的page_id关联维度表中的page_id，获取union_page_id做去重处理（会关联出多条数据，然后做归一化），最终展示的是
使用专门的建模软件进行ER建模、关系建模、维度建模，而具体实现则在Hive/Spark SQL下进行。没办法，谁让这些开源工具没有提供自带的可视化建模插件呢:-(。...ETL工作的实质就是从各个数据源提取数据，对数据进行转换，并最终加载填充数据到数据仓库维度建模后的表中。只有当这些维度/事实表被填充好，ETL工作才算完成。...接下来分别对抽取，转换，加载这三个环节进行讲解： 1. 抽取(Extract) 数据仓库是面向分析的，而操作型数据库是面向应用的。显然，并不是所有用于支撑业务系统的数据都有拿来分析的必要。...这样做能充分利用平台的分布式特性，同时使业务系统更专注于业务本身。 OLAP/BI工具 数据仓库建设好以后，用户就可以编写SQL语句对其进行访问并对其中数据进行分析。...显然，这种架构下的查询没有MOLAP快速。因为ROLAP中，所有的查询都是被转换为SQL语句执行的。而这些SQL语句的执行会涉及到多个表之间的JOIN操作，没有MOLAP速度快。 3.
而且我们不必担心数据量和数据没有提前汇总带来的问题，因为在后续的建立CUBE时已经将数据提前汇总了。...这样新来的数据要改写历史数据，这时我们要使用UPDATE，例如产品的ID号码为123，后来发现ID 号码错误了，需要改写成456，那么在修改好的新数据插入时，维度表中原来的ID号码会相应改为456，这样在维度加载时要使用第一种类型...（五）创建事实表 在确定好事实数据和维度后，我们将考虑加载事实表。...在数据仓库构建中，ETL关系到整个项目的数据质量，所以马虎不得，必须将其摆到重要位置，将ETL这一 大厦根基筑牢。 五、ETL和SQL的区别与联系 如果ETL和SQL来说，肯定是SQL效率高的多。...通过固定的抽取，转换，加载到数据仓库中，即可很容易实现。 那么SQL呢？SQL事实上只是固定的脚本语言，但是执行效率高，速度快。不过灵活性不高，很难跨服务器整合数据。
而且不必担心数据量和数据没有提前汇总带来的问题，因为在后续的建立CUBE时已经将数据提前汇总了。...这样新来的数据要改写历史数据，这时要使用UPDATE，例如产品的ID号码为123，后来发现ID号码错误了，需要改写成456，那么在修改好的新数据插入时，维度表中原来的ID号码会相应改为456，这样在维度加载时要使用第一种类型...在数据仓库构建中，ETL关系到整个项目的数据质量，所以马虎不得，必须将其摆到重要位置，将ETL这一大厦根基筑牢。 05 ETL与SQL的区别及联系 如果ETL和SQL来说，肯定是SQL效率高的多。...通过固定的抽取，转换，加载到数据仓库中，即可很容易实现。 那么SQL呢？SQL事实上只是固定的脚本语言，但是执行效率高，速度快。不过灵活性不高，很难跨服务器整合数据。...所以具体在什么时候使用ETL和SQL就很明显了，当需要多数据源整合建立数据仓库，并进行数据分析的时候，使用ETL。如果是固定单一数据库的数据层次处理，就使用SQL。当然，ETL也是离不开SQL的。
而且我们不必担心数据量和数据没有提前汇总带来的问题，因为在后续的建立CUBE时已经将数据提前汇总了。...这样新来的数据要改写历史数据，这时我们要使用UPDATE，例如产品的ID号码为123，后来发现ID 号码错误了，需要改写成456，那么在修改好的新数据插入时，维度表中原来的ID号码会相应改为456，这样在维度加载时要使用第一种类型...5.创建事实表 在确定好事实数据和维度后，我们将考虑加载事实表。...在数据仓库构建中，ETL关系到整个项目的数据质量，所以马虎不得，必须将其摆到重要位置，将ETL这一 大厦根基筑牢。 ETL和SQL的区别与联系 如果ETL和SQL来说，肯定是SQL效率高的多。...通过固定的抽取，转换，加载到数据仓库中，即可很容易实现。 那么SQL呢？SQL事实上只是固定的脚本语言，但是执行效率高，速度快。不过灵活性不高，很难跨服务器整合数据。
维度(dimension)是观察事物的角度，也是数据库事实表中用来描述数据分类的层次结构。维度在数据中就是表示为列，在SQL中用作过滤和分组。...在星型模型中，只有一个事实表，并且每一个维度有一个单独的表。 事实表中的每一个元组都是一个外键指向维度表的主键。每一个维度表的列是组成这个维度的所有属性。如下图所示。 ?...另外一个常见的数据库设计方法是“雪花模型”。雪花模型通过定义单独的维度表，改进了星型模型中没有明确提供维度层级的问题。是谓维度表的正则化，如下图。但星型模型更适合浏览维度层级。 ?...除了事实表和维度表，数据仓库还需要创建pre-aggregation 表用于存储挑选的摘要数据。...Meta Data部分依然保持了原来的数据建模，并没有改变数据集成方式。这样的架构继承了经典的仓库架构，提高系统扩展性，在满足业务需求的同时，最大化的保护已有投资。
它指的是表中的数据是不可逆的，只有插入操作没有删除或者修改操作，表示在过去一段时间内完成的事实业务数据。比如这张表表示的某些产品的下载信息，用户什么时候下载了产品就会在数据库中记录一条数据。...第三类 - 关联编辑信息的无时间特征数据表 这类表本身没有任何可以标识的自增长 ID 或者时间戳，只保留基本信息，所有的编辑操作等信息专门有一张表来记录。...那么实际上从 Source 到 Staging 的过程中，就已经有意识的对维度和事实进行了分类加载处理。通常情况下，作为维度的数据量较小，而作为业务事实数据量通常非常大。...通常情况下，对数据仓库从 Source 到 Staging 增量数据的处理可以按照这种方式： 对于具有维度性质的数据表可以在 Staging 中采取全卸载，全重新加载的模式。...第三次执行的时候，发现 Audit 表中第二次有两条没有执行成功，因此只会对上次没有成功的两个表再次加载数据。
修改一下日历表结构（在表CALENDAR_INFO 中添加一个字符串格式的字段Lunar）和存储过程。...执行存储过程 EXEC proc_calendar 2019 结果如下： 我们去查了一下日历，验证结果是正确的 日期维度表作用 可能有同学会问，花这么大力气就写了个这个，到底有什么用啊？...既然叫维度表，那肯定是跟维度有关了，有了这个维度表，我们可以通过多维数据集来查看不同日期维度的具体数据，特别是应用在可视化报表开发方面。...下面就是一个比较简单的Power BI报表，这里我们就使用到了日期维度表中的年月。...Power BI效果图 至此，一个包含农历的完整日期维度表就生成了，有兴趣的小伙伴可以用MySQL或Oracle进行改写一下。
宽表通用圈选洞察引擎： 任意维度的集合交并差计算 SQL 逻辑 select count(UserID) from visits_v1 where Age > 20 and StartTime >
转换（Transform）：对提取的数据进行清洗、转换和整合，以便于存储和分析。加载（Load）：将转换后的数据加载到数据仓库中。...Microsoft SSIS：一款商业化的ETL工具，集成在SQL Server中，支持多种数据源和数据转换技术。总之，ETL技术和工具的选择取决于具体的业务需求和数据特点。...以下是几种业界常用的数据建模技术：维度建模维度建模是一种基于维度的数据建模技术，它将数据组织成一个星型或雪花型的结构。维度建模通常包括事实表和维度表两种类型的表。...事实表包含数值型数据，例如销售额、数量和利润等。维度表包含描述性数据，例如时间、地点和产品等。维度建模的优点是简单、易于理解和使用，适用于大多数数据仓库场景。...业务过程模型描述业务过程的流程和规则，数据模型描述数据之间的关系。数据仓库建模的优点是与业务过程紧密相关，适用于需要深入理解业务过程的数据仓库场景。
代理键是由系统生成的主键，它不是应用数据，没有业务含义，对用户来说是透明的。 维度表 维度表的记录数通常比事实表少，但每条记录包含有大量用于描述事实数据的属性字段。...图2-3 星型模式的销售数据仓库 Fact_Sales是唯一的事实表，Dim_Date、Dim_Store和Dim_Product是三个维度表。每个维度表的Id字段是它们的主键。...事实表的Date_Id、Store_Id、Product_Id三个字段构成了事实表的联合主键，同时这个三个字段也是外键，分别引用对应的三个维度表的主键。...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。...当业务实体之间存在交易数据的时候，需要为没有加权的链接表设计附属表，也可以根据交易数据的不同变化情况设计多个附属表。 4.
group by DepartmentId); 13.客户隐私管理是银行业的重中之重，现需要对数据仓库中多张表中存储的不同格式的客户手机号虚拟出一个"手机号ID",该ID会被用于公网中的系统间调用，你会如何生成该...事实表： 每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。...事实数据表可能包含业务销售数据，如现金登记事务所产生的数据，事实数据表通常包含大量的行一般事实表中只存放数字或者一些Flag用来统计(Count)，如收益、数量、支出等 维度表(Dimension Table...)： 维度表可以看作是用户来分析数据的窗口，维度表中包含事实数据表中事实记录的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息，维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构...（2）SQL 语句调节： 1)选用join key分布最均匀的表作为驱动表。做好列裁剪和filter操作，以达到两表做join 的时候，数据量相对变小的效果。
该列的值要么是分公司表的分公司编号列中的值，要么是空（如新员工已经加入了公司，但还没有被分派到某个具体的分公司时）。 4．关系数据库语言 关系数据库的主要语言是SQL语言。...● 没有部分依赖。 例如，员工表的一个候选键是{id, mobile, deptNo}，而deptName依赖于{deptNo}，同样name仅依赖于{id}，因此不是2NF的。...一般使用下面的过程构建维度模型： ● 选择业务流程 ● 声明粒度 ● 确认维度 ● 确认事实 1．选择业务流程 确认哪些业务处理流程是数据仓库应该覆盖的，是维度方法的基础。...代理键是由系统生成的主键，它不是应用数据，没有业务含义，对用户来说是透明的。 2．维度表 维度表的记录数通常比事实表少，但每条记录包含有大量用于描述事实数据的属性字段。...事实表的Date_Id、Store_Id、Product_Id三个字段构成了事实表的联合主键，同时这个三个字段也是外键，分别引用对应的三个维度表的主键。
what 定义： 是一种数据仓库架构，建立在hadoop之上 主要作用： 存储、查询、分析存放在HDFS/HBase中的大规模数据 执行原理： Hive有自己的类SQL，即HQL，它将SQL解析为M/...存储原理： hive的数据存储在HDFS上，hive的表其实就是HDFS的目录，hive没有自己的数据存储格式，存储结构主要包括：数据库、文件、表、视图、索引。...Transform，数据转换，把原始数据转换成期望的格式和维度。如果用在数据仓库的场景下，Transform也包含数据清洗，清洗掉噪音数据。...Load，数据加载，把处理后的数据加载到目标处，比如数据仓库。...数据库和数据仓库存放的货物基本相同，但是摆放的方式不一样，一种侧重于业务，一种侧重于反映本质的维度。
同时，为了提高数据明细层的易用性，该层会采用一些维度退化手法，当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时，就可以退化维度，将维度退化至事实表中，减少事实表和维表的关联。...例如：订单id,这种量级很大的维度，没必要用一张维度表来进行存储，而我们一般在进行数据分析时订单id又非常重要，所以我们将订单id冗余在事实表中，这种维度就是退化维度。...2）自下而上Ralph Kimball先生推崇“自下而上”的方式，他认为建设数据仓库应该按照实际的应用需求，加载需要的数据，不需要的数据不要加载到数据仓库中。...（RDBMS），例如 SQL Server，Oracle，MySQL 中创建数据表的时候，如果数据表的设计不符合这个最基本的要求，那么操作一定是不能成功的。...正是有了元数据，才使得数据仓库的最终用户可以随心所欲地使用数据仓库，利用数据仓库进行各种管理决策模式的探讨。元数据是数据仓库的应用灵魂，可以说没有元数据就没有数据仓库。
确定事实 前言 我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库（如 Hive ），还是基于传统 MPP 架构的数据仓库（如Teradata ），抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server...维度属性是查询约柬条件（ SQL where 条件）、分组（ SQL group 语句）与报表标签生成的基本来源在查询与报表需求中， 属性用 by （按）这个单词进行标识。...星形架构是一种非规范化的结构，其数据存储存在冗余，比如考虑商品的维度表，其品牌信息在商品的每一行中都存在，包括其品牌 ID 、名称、品牌拥有者等。...当有一个或者多个维度表没有直接连接到事实表，而是通过其他维度表连接到事实表上时，整个组合的形状就像雪花一样，这种架构被称为雪花架构。...雪花架构是对星形架构维度表的规范化，比如上述的商品表例子，在雪花架构中，其每一行仅存储品牌 ID ，而品牌的所有其他信息（包括品牌名称、拥有者、注册地等所有描述信息）都存储在单独的品牌维度表内。
将经过转换的数据载入至目标表的各维度与指标数据与对标数据进行对标验证其一致性 二、ETL测试场景和测试用例 1. 根据对应的映射文件验证"源"与"目标数据仓库"的表结构 2....要确保所有期望的数据都已经完整的加载到目标表中 . 要比较源和目标数据的个数（即确保计数上的完整） . 检查出现的任何不合格的记录 ....要检查比较目标数据仓库和源数据的关键字段的唯一性和正确性问题[主键一致] . 数据要没有拼写错误或不准确的记录。 . 无超出业务许可范围的数据记录存在 ....通常使用的是全量数据验证方法，应用层的目标表数据验证时，则使用汇总层的表再left join各种维度表，拿到对应的维度的值后再与应用层的目标表进行join 根据需求中同一个维度或指标的不同场景，进行case...验证数据经过业务转换后是否满足预定的转换逻辑以及验证源和目标数据计算是否一致主要表的主、外键等约束是否正常 3. 验证ETL过程数据表的主外键关系是否保存验证没有冗余表，数据库最佳化 4.
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