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深入探讨数据仓库建模与ETL的实践技巧[5]
1、数据仓库数据建模的几种思路主要分为一下几种 星型模式 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。
2、【答案】：Kimball数据仓库构建方法中，ETL的过程和传统的实现方法有一些不同，主要分为四个阶段，分别是抽取（extract）、清洗（clean）、一致性处理（comform）和交付（delivery），简称为ECCD。
3、首先你得搞清楚建设数仓的目的是什么 是偏向于整合各系统数据，为数据分析决策服务，还是偏向于快速的完成分析决策需求？如果是前者，那么在数据仓库建模的时候一般会选择ER建模方法；如果是后者，一般会选择维度建模方法。
如何深入浅出理解数据仓库建模?
所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中有什么、怎样组织的和如何分布的等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。
数据仓库数据建模的几种思路主要分为一下几种 星型模式 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。
应该先优先考虑为业务处理获取最有原子性的信息而开发维度模型。原子型数据是所收集的最详细的信息，这样的数据不能再做更进一步的细分。
数据仓库接典型的两种数据仓库建模的理论是维度建模和基于主题域的实体关系建模，这两种方式分别以Kimball和Immon两位大师为代表。
数据仓库建模概念
1、数据库概念模型用于信息世界的建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具，也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。
2、数据库和逻辑模型有概念模型、层次模型、网状模型和关系模型四种。逻辑模型，是指数据的逻辑结构。逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出业务部门的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用。
3、星型模式 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。
深入探讨数据仓库建模与ETL的实践技巧[4]
1、，数据源确认2，分析维度和事实度量3。通过逻辑进行数据清洗清洗完成加载至在第2步设计好的数据仓库中。
2、数据仓库数据建模的几种思路主要分为一下几种 星型模式 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。
3、数据仓库和ETL东西 数据仓库和ETL才能对于大数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL东西，比方StitchData或Segment都十分有用。
4、首先你得搞清楚建设数仓的目的是什么 是偏向于整合各系统数据，为数据分析决策服务，还是偏向于快速的完成分析决策需求？如果是前者，那么在数据仓库建模的时候一般会选择ER建模方法；如果是后者，一般会选择维度建模方法。
请问数据仓库都用什么建立?
第二，体系结构的性。它使得项目在各个阶段转换时，数据仓库和它所支持的系统的物理以及逻辑架构都具有持续性，不会发生改变。这也是你能提供的。发出警告 最后你要记住，你并不是登上新大陆的人。
设立代理键：代理键是维表中一些没有业务含义的字段，只是一个由数据仓库加载程序时建立的数字。2 空间数据仓库构建方法。
数据仓库数据建模的几种思路主要分为一下几种 星型模式 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。
首先，数据仓库对于企业来说是比较传统的数据管理方案，具有一定规模的企业通过建立数据仓库能够解决一定的“数据孤岛”问题，从而能够让企业的数据有一个更加合理的利用，同时也能够让多个系统通过数据仓库完成互联互通。
背景资料 工厂需建立一个管理数据库存储以下信息：工厂信息包括工厂代号，工厂名，厂长名及工厂运营开销。一个厂内有多个车间，每个车间有车间号、车间主任姓名、地址，电话及每个月的车间运营开销。
开源的数据库不少，公司内部使用的话，看你的实际需求，如果结构比较简单，数据量不大的，从网上下载个mysql和对应的管理工具就行。如果稍复杂的，就用大型的关系型数据库吧，如oracle、SQL SERVER等等。
到此，以上就是小编对于数据仓库的建模理论的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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