知识大全 深入探讨数据仓库建模与ETL的实践技巧[4]
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缓慢变化维度第三种类型
新增数据维度成员改变了属性 例如 某一维度成员新加入了一列 该列在历史数据中不能基于它浏览 而在目前数据和将来数据中可以按照它浏览 那么此时我们需要改变维度表属性 即加入新的字段列 那么 我们将使用存储过程或程序生成新的维度属性 在后续的数据中将基于新的属性进行查看
(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
在公司的大量数据堆积如山时 我们想看看里面究竟是什么 结果发现里面是一笔笔生产记录 一笔笔交易记录… 那么这些记录是我们将要建立的事实表的原始数据 即关于某一主题的事实记录表
我们的做法是将原始表与维度表进行关联 生成事实表(图六 pic bmp) 注意在关联时有为空的数据时(数据源脏) 需要使用外连接 连接后我们将各维度的代理键取出放于事实表中 事实表除了各维度代理键外 还有各量度数据 这将来自原始表 事实表中将存在维度代理键和各量度 而不应该存在描述性信息 即符合 瘦高原则 即要求事实表数据条数尽量多(粒度最小) 而描述性信息尽量少
如果考虑到扩展 可以将事实表加一唯一标识列 以为了以后扩展将该事实作为雪花型维度 不过不需要时一般建议不用这样做
事实数据表是数据仓库的核心 需要精心维护 在JOIN后将得到事实数据表 一般记录条数都比较大 我们需要为其设置复合主键和索引 以实现数据的完整性和基于数据仓库的查询性能优化 事实数据表与维度表一起放于数据仓库中 如果前端需要连接数据仓库进行查询 我们还需要建立一些相关的中间汇总表或物化视图 以方便查询
三 什么是ETL
在数据仓库的构建中 ETL贯穿于项目始终 它是整个数据仓库的生命线 包括了数据清洗 整合 转换 加载等各个过程 如果说数据仓库是一座大厦 那么ETL就是大厦的根基 ETL抽取整合数据的好坏直接影响到最终的结果展现 所以ETL在整个数据仓库项目中起著十分关键的作用 必须摆到十分重要的位置
cha138/Article/program/SQL/201311/16277相关参考
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一课程简介 定价￥ 本视频课程共课时主要讲述了数据仓库（DW）和数据挖掘（DM）的基本方法基本原理重点说明这些方法的主要思想和技术在数据仓库部分不仅全面深入地介绍了基本概念和体系结构而且详细阐述了
在数据仓库中经常查询的SQL总带有下列特征: ◆几个表进行关联 ◆只有一个数据量巨大的表称为事实表 ◆其他的都是编码表称为维表 ◆维表和事实表之间有主外键关系 假设有D(key)D(ke