退化维度技术减少维度的数量,简化维度数据仓库模式.简单的模式比复杂的更容易理解,也有更好的查询性能.        有时,维度表中除了业务主键外没有其它内容.例如,在本销售订单示例中,订单维度表除了订单号,没有任何其它属性,而订单号是事务表的主键,这种维度就是退化维度.业务系统中的主键通常是不允许修改的.销售订单只能新增,不能修改已经存在的订单号,也不会删除订单记录.因此订单维度表也不会有历史数据版本问题.退化维度常见于事务和累计快照事实表中.        销售订单事实表中的每行记录都包括作为

这篇文章是基于上一篇 SSAS 系列 - 多维数据集维度用法之一 引用维度 Referenced Dimension 继续讲解多维数据集维度用法中的事实维度. 事实维度,顾名思义就是把事实表 Fact*** 中的某一个或多个属性抽取出来形成一个维度,而不像以前直接通过维度表 Dim*** 来创建一个维度. 先来了解一下为什么不通过维度表来创建维度,而非要从一个事实表中抽取某个属性形成一个单独的维度,这是我们的疑问. 下面是从 FactResellerSales 表中抽取的一些记录,主要包括订单编

以前介绍了几个基本工具:saiku 和 Schema Workbench,算是入门级别的了解多维报表,如果要继续深入,需要深入了解如下几个概念: 1.OLAP 联机分析处理,和他对应的是OLTP(联机事务处理). OLTP:做为一个开发人员,OLTP是最常用的,甚至都不需要理解这个概念!比如各种门票销售系统.付款系统等等.这些系统对相应速度要求特别高 OLAP:主要用于分析和决策,是数据仓库的主要应用.比如:渠道A在2015-10-01给产品B带来多少pv.uv.订单.销售额等数据,这就对分析的

开篇介绍 对于维度成员和事实数据直接的关系看到更多的可能还是一对一,一对多的关系.比方在事实维度(或退化维度)中一个订单和明细号组合而成的ID,对应的就是事实表中的一条数据,这就是一对一的关系.比方说在产品维度中,一个产品维度成员可能对应着多个事实数据成员,这就是一对多的关系.说简单点,就是事实表的外键引用了维度表的主键,形成了这种关系. 下面的这个例子就是一种多对多的情况,通常情况下,如果维度和度量值组中间是多对多的关系,那么在它们之间就需要创建一个中间事实表. 这个中间事实表的主键在数据仓库

数仓建模首推书籍<数据仓库工具箱:维度建模权威指南>,本篇文章参考此书而作.文章首发公众号:五分钟学大数据,公众号中发送"维度建模"即可获取此书籍第三版电子书 先来介绍下此书,此书是基于作者 60 多年的实际业务环境而总结的经验及教训,为读者提供正式的维度设计和开发技术.面向数仓和BI设计人员,书中涉及到的内容非常广泛,围绕一系列的商业场景或案例研究进行组织.强烈建议买一本实体书研究,反复通读全书至少三遍以上,你的技术将会有质的飞跃. 数仓工具箱 因为本文是纯理论知识,密密

什么是Fact(事实)维度关系 开发过SSAS Cube的开发人员应该都知道,Cube的维度用法中有一种叫Fact(事实)关系类型,如下图所示: Fact(事实)维度关系就如同上面截图中红框中的描述一样,指的是一张表即是事实表又是维度表,也就是数据仓库中通常说的“退化维度”.比如在本例中我们的FactInternetSales(FactInternetSales表在数据源视图中的FriendlyName是Internet Sales Facts,所以在Cube中FactInternetSales

1.优化查询精度 优化原因:当维度过多时,查询很复杂,效率较慢.因此看能否通过优化sql的方式来提高查询效率. 代码跟踪查看(维度多余3时查询条件里面有in,优化不用in关键字) public abstract class AbstractQuerySpec implements QuerySpec { protected Map<String, String> nonDistinctGenerateSql(SqlQuery sqlQuery){ String expr = column.ge

SSAS Date 维度基本上在所有的 Cube 设计过程中都存在,很难见到没有时间维度的 OLAP 数据库.但是根据不同的项目需求, Date 维度的设计可能不大相同,所以在设计时间维度的时候需要搞清楚几个问题: 你的业务涉及到的最低的细节级别是什么?比如按季度查看报表还是按月份,或者按周,或者再甚者按天.这个细节级别需要弄清楚,比如在一些销售数据统计,有的时候可能更多按季度或者按月来查看报表.但在有的监控一些机器运行数据的统计,可能会按照小时或者分钟来查看报表. 你的报表所需要时间显示的格式

一.什么是杂项维度 简单地说,杂项维度就是一种包含的数据具有很少可能值的维度.事务型商业过程通常产生一系列混杂的.低基数的标志位或状态信息.与其为每个标志或属性定义不同的维度,不如建立单独的将不同维度合并到一起的杂项维度.这些维度,通常在一个模式中标记为事务型概要维度,一般不需要所有属性可能值的笛卡尔积,但应该至少包含实际发生在源数据中的组合值.        例如,在销售订单中,可能存在有很多离散数据(yes-no这种开关类型的值),如: verification_ind(如果订单已经被审核,

SSAS Date 维度基本上在所有的 Cube 设计过程中都存在,很难见到没有时间维度的 OLAP 数据库.但是根据不同的项目需求, Date 维度的设计可能不大相同,所以在设计时间维度的时候需要搞清楚几个问题: 你的业务涉及到的最低的细节级别是什么?比如按季度查看报表还是按月份,或者按周,或者再甚者按天.这个细节级别需要弄清楚,比如在一些销售数据统计,有的时候可能更多按季度或者按月来查看报表.但在有的监控一些机器运行数据的统计,可能会按照小时或者分钟来查看报表. 你的报表所需要时间显示的格式

JavaScript使用window对象的open()方法来创建新的浏览器窗口.这个方法有三个参数:window.open(url,name,features)这三个参数都是可选的.1.第一个参数是想在新窗口里打开的网页的URL地址.如果省略这个参数,屏幕上将弹出一个空白的浏览器窗口.2.第二个参数是新窗口的名字.可以在代码里通过这个名字与新窗口进行通信.3.最后一个参数是一个以逗号分隔的字符串,其内容是新窗口的各种属性.这些属性包括新窗口的尺寸(宽度和高度)以及新窗口被启用或禁用的各种浏览功能

<<Pentaho Kettle解决方案:使用PDI构建开源ETL解决方案>>, Matt Casters等著,初建军翻译<<Hadoop应用架构>> Mark Grover编著, OREILLY出版<<Hadoop权威指南>> Tom White编著, OREILLY出版<<数据仓库工具箱 --维度建模权威指南>>, Ralph Kimballz著, 王念滨等译

有一种合并维度的情况,就是本来属性相同的维度,因为某种原因被设计成重复的维度属性.例如,在销售订单示例中,随着数据仓库中维度的增加,我们会发现有些通用的数据存在于多个维度中.客户维度的客户地址相关信息.送货地址相关信息里都有邮编.城市和省份.下面说明如何把客户维度里的两个邮编相关信息合并到一个新的维度中. 一.修改数据仓库表结构 为了合并维度,需要改变数据仓库表结构.图1显示了修改后的结构.新增了一个zip_code_dim邮编信息维度表,sales_order_fact事实表的结构也做了相应的

在做项目时是不是时常让客户有这样的困扰: 1.开发时间太长 2.花费太多 3.需要太多资源 4.集成多个事务系统数据总是需要大量人力成本 5.找不到合适的技能和经验的人 6.一旦建立,数据仓库无法足够迅速地应对变化 7.一直达不到客户的期望 8.业务人员很难获得数据仓库的数据 9.传统构建数据仓库费用极其可怕地保持运行后建立架构和设计不足,缺乏项目文档和团队支持 10.数据仓库有太多太复杂的工具和技术,不好分辨那个工具是实用的 11.构建数据仓库一直以来是一个高风险的任务 选择ETL工具的维度有

引言 本篇介绍tensor的维度变化. 维度变化改变的是数据的理解方式! view/reshape:大小不变的条件下,转变shape squeeze/unsqueeze:减少/增加维度 transpose/t/permute:转置,单次/多次交换 expand/repeat:维度扩展 view reshape 在pytorch0.3的时候,默认是view .为了与numpy一致0.4以后增加了reshape. 损失维度信息,如果不额外存储/记忆的话,恢复时会出现问题. 执行view/reshap

摘要:如何搭建数据仓库,在这个过程中都应该遵循哪些方法和原则,项目实践中有哪些技巧. 一.数据仓库的“心脏” 首先来谈谈数据模型.模型是现实世界特征的模拟和抽象,比如地图.建筑设计沙盘,飞机模型等等. 而数据模型DataModel是现实世界数据特征的抽象. 在数据仓库项目建设中,数据模型的建立具有重要的意义,客户的业务场景,流程规则,行业知识都体现在通过数据模型表现出来,在业务人员和技术人员之间搭建起来了一个沟通的桥梁,所以在国外一些数据仓库的文献中,把数据模型称之为数据仓库的心脏“TheHea

维度扩展 x.unsqueeze(n) 在 n 号位置添加一个维度 例子: import torch x = torch.rand(3,2) x1 = x.unsqueeze(0) # 在第一维的位置添加一个维度 x2 = x.unsqueeze(1) # 在第二维的位置添加一个维度 x3 = x.unsqueeze(2) # 在第三维的位置添加一个维度 print(x1.shape) print(x2.shape) print(x3.shape) >> torch.Size([1, 3, 2

基本概念 维度(Dimension):表示数据的属性,一个维度一般会有一个维表(也可能多个),事实表会有一个字段关联维表. 退化维度:有的维度可以没有维度表,因为这种维度比较简单,没有更多属性,没有必要加一个维度表.这种维度叫退化维度.比如事实表里有一个支付方式字段,只有已确定的有限几种取值,比如 cash(现金).credit(信用卡)等.又比如事实表里已有了一个性别字段,那性别这个维度就不需要一个维表. 维度层次(Hierarchy):维度是可以有层次的,分层次的维度提供了更多的数据粒度选择

[公告]本博客于2015年10月起不再更新 新博客文章主要发表在商业智能BI社区: http://www.flybi.net/blog/biwork 博客地图自动分类 文章目录方便更好的导航,阅读文章. 分享与下载 微软产品下载大全(操作系统,SQL SERVER,Office)http://www.itellyou.cn/ 微软示例数据库下载  Microsoft Demo Database Download 微软 DEMO  下载     Microsoft Demo Download SQ

ETL和Kettle简介     ETL即数据抽取(Extract).转换(Transform).装载(Load)的过程.它是构建数据仓库的重要环节.数据仓库是面向主题的.集成的.稳定的且随时间不断变化的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程.数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有:滥用缩写词.惯用语.数据输入错误.重复记录.丢失值.拼写变化等.即便是一个设计和规划良好的数据库系统,如果其中存在着大量的噪声数据,那么这个系统也是没有任何意义的,因为“垃圾进,垃圾出”(ga