使用javaDate类代数据仓库维度表 Date类别: ,返回一个相对日期的毫秒数.精确到毫秒.但不支持日期的国际化和分时区显示. Date 类从Java 开发包(JDK)1.0 就開始进化,当时它仅仅包括了几个取得或者设置一个日期数据的各个部分的方法. 比方说月, 日, 和年. 这些方法如今遭到了批评而且已经被转移到了Calendar类里去了,这样的改进旨在更好的处理日期数据的国际化格式. Calender类: 相对于Date更加强大的时间类,是抽象类,提供了常规的日期改动功能和国际化支持.

单个物理维度可以被事实表多次引用,每个引用连接逻辑上存在差异的角色维度.例如,事实表可以有多个日期,每个日期通过外键引用不同的日期维度,原则上每个外键表示不同的日期维度视图,这样引用具有不同的含义.这些不同的维度视图具有唯一的代理键列名,被称为角色,相关维度被称为角色扮演维度.        当一个事实表多次引用一个维度表时会用到角色扮演维度.例如,一个销售订单有一个是订单日期,还有一个请求交付日期,这时就需要引用日期维度表两次.        我们期望在每个事实表中设置日期维度,因为总是希望按

有些需求不需要最细节的数据.例如更想要某个月的销售汇总,而不是某天的数据.再比如相对于全部的销售数据,可能对某些特定状态的数据更感兴趣等.此时事实数据需要关联到特定的维度,这些特定维度包含在从细节维度选择的行中,所以叫维度子集.维度子集比细节维度的数据少,因此更易使用,查询也更快.        有时称细节维度为基本维度,维度子集为子维度,基本维度表与子维度表具有相同的属性或内容,称这样的维度表具有一致性.一致的维度具有一致的维度关键字.一致的属性列名字.一致的属性定义以及一致的属性值.如果属性

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,

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

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

话不多说,之前已经有一篇日志是利用oracle的存储过程生成日期维度表,接下来我们就用sqlserver来实现这个操作,如下面的步骤所示 1:创建日期维度表(Dim_time) USE [DW] GO /****** Object: Table [dbo].[Dim_time] Script Date: 12/19/2015 15:29:26 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO CREATE TABLE [dbo].[

# ---- 对应时间戳怎么生成的? ---- /*TIME_CD TIME_CD1000000 000005000001 000005000002 000005000003 000005000004 000005000005 000010*/ 利用MySQL常用日期函数生成时间维度表 日期时间函数 按小时.按分钟.按秒生成 SELECT CURRENT_DATE(), CURRENT_TIME(), CURRENT_TIMESTAMP; # :: :: MySQL快速生成时间维度表 SET @

(1)Hive 数仓中一些常用的dt与日期的转换操作 下面总结了自己工作中经常用到的一些日期转换,这类日期转换经常用于报表的时间粒度和统计周期的控制中 日期变换: (1)dt转日期 to_date(from_unixtime(unix_timestamp('${dt}','yyyyMMdd'))) (2)日期转dt regexp_replace('${date}','-','') (3)dt转当月1号日期 to_date(from_unixtime(unix_timestamp(concat(s

作者:林冠宏 / 指尖下的幽灵 掘金:https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客:http://www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub : https://github.com/af913337456/ 一直以来,我都是极其反感写重复的代码,所以喜欢利用面向对象的编程属性来自己造轮,或者是二次封装. 前序 GreenDao 相信很多 Android 开发者都熟悉,不知为何物的,这里不会再介绍它,建议自行百度,介绍

1. 时间维度表结构 /*==============================================================*/ /* Table: dim_date_day 日期维度_天 */ /*==============================================================*/ DROP TABLE IF EXISTS dw_realestate_sales.dim_date_day; CREATE TABLE dw_r

在数据仓库的创建过程中,往往需要创建日期维度来为以后的数据分析来服务. 方面从多个日期角度: 如:年-月-日,年-季度-月-日,年-周-日 创建表的脚本如下(存储过程的创建过程中有一步操作是向time_dimension表中插入数据,所以首先需要创建好此表) create table TIME_DIMENSION ( the_date NUMBER not null, date_name NVARCHAR2(), the_year NUMBER, year_name NVARCHAR2(), t

一.周期快照简介 周期快照事实表中的每行汇总了发生在某一标准周期,如一天.一周或一月的多个度量.其粒度是周期性的时间段,而不是单个事务.周期快照事实表通常包含许多数据的总计,因为任何与事实表时间范围一致的记录都会被包含在内.在这些事实表中,外键的密度是均匀的,因为即使周期内没有活动发生,通常也会在事实表中为每个维度插入包含0或空值的行.        周期快照是在一个给定的时间对事实表进行一段时期的总计.有些数据仓库用户,尤其是业务管理者或者运营部门,经常要看某个特定时间点的汇总数据.下面在示例

打开PD软件: 1.新建概念模型(conceptual Data Model) File-->New Model-->Conceptual Data Mode 或者点击工作区,右键-->New Model-->Conceptual Data Mode 2.打开模型时,会有方格线,去除方格线 Tools-->Dis 3.创建表并建立关系: 各个含义如下: 但是我在创建的过程中,报错如下: 在创建的过程中,人员表里有主键Code,性别表里也有主键Code,但是在创建的过程是报错,

#建表语句: CREATE TABLE [dbo].[Dim_日期3]( ) NOT NULL, [年] [int] NULL, ) NULL, ) NULL, ) NULL, ) NULL, ) NULL, ) NULL, [日] [int] NULL, [时] [int] NULL, CONSTRAINT [PK_Dim_日期3] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [日期3ID] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUT

上次已经讲了<Hive数据仓库之快速入门一>不记得的小伙伴可以点击回顾一下,接下来我们再讲Hive数据仓库之快速入门二 DQL hive中的order by.distribute by.sort by和cluster by  order by 全局排序,只有一个Reduce任务 sort by 只做jubu排序 distribute by 用distribute by 会对指定的字段按照hashCode值对reduce的个数取模,然后将任务分配到对应的reduce中去执行 cluster by

累积度量指的是聚合从序列内第一个元素到当前元素的数据,例如统计从每年的一月到当前月份的累积销售额.本篇说明如何在销售订单示例中实现累积月销售数量和金额,并对数据仓库模式.初始装载.定期装载做相应地修改.累积度量是半可加的,而且它的初始装载要复杂一些. 一.建立累积度量事实表 执行下面的脚本创建month_end_balance_fact事实表,用来存储销售订单金额和数量的月累积值. set search_path=tds; create table month_end_balance_fact

实现目的: 测试: # 测试 加一秒 SECOND), INTERVAL SECOND); SECOND),'%H%i%s');# 第一秒 SECOND),'%H%i%s');# 最后一秒 SELECT CURRENT_TIME(); 完整代码: # ------------ 完整代码 ---------- SECOND), INTERVAL SECOND); # 第一秒 SECOND), INTERVAL SECOND);# 最后一秒 SECOND); SELECT @d0, @d1, @ti

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

一.迟到的事实简介 数据仓库通常建立于一种理想的假设情况下,这就是数据仓库的度量(事实记录)与度量的环境(维度记录)同时出现在数据仓库中.当同时拥有事实记录和正确的当前维度行时,就能够从容地首先维护维度键,然后在对应的事实表行中使用这些最新的键.然而,各种各样的原因会导致需要ETL系统处理迟到的事实数据.例如,某些线下的业务,数据进入操作型系统的时间会滞后于事务发生的时间.再或者出现某些极端情况,如源数据库系统出现故障,直到恢复后才能补上故障期间产生的数据.        在销售订单示例中,晚于