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

一.分段维度简介 在客户维度中,最具有分析价值的属性就是各种分类,这些属性的变化范围比较大.对某个个体客户来说,可能的分类属性包括:性别.年龄.民族.职业.收入和状态,例如,新客户.活跃客户.不活跃客户.已流失客户等.在这些分类属性中,有一些能够定义成包含连续值的分段,例如年龄和收入这种数值型的属性,天然就可以分成连续的数值区间,而象状态这种描述性的属性,可能需要用户根据自己的实际业务仔细定义,通常定义的根据是某种可度量的数值.        组织还可能使用为其客户打分的方法刻画客户行为.分段维

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,

以前一直对维度表, 事实表, 数据分析, BI等概念等有一些模糊. 这几天的学习终于让这些有了一些眉目了: 维度表示你要对数据进行分析时所用的一个量, 比如你要分析产品销售情况, 你可以选择按类别来进行分析,或按区域来分析. 这样的按..分析就构成一个维度.前面的示例就可以有两个维度:类型和区域.另外每个维度还可以有子维度(称为属性),例如类别可以有子类型,产品名等属性.下面是两个常见的维度表结构: 产品维度表:Prod_id, Product_Name, Category, Color, Si

1. 维度查询 在上一篇中,我们已经把订单和订单明细表join完,本文将关联订单的其他维度数据,维度关联实际上就是在流中查询存储在 hbase 中的数据表.但是即使通过主键的方式查询,hbase 速度的查询也是不及流之间的 join.外部数据源的查询常常是流式计算的性能瓶颈,所以我们在查询hbase维度数据的基础上做一些优化及封装. phoenix查询封装 phoenix作为hbase的一个上层sql封装,或者叫做皮肤,可以使用标准的sql语法来使用hbase,我们做一些简单的查询hbase的工

事实表 在多维数据仓库中,保存度量值的详细值或事实的表称为“事实表”.一个按照州.产品和月份划分的销售量和销售额存储的事实表有5个列,概念上与下面的示例类似. Sate Product Mouth Units Dollars WA Mountain-100 January 3 7.95 WA Cable Lock January 4 7.32 OR Mountain-100 January 3 7.95 OR Cable Lock January 4 7.32 WA Mountain-100 F

我们在SSAS中创建维度的时候,有时候可能一个维度需要用到多个表的字段作为维度属性,那么这多个表之间势必存在关联关系,但是切记维度表之间的关联关系有且只能有一个不能有多个,下面我们来看一个例子. 现在我们创建了一个维度Customer,由于该维度中的属性除了用到Customer表的字段以外,还要用到了Geography表的字段,所以Customer用到了两个表. 但是Customer表和Geography表之间现在存在两个依赖关系 其中一个关系是Customer.CustomerKey到Geog

一个典型的样例是,把逻辑业务比作一个立方体,产品维.时间维.地点维分别作为不同的坐标轴,而坐标轴的交点就是一个详细的事实.也就是说事实表是多个维度表的一个交点.而维度表是分析事实的一个窗体. 首先介绍下数据库结构中的星型结构,该结构在位于结构中心的单个事实数据表中维护数据,其他维度数据存储在维度表中.每一个维度表与事实数据表直接相关,且通常通过一个键联接到事实数据表中.星型架构是数据仓库比較流向的一种架构. 事实表是数据仓库结构中的中央表,它包括联系事实与维度表的数字度量值和键.事实数据表包括描

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.

常见MIME类型例表: 序号 内容类型 文件扩展名 描述 1 application/msword doc Microsoft Word 2 application/octet-stream bin dms lha lzh exe class 可执行程序 3 application/pdf pdf Adobe Acrobat 4 application/postscript ai eps ps PostScript 5 appication/powerpoint ppt Microsoft Po

# ---- 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 @

开发过SSAS中CUBE的朋友,肯定都知道维度用法中的多对多关系, 这篇文章不想详细阐述多对多关系在CUBE中的结构,详情请在网上寻找CUBE多对多关系的介绍资料. 下面是是一个典型的CUBE中多对多关系的结构图: 可以看到这个多对多关系发生的关键就是中间事实表Fact_PeopleVehicle的DIM_PeopleID字段和DIM_VehcileID字段是多对多的关系,从而使得维度表DIM_Vehcile和事实表Fact_People_Money形成了多对多的关系.然而由于事实表Fact_P

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

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

有时候,我们往往会存在这样的需求 例如:事实表的数据如下 EMP_FACT表示事实表,DIM_LEVEL是维度表 预期效果:(根据员工信息,分析各等级员工工资与员工个数) 我们在BIEE报表中新建报表,然后展示报表,展示结果如下: 图1 那么这个效果跟我们的预期效果可是差别比较大的!我们如何来改变这种差别呢? 首先我们分析上面2个表,我们需要解决2个问题,分别是: ①优秀.良好.一般按照顺序排列 ②当事实表不存在[一般]级别数据记录时,展示该维度,并且对应值为0 环境准备 首先在数据库建立事实表

事实表数据 维度表数据 现在报表展示如下: 这样展示报表让人感觉数据缺失了,需要显示成如下样子,感觉会比较舒服一点 那么,如何实现上面的完美操作呢? 实现步骤 分析编辑页面→表视图属性→包含仅具有空行的值 这样就可以完成需要的效果了!!

一个典型的例子是,把逻辑业务比作一个立方体,产品维.时间维.地点维分别作为不同的坐标轴,而坐标轴的交点就是一个具体的事实.也就是说事实表是多个维度表的一个交点.而维度表是分析事实的一个窗口. 首先介绍下数据库结构中的星型结构,该结构在位于结构中心的单个事实数据表中维护数据,其它维度数据存储在维度表中.每个维度表与事实数据表直接相关,且通常通过一个键联接到事实数据表中.星型架构是数据仓库比较流向的一种架构. 事实表是数据仓库结构中的中央表,它包含联系事实与维度表的数字度量值和键.事实数据表包含描述

如果维度属性的 KeyColumns的DataType设置为了Integer类型,那么要注意该维度属性列在数据库中不能有为null的值. 例如下图中我们有维度DIM_Vehcile,其中有个维度属性叫Vehicle Year,该属性的 KeyColumns的DataType设置为了Integer类型,如果现在数据库中DIM_Vehcile表的字段VehicleYear有为null的值,那么处理维度DIM_Vehcile时,会报Duplicate Key Error. 这是因为如果维度属性Vehi