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 @

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

跟大家的交流是我的动力. :) DAX/PowerBI系列 - 关于时间系列 - 如何用脚本生成时间维度 (Generate Date Dimension) 难度: ★☆☆☆☆(1星) 适用范围: ★★★★★(5星) 这个时间系列想写很久了,今天开始走一小步.也是作为后续关于时间计算文章的基础.    (文末发一个小福利. ) 概况: 关于时间序列的计算是一个很(也)常(很)用(大)的topic,而且应用范围很广,譬如计算同比,环比,根据时间序列预测某个值.必不可少的就是在模型里面有一个日期的维

时间维度的建立 1.环境准备 ①新建时间维度表:TIME_DIMENSION 建立时间维度表并插入数据 ---------------创建时间维度表 create table TIME_DIMENSION ( the_date NUMBER not null, date_name NVARCHAR2(15), the_year NUMBER, year_name NVARCHAR2(10), the_quarter ), quarter_name NVARCHAR2(10), the_month

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

DAX/PowerBI系列 - 关于时间系列 - 如何用脚本生成时间维度 (Generate TIME Dimension) 难度: ★☆☆☆☆(1星) 适用范围: ★★★★★(5星) 这个时间系列想写很久了,今天开始走一小步.也是作为后续关于时间计算文章的基础.    (文末发一个小福利. ) 概况: 前文应该为生成日期维度,本文为时间维度 - 时刻. :) 有好些小伙伴问想按小时分析数据,咋办?有没有时间的脚本? 可以有! 一般来说把时间进行切片进行数据分析,粒度可分为:十年.五年.年.半年

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.

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

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

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

SQLServer学习之表的操作 关系数据库通常包含多个表.数据库实际上是表的集合,数据库的数据或者信息都是存储在表中的.表是对数据进行存储和操作的一种逻辑结构,每一个表都代表一个对用户意义的对象. 例如在前面附加的数据库中,就含有emp,dept等表格 数据类型 在创建表之前,或者说在我们使用数据库之前,必须先了解有关数据类型的定义,就如我们在学编程的时候,必须先了解如何定义变量一样. sqlserver中定义了很多的数据类型可供使用.详细情况请查询相关资料,这里只列出一些常见的数据类型,大概

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

1.日期函数表作用 经常使用Excel或者PowerBI,Power Pivot做报表,时间日期是一个重要的纬度,加上做一些钻取,时间日期函数表不可避免.所以今天就给大家分享一个自定义的做日期表的方法,当然自己使用Excel用公式做一个也很快,八仙过海各显神通.我对C#比较了解,就用自己最了解的方式做了一个.大家可以自己扩充,或者可以把需求提供我,我统一完善.比如下面这个表(来自一个Power Pivot课程). 本文原文地址:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/P

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

创建步骤:   序号 选择的属性 重命名后的名称 属性类别 1 DateKey DateKey 常规 2 Month Key Month Key 月份 3 English Month Name English Month Name 每年的某一月 4 Month Number Of Year Month Number Of Year 常规 5 Calendar Quarter Key Calendar Quarter Key 季度 6 Calendar Quarter Calendar Quart