数据仓库维度模型知识点记录
数据挖掘与数据仓库 知识点总结
1、数据仓库定义:数据仓库是一种新的数据处理体系结构,它与组织机构的操作数据库分别维护,允许将各种应用系统一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。
数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,为企业决策支持系统提供所需的集成信息。
设计和构造步骤：1）选取待建模的商务处理;2）选取商务处理的粒变；3）选取用于每个事实表记录的维;4）选取事实表中每条记录的变量系统结构：（1）底层是仓库数据服务器，总是关系数据库系统.（2）中间层是OLAP服务器，有ROLAP 和MOLAP，它将对多维数据的操作映射为标准的关系操作(3)顶层是前端客户端，它包括查询和报表工具、分析工具和数据挖掘工具2、数据仓库的多维数据模型:（1）星形模式：在此模型下，数据仓库包括一个大的包含大批数据并且不含冗余的中心表，一组小的附属表，维表围绕中心事实表显示的射线上。
特征：星型模型四周的实体是维度实体，其作用是限制和过滤用户的查询结果，缩小访问范围。
每个维表都有自己的属性，维表和事实表通过关键字相关联。
【例子:sales数据仓库的星形模式，此模式包含一个中心事实表sales，它包含四个维time，item, branch和location。
(2）雪花型模式：它是星形模式的变种,其中某些维表是规范化的，因而把数据进一步分解到附加的表中。
特征：雪花模型通过最大限度地减少数据存储量和联合较小的维表来改善查询性能，增加了用户必须处理的表数量和某些查询的复杂性，但同时提高了处理的灵活性，可以回答更多的商业问题，特别适合系统的逐步建设要求。
【例子同上，只不过把其中的某些维给扩展了.（3)事实星座形:复杂的应用可能需要多个事实表共享维表，这种模式可看作星形模式的汇集。
特征：事实星座模型能对多个相关的主题建模。
例子:有两个事实表sales和shipping，它们可以共享维表time, item和location。
数据仓库维度建模
• 维度表达旳是事实信息旳属性
1、基础术语
粒度(Grain)
➢ 粒度表达旳是事实表中细节数据旳详细程度 ➢ 最低粒度
• 事实表旳基本层次是全部相应维度自然旳最低层次。
– 例：产品、日期、客户、销售员为4个维度，则：事实表一条统计中必须有 ：单独旳产品、特定旳日期、特定旳销售员和特定客户
• 假如连接途径简朴、直接，则浏览数据会更快 • 星型模型旳优势之一在于它优化对数据库旳浏览
5.星形模型旳优势
– 最适于查询处理 • 星型模型是一种以查询为中心旳构造 • 简朴、清洗旳连接途径以及星星模型本身旳构造使 得查询在维度表和事实表之间顺利、流畅、高效
– 星型连接和星型索引 • 星型连接是一种高速、并行、单独操作旳多表旳连 接，可明显旳提升查询性能 • 星型索引是一种专门旳索引（建立在事实表旳一种 或多种外键上），提升维度表与事实表旳连接速度
• 在这种模式中，维度表除了具有星形模型中维度 表旳功能外，还连接对事实表进行详细描述旳详 细类别表，详细类别表经过对事实表在有关维上 旳详细描述到达了缩小事实表和提升查询效率旳 目旳。
4.基本雪花模型设计
• 在该模型中，将地理层次国家、区域和分区域嵌 入到销售员维度，这么，企业旳管理者想按照国 家、区域、分区域和分区域内旳销售员旳层次关 系来查看企业旳销售情况。
3.星形模型设计
(2) 事实表旳设计措施。
• 事实表是数据仓库中最大旳表，在设计时，一定 注意使事实表尽量旳小，因为过大旳事实表在表
旳处理、备份和恢复、顾客查询等方面要用较长 旳时间。详细措施主要有：
– 降低列旳数量；
日期关键字
– 降低每列旳大小；
数据仓库的多维数据模型
数据仓库的多维数据模型数据仓库的多维数据模型是一种用于组织和表示数据仓库中数据的结构化方法。
它通过将数据组织成多维数据立方体来提供灵活的数据分析和查询能力。
本文将详细介绍数据仓库的多维数据模型的定义、特点、设计原则以及常用的多维数据模型。
一、定义数据仓库的多维数据模型是一种基于事实表和维度表的数据结构，用于描述和组织数据仓库中的数据。
事实表包含与业务过程相关的数值型度量数据，而维度表包含与事实表相关的描述性属性。
通过将事实表和维度表进行关联，可以构建多维数据立方体，实现对数据的多维分析和查询。
二、特点1. 多维性：多维数据模型将数据组织成多维数据立方体，可以同时从不同的维度对数据进行分析和查询，从而提供全面的视角和深入的洞察力。
2. 灵活性：多维数据模型可以根据业务需求进行灵活的扩展和调整，可以添加新的维度或度量，以适应不断变化的业务环境。
3. 高性能：多维数据模型通过预计算和聚合技术，可以提高数据查询的性能，加快数据分析的速度，满足用户对实时和快速的数据响应的需求。
4. 可理解性：多维数据模型采用直观的图形化表示方式，使用户能够直观地理解和探索数据，从而更好地支持决策和业务分析。
三、设计原则1. 选择合适的粒度：在设计多维数据模型时，需要根据业务需求选择合适的粒度，即事实表中的度量数据的精度。
粒度的选择应该能够满足用户对数据分析和查询的需求，同时避免数据冗余和过度复杂性。
2. 定义清晰的维度：维度是多维数据模型的核心，需要定义清晰、一致和可理解的维度。
维度应该包含与事实表相关的描述性属性，如时间、地理位置、产品等，以支持多维分析和查询。
3. 建立正确的关联：事实表和维度表之间的关联是多维数据模型的关键，需要确保关联的正确性和一致性。
关联的建立应该基于业务规则和数据的语义，避免数据的冗余和错误。
4. 使用合适的聚合：为了提高数据查询的性能，可以使用聚合技术对数据进行预计算和汇总。
聚合的选择应该基于业务需求和数据的访问模式，以平衡性能和精度的要求。
大数据分析基础——维度模型
大数据分析基础——维度模型大数据分析基础——维度模型1基本概念维度模型的概念出自于数据仓库领域，是数据仓库建设中的一种数据建模方法。
维度模型主要由事实表和维度表这两个基本要素构成。
1.1维度维度是度量的环境，用来反映业务的一类属性，这类属性的集合构成一个维度，也可以称为实体对象。
维度属于一个数据域，如地理维度(其中包括国家、地区、省以及城市等级别的内容)、时间维度(其中包括年、季、月、周、日等级别的内容)。
维度是维度建模的基础和灵魂。
在维度建模中，将度量称为“事实” ，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。
例如，在分析交易过程时，可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。
维度所包含的表示维度的列，称为维度属性。
维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。
1.2事实表事实表是维度模型的基本表，每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。
事实数据表可能包含业务销售数据，如销售商品所产生的数据，与软件中实际表概念一样。
事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计，通过获取描述业务过程的度量来表达业务过程，包含了引用的维度和与业务过程有关的度量。
事实表中一条记录所表达的业务细节程度被称为粒度。
通常粒度可以通过两种方式来表述:一种是维度属性组合所表示的细节程度:一种是所表示的具体业务含义。
作为度量业务过程的事实，一般为整型或浮点型的十进制数值，有可加性、半可加性和不可加性三种类型。
相对维度来说，通常事实表要细长，行的增加速度也比维度表快的多，维度表正好相反。
事实表有三种类型 :1.事务事实表：事务事实表用来描述业务过程，眼踪空间或时间上某点的度量事件，保存的是最原子的数据，也称为“原子事实表\周期快照事实表”。
2.周期快照事实表：周期快照事实表以具有规律性的、可预见的时间间隔记录事实，时间间隔如每天、每月、每年等。
3.累积快照事实表：累积快照事实表用来表述过程开始和结束之间的关键步骤事件，覆盖过程的整个生命周期，通常具有多个日期字段来记录关键时间点，当过程随着生命周期不断变化时，记录也会随着过程的变化而被修改。
维度模型入门知识点总结
维度模型入门知识点总结一、基本概念1. 数据仓库数据仓库是用于存储和管理企业中各类数据的系统，它具有集成、主题、时间变化、非易失性等特点，可用于辅助企业决策、分析和报告等需求。
2. 维度模型维度模型是数据仓库中最常见的数据建模方法之一，它将业务中的数据按照主题进行划分，并以星型或雪花型的结构进行建模，通过维度模型可以更好地支持数据分析和报告需求。
3. 星型模式星型模式是维度模型中的一种建模方法，它以一个事实表为中心，周围是多个维度表，通过关联键将多个维度表和事实表连接在一起，形成星型的结构。
4. 雪花型模式雪花型模式是维度模型中的另一种建模方法，它在星型模式的基础上，将一些维度表中的属性进一步分解为子维度表，形成类似雪花的结构。
二、重要组成部分1. 事实表事实表是维度模型的核心部分，它包含一组数值型的度量，并与多个维度表进行关联，用于记录业务中的事实数据。
2. 维度表维度表描述了事实表中度量所需要的所有维度信息，例如产品、时间、地点等，维度表中的每一行都代表一个唯一的维度值。
3. 关联键关联键是用来连接事实表和维度表之间的关键字段，通过关联键可以建立事实表和维度表之间的关联关系。
4. 层次结构在维度模型中，一些维度表可能存在着层次结构，例如时间维度表中的年、季度、月等层次结构，这些层次结构可以帮助用户更方便地进行数据分析和报告。
5. 缓慢变化维度在实际业务中，一些维度表中的数据可能会发生变化，维度模型需要支持对这些维度数据的变化进行有效的管理，包括类型1、类型2和类型3等不同的变化处理方式。
三、建模技巧1. 选择合适的主题在进行维度模型建模时，需要选择合适的主题来进行划分，主题需要满足业务需求、易于理解和维护等条件。
2. 保持简单维度模型的建模应该尽量保持简单，避免过多的冗余和复杂的关联关系，以提高数据查询和报告的性能。
3. 选择适当的粒度在建模时，需根据业务需求选择适当的粒度，以确保事实表中的度量能够捕捉到业务中的所有重要信息。
数据仓库的多维数据模型
数据仓库的多维数据模型数据仓库的多维数据模型是一种用于组织和表示数据仓库中数据的结构。
它通过将数据组织成多个维度和事实表的方式，提供了一种灵活和直观的数据分析和查询方式。
本文将详细介绍数据仓库的多维数据模型的定义、特点、设计原则以及实际应用。
一、定义数据仓库的多维数据模型是一种将数据组织成多个维度和事实表的数据结构。
维度是描述业务过程、业务对象或业务主题的属性，事实表是包含了度量数据的表。
通过将维度和事实表进行关联，可以实现对数据的多维度分析和查询。
二、特点1. 多维度：多维数据模型可以支持多个维度，每个维度都代表了一个业务过程、业务对象或业务主题的属性。
例如，在一个销售数据仓库中，可以有维度包括时间、产品、地区等。
2. 事实表：事实表是包含了度量数据的表，它与维度表进行关联。
事实表中的度量数据可以是数值型的，如销售额、利润等，也可以是非数值型的，如订单数量、客户数量等。
3. 易于理解和使用：多维数据模型提供了一种直观和易于理解的数据表示方式。
用户可以通过选择不同的维度和度量进行数据分析和查询，从而快速获取所需的信息。
4. 支持复杂查询：多维数据模型可以支持复杂的查询操作，例如针对多个维度进行分组、过滤和排序等操作。
这使得用户可以进行更加灵活和深入的数据分析。
5. 性能优化：多维数据模型可以通过使用聚集表、索引等技术进行性能优化。
这些技术可以加快查询速度，提高系统的响应性能。
三、设计原则在设计多维数据模型时，需要遵循以下原则：1. 明确业务需求：在设计多维数据模型之前，需要明确业务需求和分析目标。
这有助于确定需要哪些维度和度量，并定义它们之间的关系。
2. 规范命名规则：为维度和事实表定义规范的命名规则，以便于理解和维护。
命名规则应该能够清晰地表达维度和事实表的含义。
3. 确定维度层次：维度可以有多个层次，例如时间维度可以有年、季度、月等层次。
在设计多维数据模型时，需要确定每个维度的层次结构，以便于进行数据分析和查询。
数据仓库设计与建模的维度层级与维度属性的设计方法(三)
数据仓库（Data Warehouse）是一种用来集成、存储和管理企业各个业务系统数据的中央库，提供高效的数据访问和分析能力。
而数据仓库的设计与建模则是数据仓库项目的关键一环。
本文将重点探讨数据仓库设计与建模中维度层级与维度属性的设计方法，来帮助读者更好地理解和应用数据仓库领域的相关知识。
一、维度层级的设计方法在数据仓库中，维度层级是指一个维度中不同层次之间的关系。
比如，在一个销售数据仓库中，时间维度可以按照不同的层级划分，如年、季度、月份、天等。
设计好的维度层级能够提供更多的数据分析和查询灵活性。
以下是一些常见的维度层级设计方法：1. 原始粒度：维度表的最低层级，包含最详细的数据信息。
在销售数据仓库中，原始粒度可以是每笔订单的具体日期，例如2022年1月1日。
2. 汇总层级：将原始粒度的数据进行聚合，以提供更高层次的数据分析。
例如，将销售数据按季度进行汇总，得到2022年第一季度的销售额。
3. 展开层级：将某个层级的数据展开到更低的层级上。
例如，将销售数据按年展开到月份，得到2022年1月、2月、3月等各月份的销售额。
4. 聚集层级：将某个层级的数据聚合到更高的层级上。
例如，将每日销售数据聚集到月份，得到每个月的销售额。
设计维度层级时需要综合考虑业务需求、查询分析的效率和数据存储的容量等因素。
合理的维度层级设计可以提高数据查询和分析效率，同时还能节省存储空间。
二、维度属性的设计方法维度属性是维度表中描述某个维度特性的列，如商品维度中的商品编号、商品名称、商品分类等。
维度属性的设计应当具备一定的一致性、完整性和可扩展性。
以下是一些常见的维度属性设计方法：1. 一致性：维度属性的命名应当具备一致性。
例如，在商品维度中将商品名称定义为"product_name"，那么在其他相关的维度表中也应遵循相同的规范。
2. 完整性：维度属性的设计应当充分考虑业务的需求，确保维度表中包含所有必要的属性。
数据仓库技术中的维度建模方法与技巧
数据仓库技术中的维度建模方法与技巧对于数据仓库技术的研究和应用，维度建模一直是一个重要的方面。
它通过将数据以维度和事实的形式组织起来，提供了数据分析和决策支持的能力。
本文将讨论维度建模的基本概念、方法和技巧。
1. 概述维度建模是一种以维度来组织数据的方法。
维度可以理解为数据的分类属性，如时间、地点、产品等。
而事实则是以数字为主的数据，表示某种业务指标。
维度建模通过将维度属性和事实数据关联起来，形成一个多维数据模型。
这个模型可以很好地支持数据分析和查询操作。
2. 维度的设计在维度建模中，维度的设计是至关重要的。
首先，需要确定维度的层次结构，即维度之间的关系和层级。
例如，时间维度可以按年、季度、月份等进行层次划分。
其次，需要考虑维度的属性，即维度的描述信息。
这些属性可以用于筛选和分组数据。
最后，还要考虑维度的范围和粒度，即维度的取值范围和精确度。
维度的设计需要根据具体业务需求和数据特点进行调整和优化。
3. 事实表的设计事实表是维度建模的核心。
它包含了事实数据和与之关联的维度外键。
事实表的设计需要考虑事实的粒度和度量。
事实的粒度指的是事实数据的最小粒度，即每个记录所表示的时间和空间单位。
度量则是对事实数据进行加工和计算的衍生指标。
在事实表的设计过程中，需要考虑事实的粒度和度量的选择，以及与维度的关系和关联方式。
4. 维度建模的技巧在维度建模的实践中，有一些技巧可以帮助提高建模效果和性能。
首先，可以使用维度层次化建模的方法。
这种方法通过划分维度的层次结构，将复杂的数据模型分解为简单的部分，提高了查询和分析的效率。
其次，可以使用维度属性的层次化建模方法。
这种方法通过将维度的属性以层次的形式组织起来，提高了数据的可用性和灵活性。
另外，还可以使用维度表的冗余建模方法。
这种方法通过在维度表中冗余一些信息，避免了多表连接的开销，提高了查询和计算的性能。
5. 维度建模的应用维度建模在实际应用中有广泛的应用领域。
首先，它可以用于业务智能和数据分析。
数据仓库的多维数据模型
数据仓库的多维数据模型数据仓库的多维数据模型是一种用于组织和分析大量数据的结构化模型。
它通过将数据组织成多个维度和度量，以支持复杂的数据分析和决策支持。
本文将详细介绍数据仓库的多维数据模型的定义、设计原则和常见的实现方法。
一、定义数据仓库的多维数据模型是一种基于多维概念的数据组织方式，用于描述和分析业务数据。
它以事实表和维度表为核心，通过多个维度和度量来描述业务过程中的各种关联关系。
事实表存储了业务过程中的事实数据，而维度表则存储了与事实数据相关的维度信息。
二、设计原则1. 维度建模：数据仓库的多维数据模型采用维度建模的方式，将业务过程中的关键维度抽象为维度表，并与事实表进行关联。
维度表包含了业务过程中的各种维度属性，如时间、地点、产品等，通过维度表可以对事实数据进行多维度的分析。
2. 明确的度量：数据仓库的多维数据模型需要明确定义度量，即用于衡量业务过程中的关键指标的数据。
度量可以是数值型的，如销售额、利润等，也可以是非数值型的，如订单状态、客户满意度等。
度量的定义需要与事实表的结构相匹配，并且需要满足业务需求。
3. 规范的命名：在设计数据仓库的多维数据模型时，需要使用规范的命名方式来命名事实表、维度表和字段。
命名应该具有一致性和可读性，以便于后续的数据分析和查询操作。
4. 灵活的扩展性：数据仓库的多维数据模型需要具备良好的扩展性，以应对业务需求的变化。
在设计模型时，需要考虑到未来可能新增的维度和度量，并预留足够的空间和结构来支持扩展。
三、实现方法1. 星型模型：星型模型是数据仓库的多维数据模型中最常见的一种实现方法。
它以一个事实表为中心，周围围绕着多个维度表。
事实表和维度表之间通过外键进行关联。
星型模型的优点是结构简单，易于理解和查询，但对于复杂的分析需求可能不够灵活。
2. 雪花模型：雪花模型是星型模型的一种扩展形式，它在星型模型的基础上进一步拆分维度表，形成更多的维度表和关联关系。
雪花模型的优点是可以更好地支持复杂的分析需求，但相应地也增加了查询的复杂性和性能开销。
数据仓库的多维数据模型
数据仓库的多维数据模型数据仓库的多维数据模型是指在数据仓库中使用多维结构来组织和表示数据的一种方法。
它是一种用于分析和查询大量数据的有效手段，能够提供更快速、更灵活的数据访问和分析能力。
下面将详细介绍数据仓库的多维数据模型的相关概念、特点和设计原则。
1. 概念：数据仓库的多维数据模型是基于维度和事实的概念构建的。
维度是描述业务实体的属性，如时间、地点、产品等，用于对数据进行分类和组织。
事实是描述业务实体之间关系的属性，如销售额、库存量等，用于分析业务数据。
2. 特点：（1）多维性：多维数据模型能够对数据进行多个维度的分析，从而提供全面的数据视角。
（2）冗余度低：多维数据模型通过事实表和维度表的关联来表示数据，避免了数据冗余。
（3）灵活性：多维数据模型能够灵活地进行数据切片、钻取和旋转等操作，满足不同的分析需求。
（4）性能优化：多维数据模型通过预聚合和索引等技术来提高查询性能，使得数据分析更加高效。
3. 设计原则：（1）明确业务需求：在设计多维数据模型之前，需要明确业务需求，确定需要分析的维度和事实。
（2）确定维度：根据业务需求，确定维度表，包括维度的属性和层次结构。
（3）确定事实：根据业务需求，确定事实表，包括事实的度量和度量的粒度。
（4）建立关联：通过主键和外键的关联，将事实表和维度表进行关联，建立多维数据模型。
（5）优化性能：通过预聚合、索引和分区等技术来优化多维数据模型的查询性能。
举例说明：假设我们需要设计一个销售数据仓库的多维数据模型，包括维度表（时间、地点、产品）和事实表（销售额、销售数量）。
时间维度表包括时间的属性（年、季度、月、日）和层次结构（年->季度->月->日）。
地点维度表包括地点的属性（国家、省份、城市）和层次结构（国家->省份->城市）。
产品维度表包括产品的属性（类别、品牌、型号）和层次结构（类别->品牌->型号）。
事实表包括销售额和销售数量两个度量，并与时间、地点、产品维度表进行关联。
数据仓库的多维数据模型
数据仓库的多维数据模型数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，它被广泛应用于企业和组织中，用于支持决策制定和业务分析。
在数据仓库中，多维数据模型是一种常用的数据建模方法，它能够提供灵活、高效的数据查询和分析功能。
本文将详细介绍数据仓库的多维数据模型的概念、特点和设计原则。
一、概念多维数据模型是一种以多维方式组织和表示数据的模型。
它将数据组织成多个维度和事实表的形式，通过维度之间的关联关系和事实表中的度量指标，可以对数据进行多维分析。
多维数据模型的核心思想是将数据组织成一个多维的立方体结构，其中每个维度都代表一个数据属性，而事实表则包含了度量指标和与维度相关的外键。
二、特点1. 多维性：多维数据模型能够同时考虑多个数据维度，包括时间、地理位置、产品、客户等。
通过在不同维度上进行切片、钻取和旋转等操作，可以快速获取不同层次的数据分析结果。
2. 立方体结构：多维数据模型可以被看作是一个立方体，其中每个维度都代表一个轴，而事实表则代表立方体的中心。
通过在不同维度上进行切片和钻取操作，可以从不同角度对数据进行分析。
3. 易于理解和使用：多维数据模型的结构清晰，易于理解和使用。
用户可以通过直观的界面进行数据查询和分析，无需编写复杂的SQL语句。
4. 高性能：多维数据模型采用了预计算和聚合等技术，可以提高数据查询和分析的性能。
通过事先计算和存储聚合结果，可以避免对大量数据进行复杂的计算操作。
三、设计原则1. 维度设计：在设计多维数据模型时，需要合理选择和定义维度。
维度应该具有明确的含义和层次结构，以便于用户理解和使用。
同时，维度之间应该具有清晰的关联关系，以支持多维分析。
2. 事实表设计：事实表是多维数据模型的核心，它包含了度量指标和与维度相关的外键。
在设计事实表时，需要选择合适的度量指标，并确定与维度之间的关联关系。
同时，事实表的结构应该尽量简化，以提高数据查询和分析的性能。
3. 聚合设计：为了提高数据查询和分析的性能，可以使用聚合技术对数据进行预计算和存储。
数据仓库的多维数据模型
数据仓库的多维数据模型1. 引言数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，它被广泛应用于企业决策支持和商业智能领域。
多维数据模型是数据仓库中最常用的数据建模方法之一，它能够提供灵活、高效的数据查询和分析功能。
本文将详细介绍数据仓库的多维数据模型，包括概念、设计原则、模型结构和使用场景等方面的内容。
2. 概念多维数据模型是一种以多维数据结构来表示和组织数据的模型。
它将数据组织成多个维度（Dimensions）和度量（Measures），通过将维度和度量交叉组合形成多维数据立方体（Cube）。
维度表示数据的特征或属性，如时间、地点、产品等；度量表示需要进行分析和计算的数值数据，如销售额、利润等。
多维数据模型通过将维度和度量建立关联关系，形成多维数据立方体，实现对数据的灵活查询和分析。
3. 设计原则在设计多维数据模型时，需要遵循以下几个原则：3.1 清晰的业务需求首先，需要明确数据仓库的业务需求和分析目标。
根据业务需求确定需要分析的维度和度量，以及它们之间的关系。
清晰的业务需求是设计成功的关键。
3.2 维度的层次结构维度是多维数据模型的核心，需要将维度按照层次结构进行组织。
例如，时间维度可以按照年、季度、月、日等层次进行组织。
层次结构可以帮助用户更好地理解数据和进行钻取分析。
3.3 明确的度量度量是需要进行分析和计算的数值数据，需要明确度量的定义和计算方法。
例如，销售额可以定义为订单金额的总和。
明确的度量定义可以确保数据分析的准确性。
3.4 适当的聚集在设计多维数据模型时，需要考虑数据的聚集需求。
根据业务需求，可以在多维数据模型中预先计算和存储一些聚集数据，以提高查询性能。
4. 模型结构多维数据模型由维度、度量和多维数据立方体组成。
维度是数据的描述性属性，度量是需要进行分析和计算的数值数据。
多维数据立方体是维度和度量的交叉组合，可以进行灵活的查询和分析。
4.1 维度维度是描述数据的特征或属性，如时间、地点、产品等。
数据仓库的多维数据模型
数据仓库的多维数据模型数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、历史的数据集合，用于支持管理决策。
而多维数据模型是数据仓库中用于表示和组织数据的一种方式。
本文将详细介绍数据仓库的多维数据模型，包括其定义、特点、设计原则和常用的模型类型。
一、多维数据模型的定义多维数据模型是一种以多维数据结构来组织和表示数据的模型。
它通过将数据组织成多个维度和度量值的组合，以便更好地支持数据分析和决策。
多维数据模型以事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）为核心，通过它们之间的关联关系来描述数据。
二、多维数据模型的特点1. 多维性：多维数据模型可以同时考虑多个维度，例如时间、地理位置、产品等，以便更全面地分析数据。
2. 高度会萃：多维数据模型中的事实表通常包含大量记录，每条记录代表一个事实的度量值，这些度量值可以是数值型、文本型等。
通过对事实表进行会萃操作，可以提高查询性能。
3. 灵便性：多维数据模型可以根据需求灵便地进行扩展和调整，以适应不同的分析需求。
4. 易于理解：多维数据模型以直观的方式表示数据，通过维度和度量值的组合，可以形成易于理解的数据立方体结构。
三、多维数据模型的设计原则在设计多维数据模型时，需要遵循以下原则：1. 主题导向：多维数据模型应该以业务主题为导向，以满足特定的分析需求。
每一个主题应该对应一个事实表和相关的维度表。
2. 维度层次：维度表应该包含多个层次，以便更好地组织和表示数据。
例如，时间维度可以有年、季度、月等层次。
3. 一致性：多维数据模型中的维度和度量值应该保持一致，以便更好地进行数据分析和比较。
4. 可扩展性：多维数据模型应该具有良好的扩展性，以便在数据量增加或者业务需求变化时进行调整。
四、常用的多维数据模型类型1. 星型模型（Star Schema）：星型模型是最常见的多维数据模型类型之一。
它以一个事实表为中心，周围环绕着多个维度表，形成星型的结构。
数据仓库的多维数据模型
数据仓库的多维数据模型数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，它被广泛应用于企业和组织中，以支持决策分析和业务智能。
数据仓库的设计和建模是实现高效数据存储和查询的关键步骤之一。
其中，多维数据模型是一种常用的数据建模方法，它可以匡助我们更好地理解和分析数据。
一、什么是多维数据模型？多维数据模型是一种以多维方式组织和表示数据的模型。
它基于事实（Facts）和维度（Dimensions）的概念，将数据组织成多个交叉的维度层次结构，以支持复杂的查询和分析。
在多维数据模型中，事实是指我们要分析的业务指标或者度量，维度是指描述事实的各种属性。
二、多维数据模型的核心概念1. 事实（Facts）：事实是多维数据模型中的中心数据，也是我们要分析的业务指标或者度量。
它可以是数值型数据，如销售额、利润等，也可以是非数值型数据，如定单状态、产品类别等。
2. 维度（Dimensions）：维度是描述事实的各种属性。
它可以是时间维度、地理维度、产品维度等。
维度可以分为层次结构，比如时间维度可以分为年、季度、月、日等层次。
3. 层次结构（Hierarchy）：层次结构是维度的一个重要概念，它用于组织和表示维度的不同层次。
比如时间维度可以按年、季度、月、日进行层次划分。
4. 立方体（Cube）：立方体是多维数据模型中的一个重要概念，它由多个维度和事实组成，用于存储和查询数据。
立方体可以看做是一个多维数组，其中每一个维度都对应一个维度的层次结构。
三、多维数据模型的优势1. 灵便性：多维数据模型可以根据不同的业务需求进行灵便的数据分析和查询。
通过切换维度和层次，可以快速获取不同维度下的数据，匡助用户深入了解业务情况。
2. 性能优化：多维数据模型的设计可以提高数据查询的性能。
通过估计算和聚合数据，可以加快查询速度，提高用户的查询体验。
3. 可视化分析：多维数据模型可以与数据可视化工具结合使用，匡助用户更直观地理解和分析数据。
2023年数据仓库与数据挖掘讲课笔记
第二周: 2023/9/4第三讲: 数据仓库的多维数据模型数据仓库多维数据模型（Multi-Dimensional Data Model）是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实和维的数据库模型, 其基本的应用是为了实现OLAP（Online Analytical Processing）。
1.度量值（Measure）度量值是决策者所关心的具有实际意义的数值。
例如, 销售量、库存量、银行贷款金额等。
度量值是所分析的多维数据集的核心, 它是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数值数据。
2.事实数据表（Fac.Table）度量值所在的表称为事实数据表, 事实数据表中存放的事实数据通常包含大量的数据行。
事实数据表的重要特点是包含数值数据（事实）, 而这些数值数据可以记录汇总以提供有关单位运作历史的信息。
3.维度成员（Dimension Member）维的一个取值称为该维的一个维度成员（简称维成员）。
假如一个维是多级别的, 那么该维的维度成员是在不同维级别的取值的组合。
例如, 考虑时间维具有日、月、年这3个级别, 分别在日、月、年上各取一个值组合起来, 就得到了时间维的一个维成员, 即“某年某月某日”。
4.维度表（Dimensio.Table）包含维度信息的表是维度表, 维度表包含描述事实数据表中的事实记录的特性。
1.维度表和事实表互相独立,又互相关联并构成一个统一的模式。
构建多维数据集时常用的架构:2.星型模式星型模式是一种多维的数据关系,它由一个事实表(Fact Table)和一组维表(Dimens ion Table)组成。
每个维表都有一个维作为主键, 所有这些维的主键组合成事实表的主键。
事实表的非主键属性称为事实 (Fact),它们一般都是数值或其他可以进行计算的数据; 而维表大都是文字、时间等类型的数据, 按这种方式组织好数据我们就可以按照不同的维(事实表的主键的部分或所有)来对这些事实数据进行求和(summary)、求平均(average)、计数(count)、比例(percent)的聚集计算, 甚至可以做20-80 分析。
数据仓库的多维数据模型
数据仓库的多维数据模型数据仓库的多维数据模型是一种用于组织和分析大量数据的结构化方法。
它通过将数据组织成多个维度和度量，提供了一种灵活且高效的方式来进行数据分析和报告。
本文将详细介绍数据仓库的多维数据模型的标准格式，包括维度表、事实表和层次结构。
1. 维度表维度表是数据仓库中描述业务过程的实体的表格。
每个维度表包含了与该实体相关的属性和描述信息。
维度表通常包含一个主键列，用于唯一标识每个实体记录。
此外，维度表还包含一些描述性的属性列，用于提供关于实体的更多信息。
例如，对于一个销售数据仓库，可以有一个产品维度表，其中包含产品的名称、类别、价格等属性。
2. 事实表事实表是数据仓库中存储实际业务事实的表格。
每个事实表包含了与业务过程相关的度量和指标。
事实表通常包含一个或多个外键列，用于与维度表建立关联。
此外，事实表还包含度量列，用于存储具体的业务指标，如销售额、销售数量等。
例如，在销售数据仓库中，可以有一个销售事实表，其中包含与销售相关的维度外键和销售数量、销售金额等度量列。
3. 层次结构层次结构是指在维度表中定义的多个层次关系。
层次结构可以帮助用户更好地理解和分析数据。
在维度表中，通常有一个主键列用于唯一标识每个实体记录，同时还有一些用于描述层次关系的列。
例如，在产品维度表中，可以定义一个层次结构，包括产品类别、产品子类别和具体产品。
这样，用户可以根据不同的层次进行数据分析，比如按照产品类别、产品子类别或具体产品进行销售额的统计。
综上所述，数据仓库的多维数据模型的标准格式包括维度表、事实表和层次结构。
维度表用于描述业务过程的实体，包含与实体相关的属性和描述信息；事实表用于存储实际业务事实，包含与业务过程相关的度量和指标；层次结构用于定义维度表中的多个层次关系，帮助用户更好地理解和分析数据。
通过使用这种标准格式，可以提高数据仓库的灵活性和效率，支持更好的数据分析和报告。
数据仓库的多维数据模型
数据仓库的多维数据模型数据仓库是一个用于集成、管理和分析大量结构化和非结构化数据的系统。
而多维数据模型是数据仓库中最常用的数据模型之一。
它以多维数据立方体为基础，通过多个维度和度量来描述和分析数据。
1. 引言数据仓库的多维数据模型是为了满足分析需求而设计的。
它通过将数据组织成多维数据立方体的形式，使得用户可以方便地进行多维度的数据分析和查询。
本文将介绍多维数据模型的基本概念、设计原则以及常见的多维数据模型类型。
2. 多维数据模型的基本概念2.1 维度维度是多维数据模型中描述数据的特征或属性，例如时间、地理位置、产品等。
每个维度都包含一组层次结构，用于对维度数据进行组织和分层。
维度的层次结构可以是树状结构或者是层次结构。
2.2 度量度量是多维数据模型中用于衡量和分析的数据。
它可以是数值型数据，例如销售额、利润等，也可以是非数值型数据，例如客户满意度等。
2.3 多维数据立方体多维数据立方体是多维数据模型中最重要的概念之一。
它是一个由多个维度和度量组成的数据集合。
多维数据立方体可以看作是一个多维的数据表，其中每个维度对应一个维度表，每个度量对应一个度量表。
3. 多维数据模型的设计原则3.1 维度建模在设计多维数据模型时，应该优先考虑维度的建模。
维度的建模应该具有可扩展性和可维护性，同时要满足业务需求。
3.2 规范化和反规范化在设计多维数据模型时，可以采用规范化和反规范化的方式来优化数据模型的性能。
规范化可以减少数据冗余，提高数据的一致性和完整性；反规范化可以提高查询性能，减少数据的连接操作。
3.3 聚集和分区在设计多维数据模型时，可以使用聚集和分区的方式来提高查询性能。
聚集是将数据按照某个维度进行汇总，以减少查询的数据量；分区是将数据按照某个维度进行划分，以提高查询的并发性能。
4. 常见的多维数据模型类型4.1 星型模型星型模型是最常见的多维数据模型类型之一。
它由一个中心的事实表和多个维度表组成，维度表和事实表通过外键进行关联。
数据仓库的多维数据模型
数据仓库的多维数据模型引言概述：数据仓库的多维数据模型是数据仓库中最重要的组成部分之一，它是用来描述业务数据的结构和关系的。
多维数据模型能够提供更加直观和易于理解的数据展示方式，帮助用户更好地分析和理解数据。
本文将深入探讨数据仓库的多维数据模型，包括其定义、特点、优势、设计原则以及应用场景。
一、定义1.1 多维数据模型是指将数据按照多个维度进行组织和呈现的数据模型。
1.2 多维数据模型是一种基于事实表和维度表的数据结构，用来描述业务数据之间的关系。
1.3 多维数据模型通常采用星型或雪花型结构，以便更好地支持数据的分析和查询。
二、特点2.1 多维数据模型具有高度灵活性和可扩展性，能够适应不同业务需求和数据结构。
2.2 多维数据模型能够提供多维度的数据分析，帮助用户更好地理解业务数据之间的关系。
2.3 多维数据模型支持多种数据聚合和计算操作，能够实现复杂的数据分析和报表生成。
三、优势3.1 多维数据模型能够提供更加直观和易于理解的数据展示方式，帮助用户更快速地获取业务洞察。
3.2 多维数据模型能够提高数据查询和分析的效率，减少用户在数据处理上的时间和成本。
3.3 多维数据模型能够支持复杂的数据分析和挖掘，帮助企业更好地做出决策和规划。
四、设计原则4.1 多维数据模型的设计应该符合业务需求和数据特点，保证数据的准确性和完整性。
4.2 多维数据模型的设计应该考虑数据的层次和关系，确保数据之间的连接和一致性。
4.3 多维数据模型的设计应该遵循规范和标准，以便更好地支持数据的管理和维护。
五、应用场景5.1 多维数据模型广泛应用于企业的数据分析和报表生成，帮助企业更好地理解业务数据和趋势。
5.2 多维数据模型适用于各种行业和领域，包括金融、零售、制造等，能够满足不同行业的数据分析需求。
5.3 多维数据模型也被广泛应用于大数据和人工智能领域，为数据处理和分析提供更加有效的方法和工具。
结论：数据仓库的多维数据模型是数据仓库中的核心组成部分，它能够提供更加直观和有效的数据展示方式，帮助用户更好地理解和分析业务数据。
数据仓库中的维度建模
数据仓库中的维度建模随着数据量的不断增长，企业在进行商业决策时需要更多可靠的数据支持，数据仓库应运而生。
数据仓库是以主题为基础，集成、清理、存储和管理来自不同数据源的数据，并为企业提供决策支持，数据仓库的建立需要经过多个阶段，从需求分析、数据抽取、数据清洗到数据建模等。
数据建模是其中重要的一步，数据建模可以帮助企业更好地理解数据，更好地利用数据，更好地支持决策。
维度建模是一种常用的数据建模方法，本文将对数据仓库中的维度建模进行探讨。
什么是维度建模维度建模是将数据仓库中的数据以维度为基础进行建模的方法。
维度是指描述业务过程的属性，维度通常是固定的，而度量则是可度量的业务指标。
在维度建模中，我们主要关注维度和度量，维度是我们的描述性变量，度量是我们的计量变量。
维度可以分为事实表维度和维度表维度。
事实表维度是指描述业务实体或业务事件的属性，例如订单号、客户ID、产品ID等。
维度表维度是指描述业务实体或业务事件中相对稳定的属性，例如客户信息、产品信息等。
维度表是数据仓库中的一种重要表，在维度建模中，维度表不仅包含实体或事件的属性，还包含实体或事件的层次结构，例如日期维度表中包含年、季度、月、周、日等不同层次的日期属性。
维度建模的目的是将数据仓库中的数据以业务为中心进行建模，使得数据可以更好地支持决策。
维度建模的重点是对业务问题进行分析，从而确定维度和业务需求，对数据源进行清洗和抽取，以维度表和事实表为核心进行建模，保证建立的数据模型简单、明确、易于使用和维护。
维度建模的优势相对于其他形式的数据建模，维度建模具有以下几个优势：1. 明确的业务逻辑：通过维度建模，建立的数据模型直接与业务问题相关，便于理解和使用。
2. 明确的数据层次结构:维度建模中维度表中包含层次结构的定义，从而可以更好地描述数据的粒度。
3. 简单的查询逻辑:维度建模模型具有明确的表之间的关系，数据仓库查询可以直接通过简单的连接而得到需要的结果。
数据仓库维度模型知识点记录
数据仓库维度模型知识点记录1.生命周期a)业务需求定义i.收集需求ii.分析业务iii.数据仓库建立总线矩阵iv.项目规划b)维度建模、i.建模过程1.标识需要建模的业务过程2.声明粒度3.标识和选择维度4.标识和选择事实ii.维度表1.代理键a)日期维度可以使用20140101这样的智能键，智能键可以用来分区2.渐变维度a)SCD1 直接更新b)SCD2 标记维度的时间作用域，插入新数据，增加新行c)SCD3 不同的列记录不同时间域的值，增加新列d)将经常变化属性集合为小维度表3.退化维度a)没有对应维度表的非事实属性：类似于订单ID4.支架维度/引用维度a)比较类似于雪花模型，例如顾客的生日属性可以链接到日期维度表。
日期维度表就是顾客维度的支架维度5.多值维度a)使用桥接表实现b)事实与维度的多值关系i.例如订单的为多商户分成，可以通过一个商户分组链接表实现，订单事实中记录商户分组的ID，分组链接表中分行记录不同商户的账号ID及其分成c)维度与维度的多值关系i.例如用户帐户维度与消费自然人客户维度有多对多关系。
因此在帐户维度表与自然人维度表中加入一个“帐户与客户关系”桥接表。
记录d)可变层次展示i.例如职员与职员间隶属关系：可以使用桥接表记录每个职员与其所有下属之间的隶属距离和其下属的直接上司，就可以层次化的表示出职员之间关系6.角色扮演维a)例如下单日期维度和退款日期维度都是通过视图链接到日期维度表，这两个维度都是角色扮演维。
7.杂项维度a)慎用杂项维度b)将小维度合并组成杂项维度。
iii.事实表1.事务型事实2.周期快照事实3.累计快照事实4.没有事实的事实a)例如用户登录行为事实，其只有维度没有度量，那么添加一个值永远为1的login_cnt字段为度量，方便sum5.面向状态的事实表a)例如帐户余额其实对应了一个具体的自然人，在自然人的地理位置变化后，该自然人维度会有SCD 2的转换，可能代理键从1 –2.帐户余额需要做一个SCD 2的转换，将自然人维度引用该为2.其实是为了查询任意时间点，某个地理位置的帐户余额总和c)物理设计和ETL开发i.源数据探查1.出具数据剖析表来记录字段的类型，数据分布等ii.子系统1.提取a)数据剖析：KETTLE有插件datacleaner实现i.NULL值判断ii.字符串匹配iii.数值分布报表iv.正则表达式匹配等b)更改数据捕获系统：KETTLEc)提取系统：KETTLE的INPUT节点的功能2.清理和一致化：KETTLE已经实现a)数据清洗i.转换数据类型ii.重命令列等b)数据检验i.Kettle提供了流读取功能来验证数据是否错误1.取值范围是否合规2.关系完整性是否存在3.是否符合状态机规则（例如没有支付日期时就不应该有支付状态）4.一般依赖约束：例如派生列和其父列是否满足约束c)错误事件模式：KETTLE的错误流节点i.过程错误：trans step等出错ii.数据校验错误iii.过滤器错误iv.一般步骤错误v.ETL工具箱中描述的错误事件数据分析表能够起作用d)审核维度汇编器：KETTLE通过统计节点实现i.审计事实细节：数据从哪里来，什么时候加载，在那个服务器上加载ii.数据质量指标：读取了多少记录，过滤了多少记录iii.ETL工具箱中提供了审计维度的模型e)重复数据删除：KETTLE的删除节点f)一致化系统：KETTLE的LookUp映射节点实现3.装载和发布a)渐变维度处理b)代理键生成c)层次结构管理d)事实表的管理e)都可由KETTLE现有节点或者组合不同节点实现4.管理a)任务调度系统：KETTLE有简单实现b)备份系统：没有c)版本控制系统：没有d)排序系统：KETTLE有e)谱系和依赖关系分析：KETTLE可以通过插件实现。
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1.生命周期
a)业务需求定义
i.收集需求
ii.分析业务
iii.数据仓库建立总线矩阵
iv.项目规划
b)维度建模、
i.建模过程
1.标识需要建模的业务过程
2.声明粒度
3.标识和选择维度
4.标识和选择事实
ii.维度表
1.代理键
a)日期维度可以使用20140101这样的智能键，智能键可以用来分区
2.渐变维度
a)SCD1 直接更新
b)SCD2 标记维度的时间作用域，插入新数据，增加新行
c)SCD3 不同的列记录不同时间域的值，增加新列
d)将经常变化属性集合为小维度表
3.退化维度
a)没有对应维度表的非事实属性：类似于订单ID
4.支架维度/引用维度
a)比较类似于雪花模型，例如顾客的生日属性可以链接到日期维度表。
日期维度表就是顾客维度的支架维度
5.多值维度
a)使用桥接表实现
b)事实与维度的多值关系
i.例如订单的为多商户分成，可以通过一个商户分组链接表实现，
订单事实中记录商户分组的ID，分组链接表中分行记录不同商
户的账号ID及其分成
c)维度与维度的多值关系
i.例如用户帐户维度与消费自然人客户维度有多对多关系。
因此在
帐户维度表与自然人维度表中加入一个“帐户与客户关系”桥接
表。
记录
d)可变层次展示
i.例如职员与职员间隶属关系：可以使用桥接表记录每个职员与其
所有下属之间的隶属距离和其下属的直接上司，就可以层次化的
表示出职员之间关系
6.角色扮演维
a)例如下单日期维度和退款日期维度都是通过视图链接到日期维度表，
这两个维度都是角色扮演维。
7.杂项维度
a)慎用杂项维度
b)将小维度合并组成杂项维度。
iii.事实表
1.事务型事实
2.周期快照事实
3.累计快照事实
4.没有事实的事实
a)例如用户登录行为事实，其只有维度没有度量，那么添加一个值永远
为1的login_cnt字段为度量，方便sum
5.面向状态的事实表
a)例如帐户余额其实对应了一个具体的自然人，在自然人的地理位置变
化后，该自然人维度会有SCD 2的转换，可能代理键从1 – 2.帐户余
额需要做一个SCD 2的转换，将自然人维度引用该为2.其实是为了查
询任意时间点，某个地理位置的帐户余额总和
c)物理设计和ETL开发
i.源数据探查
1.出具数据剖析表来记录字段的类型，数据分布等
ii.子系统
1.提取
a)数据剖析：KETTLE有插件datacleaner实现
i.NULL值判断
ii.字符串匹配
iii.数值分布报表
iv.正则表达式匹配等
b)更改数据捕获系统：KETTLE
c)提取系统：KETTLE的INPUT节点的功能
2.清理和一致化：KETTLE已经实现
a)数据清洗
i.转换数据类型
ii.重命令列等
b)数据检验
i.Kettle提供了流读取功能来验证数据是否错误
1.取值范围是否合规
2.关系完整性是否存在
3.是否符合状态机规则（例如没有支付日期时就不应该有支付
状态）
4.一般依赖约束：例如派生列和其父列是否满足约束
c)错误事件模式：KETTLE的错误流节点
i.过程错误：trans step等出错
ii.数据校验错误
iii.过滤器错误
iv.一般步骤错误
v.ETL工具箱中描述的错误事件数据分析表能够起作用
d)审核维度汇编器：KETTLE通过统计节点实现
i.审计事实细节：数据从哪里来，什么时候加载，在那个服务器上
加载
ii.数据质量指标：读取了多少记录，过滤了多少记录
iii.ETL工具箱中提供了审计维度的模型
e)重复数据删除：KETTLE的删除节点
f)一致化系统：KETTLE的LookUp映射节点实现
3.装载和发布
a)渐变维度处理
b)代理键生成
c)层次结构管理
d)事实表的管理
e)都可由KETTLE现有节点或者组合不同节点实现
4.管理
a)任务调度系统：KETTLE有简单实现
b)备份系统：没有
c)版本控制系统：没有
d)排序系统：KETTLE有
e)谱系和依赖关系分析：KETTLE可以通过插件实现。
f)监控系统：KETTLE有简单的免费功能版监控
d)主数据管理
i.模型资源管理
1.类似于UML的模型管理
2.增加了各实体及属性的版本控制
3.实现
a)实体表：用来保存各个实体
b)属性表：用来保存各实体的属性及其各版本对应信息，更改时间等
c)关系表：用来保存各实体间关系
4.用于解决类似于表扩散的问题
e)元数据管理
i.过程元数据
1.ETL系统的开始、结束时间，CPU使用率，内存使用，处理数据行数等统
计数据
2.筛选和审计结果
3.数据库或者表使用信息
4.报表查看次数、系统调用次数等
ii.技术源数据
1.源数据系统描述：例如连接方式，账号、密码等
2.ETL调度依赖关系等
3.数据库中元素描述：例如mysql 中的元数据
4.OLAP聚集的定义
5.报表的定义
iii.业务元数据
1.数据筛选说明
2.数据字典
3.ETL MAPPING
4.业务规则描述：例如SCD类型、空值处理策略等
iv.扩展
1.影响分析、血缘分析等其实是根据业务元数据中的ETL MAPPING，将各属
性及其派生属性生成类似于Storm中的业务树类似的有向无环图，从而查
询出其血缘及影响。
f)数据质量
i.属性取值范围约束
ii.关系完整性
iii.状态依赖规则（是否满足状态机模型约束，比如订单支付中状态只能对应支付表中正在处理状态）
iv.一般性依赖状态：例如派生列依赖于其他列取值
v.数据质量保证的想法
1.通过数据剖析来控制源头数据
2.通过数据检验和错误处理保证处理过程的正确
3.通过审计维度保证处理结果的正确
g)调度系统
i.调度跟踪
ii.资源分配。