维度建模方法
kimball 维度建模方法论指标定义
kimball 维度建模方法论指标定义（最新版2篇）篇1 目录一、Kimball 维度建模方法论概述二、Kimball 维度建模方法论的指标定义三、Kimball 维度建模方法论的应用实例四、Kimball 维度建模方法论的优缺点分析五、总结篇1正文一、Kimball 维度建模方法论概述Kimball 维度建模方法是一种数据仓库建模技术，由数据仓库领域大师 Ralph Kimball 提出。
该方法以分析决策的需求为出发点，构建模型，以更好地满足用户的分析需求，同时保证大规模复杂查询的响应性能。
Kimball 维度建模方法论主要包括事实表结构设计、维度建模和指标定义三个方面。
二、Kimball 维度建模方法论的指标定义在 Kimball 维度建模方法论中，指标定义是构建数据模型的重要环节。
指标是度量某个特定方面的数值，它可以帮助用户更好地理解业务数据。
在 Kimball 维度建模方法论中，指标分为可加、半可加和不可加三类。
1.可加指标：指可以无限制地进行累加的指标，如销售额、数量等。
可加性度量可以按照与事实表关联的任意方式进行组合。
2.半可加指标：指在某些情况下可以进行累加的指标，但在其他情况下可能需要进行分组或聚合。
如库存、利润等。
3.不可加指标：指不能进行累加的指标，如订单号、客户名称等。
这类指标通常用于维度建模，用于描述事实表中的数据。
三、Kimball 维度建模方法论的应用实例以一个零售企业的数据仓库为例，我们可以使用 Kimball 维度建模方法论构建如下模型：1.事实表：包含销售日期、门店编号、商品编号、销售数量和销售额等信息。
事实表的设计完全依赖于物理活动，不受可能产生的最终报表的影响。
2.维度模型：包括时间维度、门店维度和商品维度。
维度模型用于描述事实表中的数据，帮助用户更好地理解业务数据。
3.指标定义：在维度模型中定义各种指标，如销售额、毛利润等。
指标分为可加、半可加和不可加三类，根据实际需求进行定义。
常用的数据建模方法
常用的数据建模方法在数据分析和数据科学领域，数据建模是一项核心任务，它涉及将现实世界中的业务过程和数据转化为适合分析和处理的结构化形式。
常用的数据建模方法可以根据不同的需求和问题进行选择，下面介绍几种常见的数据建模方法。
1. 关系数据模型：关系数据模型是一种常用的数据建模方法，它使用关系型数据库来组织和管理数据。
关系数据模型使用表格的形式来表示实体和实体之间的关系，并使用主键和外键来建立表之间的联系。
这种模型适用于需要进行复杂查询和关联操作的场景，如企业管理系统和金融交易系统。
2. 维度建模：维度建模是一种基于维度和事实的数据建模方法。
在维度建模中，数据被组织成事实表和维度表的形式。
事实表包含了业务过程中的度量指标，而维度表则包含了描述度量指标的上下文信息。
维度建模适用于分析型应用场景，如数据仓库和商业智能系统。
3. 实体关系模型：实体关系模型是一种用于建模现实世界中实体和实体之间关系的方法。
在实体关系模型中，实体用实体类型来表示，而关系用关系类型来表示。
实体关系模型适用于需要建立实体和实体之间关系的应用场景，如社交网络和知识图谱。
4. 层次数据模型：层次数据模型是一种用于表示具有层次结构关系的数据的方法。
在层次数据模型中，数据被组织成树形结构，其中每个节点都有一个父节点和零个或多个子节点。
层次数据模型适用于需要表示层次结构的数据，如组织结构和产品分类。
5. 对象关系模型：对象关系模型是一种将面向对象和关系型数据模型相结合的方法。
在对象关系模型中，数据被视为对象的集合，每个对象具有属性和方法，并且可以通过对象之间的关系进行连接和操作。
对象关系模型适用于需要同时处理结构化和半结构化数据的应用场景，如XML数据处理和文档管理系统。
除了上述常用的数据建模方法，根据不同的需求和问题，还可以使用其他的数据建模方法，如网络数据模型、面向文档模型等。
选择合适的数据建模方法可以帮助我们更好地理解和分析数据，从而得出有价值的洞察和决策。
数据仓库设计中的维度模型构建方法
数据仓库设计中的维度模型构建方法在数据仓库设计中，维度模型是一种常用的建模方法，用于有效地组织和管理数据，以支持决策和分析需求。
维度模型由维度和事实表组成，通过层次结构来描述业务过程和数据之间的关系，以提供灵活、可靠的数据分析和报表功能。
本文将介绍维度模型的构建方法，并探讨在数据仓库设计中的重要性和应用。
首先，维度模型的构建方法主要包括以下几个步骤：确定业务需求、识别维度和事实、设计维度表和事实表、创建层次结构和定义数据粒度。
在实际应用中，可以根据具体的业务场景和数据需求进行适当调整。
确定业务需求是维度模型构建的第一步。
在这个阶段，需要与业务用户和相关利益相关者沟通，了解业务目标、关键业务过程、指标和报表需求。
通过与业务用户的详细讨论，可以明确数据仓库的设计目标和范围，为后续的维度模型设计提供有力的支持。
在识别维度和事实的过程中，需要对业务过程进行分析，确定关键维度和衡量指标。
维度是描述事物属性或特征的概念，如时间、地点、产品、客户等。
事实是描述业务过程中的具体数值或度量指标，如销售额、数量、利润等。
通过识别维度和事实，可以建立起维度模型的基本框架。
设计维度表和事实表是维度模型构建的核心任务。
维度表是描述维度属性和属性值的表，如时间维度表、产品维度表等。
事实表是包含多个事实指标的表，通过事实表和维度表的关联来构建维度模型。
在设计维度表和事实表时，需要考虑表的结构、字段和数据类型，以及与其他表的关联关系。
创建层次结构是维度模型构建的重要环节。
层次结构定义了维度的层级关系，使数据能够以分组、聚合的方式进行分析。
层次结构可以是简单的树形结构，也可以是复杂的多层次结构。
通过创建层次结构，可以为数据分析和报表提供更加灵活和有效的功能。
定义数据粒度是维度模型构建的最后一步。
数据粒度是指数据记录的详细程度，也是数据分析和报表的基本单元。
在定义数据粒度时，需要考虑业务需求、数据可用性和数据存储成本等因素。
过细的粒度会增加数据存储和处理的负担，而过粗的粒度可能无法满足业务需求。
数据库设计中的维度建模与雪花模型
数据库设计中的维度建模与雪花模型在数据库设计中，维度建模与雪花模型是两个重要的概念。
维度建模是一种用于创建数据仓库和数据集市的技术，而雪花模型是维度建模的一种扩展形式。
本文将详细介绍维度建模和雪花模型的概念、优缺点以及使用场景。
## 维度建模维度建模是一种用于组织和存储数据的方法，它主要关注数据的业务维度（如时间、地点、产品和客户）和度量（即数值）。
维度建模的核心概念是将数据按照维度来组织，这样可以使数据变得更易于理解和查询。
在维度建模中，通常将数据分为事实表和维度表。
事实表存储度量的数据，即可度量的数值，例如销售额、访问次数等。
而维度表则存储与事实表相关的维度信息，例如时间、地点、产品和客户等。
维度建模的优点包括：1. 易于理解：维度建模将数据按照业务维度组织，使数据更加直观和易于理解。
2. 灵活查询：维度建模可以支持多维度的数据查询，方便进行多维度分析。
3. 性能高效：维度建模可以通过预聚合技术提高查询性能，加快数据检索速度。
## 雪花模型雪花模型是维度建模的一种扩展形式，它通过进一步分解维度的层级关系来提高数据的存储效率。
在雪花模型中，维度表被进一步分解为多个维度表，形成一颗类似雪花的形态，因此得名雪花模型。
雪花模型的优点包括：1. 存储效率高：雪花模型通过分解维度表来减小数据冗余和存储空间的占用，提高数据存储效率。
2. 数据一致性：雪花模型可以更好地维护维度表之间的层级关系，保证数据一致性和准确性。
3. 灵活性：雪花模型可以根据具体需求进行维度表的分解，使数据更加灵活和可扩展。
然而，雪花模型也存在一些缺点：1. 查询复杂度高：雪花模型的查询涉及到多个维度表，查询语句的编写和执行较为复杂，可能会对性能产生一定的影响。
2. 维护成本增加：由于雪花模型包含多个维度表，对整个模型的维护和管理成本较高，需要更多的精力和资源进行维护。
## 使用场景维度建模和雪花模型在不同的场景中有不同的应用。
维度建模适用于以下场景：1. 数据仓库：维度建模是构建数据仓库的常用方法，可以用于存储和分析大量的历史数据。
范式建模维度建模比较
范式建模维度建模比较范式建模维度建模一、范式建模这样的设计方式是在关系型数据库中常用的，Inmon 的范式建模法的最大优点就是从关系型数据库的角度出发，结合了业务系统的数据模型，能够比较方便的实现数据仓库的建模。
1.1 范式化模型设计需满足下面三大范式：1.1.1 第一范式（1NF）: 原子性字段不可再分, 否则就不是关系数据库;1.1.2 第二范式（2NF）: 唯一性一个表只说明一个事物;1.1.3 第三范式（3NF）: 每列都与主键有直接关系，不存在传递依赖;1.2 特点：同一份数据只存放在一个地方，因此只能从一个地方获取，没有数据冗余，保证了数据一致性；解耦（系统级与业务级），方便维护；设计思路自上而下，适合上游基础数据存储，同一份数据只存储一份，没有数据冗余，方便解耦，易维护，缺点是开发周期一般比较长，维护成本高；二、维度建模维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，它将客观世界划分为度量和上下文。
度量是常常是以数值形式出现，事实周围有上下文包围着，这种上下文被直观地分成独立的逻辑块，称之为维度。
维度建模是面向分析，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术。
2.1 特点：模型结构简单，星型模型为主开发周期短，能够快速迭代维护成本较高维度建模是面向分析，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术设计思路是自下而上总，开，适合统计多层次维度的汇，适合下游应用数据存储高发周期短，缺点是维护成本1.3 维度建模的常见模式1.1.4 星形模式星形模式(Star Schema) 是最常用的维度建模方式，下图展示了使用星形模式：构进行维度建模的关系结维度 C 维度 BFK FK维度D FK FK 维度 A事实表FK FK维度E ??.可以看出，星形模式的维度建模由一个事实表和一组维表成，且具有以下特点：a. 维表只和事实表关联，维表之间没有关联；b. 每个维表的主码为单列，且该主码放置在事实表中，作为两边连接的外码；c. 以事实表为核心，维表围绕核心呈星形分布；1.1.5 雪花模式接外连雪花模式(Snowflake Schema) 是对星形模式的扩展，每个维表可继续向：构多个子维表。
数据仓库中的维度建模及数据挖掘方法研究
数据仓库中的维度建模及数据挖掘方法研究数据仓库是一个存储、管理以及分析大量数据的系统，它主要用于支持企业的决策制定过程。
数据仓库之所以能够支持复杂的决策制定过程，是因为它采用了维度建模的方法。
维度建模是一种特殊的建模方法，它能够清晰明确地描述一个业务过程，从而帮助业务分析师快速梳理和理解业务需求，为决策制定提供有效的支持。
维度建模的方法主要是通过维度和度量来描述业务过程，其中维度是业务过程的属性，度量是对这些属性进行度量的指标。
比如，某个零售公司希望了解其销售数据，可以采用时间、地点、商品、客户等维度来描述销售过程，而销售额、销售数量等度量则是这些维度数据的分析结果。
在维度建模的基础上，数据挖掘则是一个更深入的分析过程。
它不仅仅是对维度和度量进行分析，还需要探索这些数据之间的关系，找出潜在的模式和规律。
数据挖掘可以应用于许多领域，如金融、医疗、营销等，帮助企业识别新的机会和挑战，并制定相应的决策。
在实践中，我们可以采用OLAP(On-line Analytical Processing)工具和数据挖掘算法来分析数据仓库中的数据。
OLAP工具可以提供很多分析功能，如多维分析、数据切割、统计、图形分析等，帮助用户快速获取业务洞察。
数据挖掘算法则可以帮助用户发现有用的信息和模式，如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法等。
值得一提的是，虽然维度建模和数据挖掘在不同层次的数据分析过程中具有不同的应用，但二者是互相关联、互相支持的。
事实上，维度建模提供了用于分析的维度和度量，而数据挖掘则需要这些维度和度量作为分析的对象。
因此，在实践中，我们需要在维度建模和数据挖掘之间建立良好的连接，将业务需求转化为有效的分析方法，并通过数据挖掘方法提取出有用的信息和模式。
总之，数据仓库中的维度建模和数据挖掘是数据分析的重要方法，它们帮助企业发掘潜在的商业机会，并优化决策制定过程。
在实践中，我们需要综合应用OLAP工具和数据挖掘算法，将业务需求转化为有效的分析方法，并从数据中挖掘出有用的信息和模式。
数据仓库维度建模ppt课件
• 例如，零售营销事实表设计如下： POS 事务编号
销售量销售额
成本金额
.
毛利润金额
3.星形模型设计
(3) 维表的设计。 • 维表的属性必须具有以下特征：
– 可用文字描述； – 离散值； – 有规定的约束； – 在分析时可提供行标题。
.
3.星形模型设计
例：零售业营销分析的星型模型图。
时间维
时间键 星期几 月份 年份
.
3.星形模型设计
(2) 事实表的设计方法。
• 事实表是数据仓库中最大的表，在设计时，一定 注意使事实表尽可能的小，因为过大的事实表在 表的处理、备份和恢复、用户查询等方面要用较
长的时间。具体方法主要有：
– 减少列的数量；
日期关键字
– 降低每列的大小；
产品关键字
– 把历史数据存档；
商场关键字 促销关键字
• 在这种模式中，维度表除了具有星形模型中维度 表的功能外，还连接对事实表进行详细描述的详 细类别表，详细类别表通过对事实表在有关维上 的详细描述达到了缩小事实表和提高查询效率的 目的。
.
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，这样，公司的管理者想按照国 家、区域、分区域和分区域内的销售员的层次关 系来查看公司的销售情况。
商品维
商店键 商店标识号 商店名称 地址 地区 楼层类型
零售营销
时间键 产品键 商店键 客户键 促销键 销售额 成本金额
促销维
促销键 待定促销 属性
.
产品维
产品键 描述 品牌 类别 包装类型 尺寸
客户维
客户键 客户姓名 购买介绍 信用概况 统计类型 地址
4.雪花模型设计
维度建模方法
星形模型
Product Table
Product_id Product_disc,...
Store Table
Store_id District_id,...
Central fact table
Sales Fact Table
Product_id Store_id Item_id Day_id Sales_amount Sales_units, ...
• 支持对数据仓库中数据的理解 例如：结构、粒度层次、分片策略、索引等
元数据的分类
• 技术元数据 ➢ 是数据仓库的设计和管理人员用于开发和日常管理数据 仓库是用的数据。包括：数据源信息；数据转换的描述； 数据仓库内对象和数据结构的定义；数据清理和数据更 新时用的规则；源数据到目的数据的映射；用户访问权 限，数据备份历史记录，数据导入历史记录，信息发布 历史记录等。
District Table
District_id District_desc
Time Table
Week_id Period_id Year_id
Item Table
Item_id Item_desc Dept_id
Dept Table
Dept_id Dept_desc Mgr_id
Mgr Table
• 商业元数据 ➢ 从商业业务的角度描述了数据仓库中的数据。包括：业 务主题的描述，包含的数据、查询、报表；[业务的关 注点，比如销售量，客户购买情况]
维度建模方法
维度建模
➢ 维度建模的相关概念 ➢ 维度建模的基本步骤
多维数据模型
• 直观的表示现实中的复杂关系 • 基本组成
➢维 ➢ 度量（变量、指标） ➢ 立方体
多维数据模型的实现
维度建模和指标体系构建
维度建模和指标体系构建01数仓建模综述数据建模是数据开发工作中的核心与基石，好的模型体系好处很多：•降低成本：优秀的模型设计能够提升数据复用性，减少计算/存储资源浪费•提升开发效率：优秀的模型设计能够降低数据使用门槛，减少工作量•提升质量：优秀的模型设计能够保证数据口径一致，降低bug率数据建模的实现方式有很多，常用的比如ER模型，Data Vault模型等。
目前业界使用最多的模型是Ralph Kimball 在《数据仓库工具》中提出的维度建模模型，其中典型的代表如星型模型，雪花模型。
一个典型的维度建模一般需要经过如下几个步骤：1.业务调研：调研需要建模的业务形态，划分基本的业务线/数据域2.层次设计：定义数仓层级，保证各层级之间职责明确，划分清晰3.规范设计：定义数仓中表/字段的命名规范，建立统一的指标体系4.事实表设计：根据单一/复合业务过程确定事实表主题，确定最小粒度5.维度表设计：根据业务确定实体，补充实体属性字段优秀的层次设计可以保证数仓表数量在可控范围内增长，同时保证数据产出流逻辑清晰，便于后期维护和扩展。
良好的规范设计规定了统一的命名规则，保证各个业务过程的实体/指标的完备和唯一性。
02设计原则按照《大数据之路——阿里巴巴大数据实战》，维度建模应该符合以下几个规范1.高内聚，低耦合：从业务流程和数据访问特性两个角度考虑，针对业务粒度相近，业务流程相近的数据应该放在同一个表中（例如广告数仓中通常会把广告的点击/曝光/转化多个业务过程数据放在同一个宽表中），针对经常要在同一个场景下访问的数据，也应该放在同一个表内。
2.公共处理逻辑下沉和单一：公用的逻辑应该封装在底层表中，避免公用逻辑直接暴露给上层，同一个公共逻辑需要收敛，避免在多个地方同时存在3.适当冗余：考虑到mr/rdd计算框架下join运算的资源损耗，可以通过适当冗余字段处理减少join操作4.命名一致/可理解：同一个业务含义的字段命名必须相同，且直观可读。
数据 建模方法标准
数据建模方法标准
数据建模的方法标准包括以下几个方面：
1. 元数据：元数据是定义和描述其他数据的数据，用于管理数据的语义。
例如，GB 18391和GB 32392等标准就对元数据注册系统进行了定义，主要用于规范数据的表示、概念、含义以及它们之间的关系，确保任何机器都能理解。
2. 元模型：元模型是描述模型的模型，它提供了对模型元素的抽象描述。
在数据建模中，元模型可以用来描述数据模型、数据元素以及它们之间的关系。
3. 维度建模：维度建模是一种数据建模方法，它将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，用于分析事实所需要的多样环境。
在维度建模中，维度的基本设计方法包括选择维度或新建维度、确定主维表和相关维表、确定维度属性等步骤。
4. 迭代和动态过程：数据建模是一个迭代和动态的过程，需要根据需求的变化不断地进行调整和优化。
例如，OneData的实施过程就是一个高度迭代
和动态的过程，一般采用螺旋式实施方法。
5. 评审机制：在数据建模过程中，引入评审机制是非常重要的。
通过评审机制，可以确保模型实施过程的正确性，及时发现和纠正错误。
总的来说，数据建模的方法标准是多元化的，需要根据具体的应用场景和需求进行选择和调整。
在实践中，需要根据实际情况制定相应的数据建模方案，并遵循科学的方法论进行实施和管理。
维度建模案例
维度建模案例一、引言维度建模是数据仓库设计的一种方法，它将业务过程和数据结构分离，通过对业务过程的分析和抽象，将其转化为维度模型，从而实现对数据的高效查询和分析。
本文将以一个销售数据仓库为例，详细介绍维度建模的相关概念、设计方法和实现步骤。
二、需求分析假设我们需要设计一个销售数据仓库，用于存储公司的销售数据，并支持对销售情况进行查询和分析。
具体要求如下：1. 支持按照时间、地区、产品等多个维度进行查询；2. 支持按照不同级别（年、季度、月份等）进行时间聚合；3. 支持按照不同地区（国家、省份、城市等）进行地理聚合；4. 支持按照不同产品（品牌、型号等）进行产品聚合；5. 支持对销售额、销售量等指标进行统计和比较。
三、概念介绍1. 维度：描述业务过程中的某个方面或特征的属性集合。
例如时间维度包括年份、季度、月份等属性；地区维度包括国家、省份、城市等属性；产品维度包括品牌、型号等属性。
2. 事实：描述业务过程中的某个事件或行为的属性集合。
例如销售事实包括销售额、销售量等属性。
3. 维度模型：通过对业务过程进行分析和抽象，将维度和事实进行组合，形成的数据结构模型。
例如时间维度和销售事实组合形成了时间-销售事实表。
四、设计方法1. 确定维度：根据业务需求，确定需要支持的维度，并确定每个维度需要包含哪些属性。
2. 确定事实：根据业务需求，确定需要支持的事实，并确定每个事实需要包含哪些属性。
3. 设计维度模型：根据维度和事实进行组合，设计出相应的维度模型。
例如时间-销售事实表、地区-销售事实表、产品-销售事实表等。
4. 设计聚合层：为了支持按照不同级别进行聚合查询，需要设计相应的聚合层。
例如按照年份聚合的时间-销售聚合表、按照省份聚合的地区-销售聚合表等。
五、具体实现1. 确定维度根据需求分析，我们确定了三个维度：时间、地区和产品。
时间维度包括年份、季度、月份等属性；地区维度包括国家、省份、城市等属性；产品维度包括品牌、型号等属性。
kimball 维度建模方法论指标定义
kimball 维度建模方法论指标定义（实用版2篇）目录（篇1）1.引言2.Kimball 维度建模方法论概述3.指标定义及其在 Kimball 维度建模中的应用4.结论正文（篇1）1.引言随着大数据时代的到来，数据仓库和商业智能已成为企业决策的重要组成部分。
在数据仓库建设中，维度建模是一种非常重要的方法，它可以帮助企业构建一个高效、易用、易扩展的数据模型，以满足不断变化的分析需求。
本文将介绍 Kimball 维度建模方法论中的指标定义，以及它在实际应用中的重要性。
2.Kimball 维度建模方法论概述Kimball 维度建模方法是由数据仓库领域的大师 Ralph Kimball 提出的，他的著作《数据仓库工具箱》是数据仓库工程领域的经典之作。
Kimball 维度建模方法论以分析决策的需求为出发点，从用户需求和物理实现两个角度出发，构建一个高效、灵活、可扩展的数据模型。
它主要包括以下几个方面：（1）事实表：事实表是维度建模的核心，用于存储现实世界中发生的操作型事件所产生的可度量数值。
事实表的设计完全依赖于物理活动，不受可能产生的最终报表的影响。
（2）维度表：维度表是描述事实表中度量事件的属性的表，它可以分为主维度表和辅助维度表。
主维度表包含度量事件的主要属性，而辅助维度表包含度量事件的补充属性。
（3）明细表：明细表用于存储事实表中的每一行数据所对应的详细数据。
它通常包含多个外键，用于与维度表进行关联。
3.指标定义及其在 Kimball 维度建模中的应用指标定义是 Kimball 维度建模方法论中的一个重要环节。
指标是用于描述度量事件的数值，它可以分为可加、半可加和不可加三类。
在实际应用中，指标定义可以帮助企业更好地理解度量事件，从而构建更加合理、高效的数据模型。
（1）可加指标：可加指标是最灵活、最有用的指标类型，它可以按照与事实表关联的任意方式进行组合。
可加指标通常用于度量事件的计数、金额等场景。
三维建模构建方法
三维建模构建方法三维建模是数字媒体领域中非常重要的技术之一，广泛应用于游戏开发、影视制作、工业设计、建筑设计等领域。
本文将介绍三维建模的构建方法及其基本原理。
三维建模构建方法主要包括以下几种：1. 点线面建模法：这种建模法是最基本的建模方法，它是通过点、线、面等基本元素来构建三维模型。
这种方法适用于简单的模型建立，如建筑物中的一些简单的墙体、窗户等。
2. 球形建模法：球形建模法是通过一个球体来构建模型，然后在球体上加上各种细节，最终形成一个完整的模型。
这种方法适用于一些球形或圆形的物体建模，如人头、水滴等。
3. 线框建模法：线框建模法是通过构建一个骨架线框，然后在骨架线框上添加各种细节，最终形成一个完整的模型。
这种方法适用于构建一些具有复杂表现形式的物体，如人物、动物等。
4. 曲面建模法：曲面建模法是通过一些曲面来构建模型，然后在曲面上加上各种细节，最终形成一个完整的模型。
这种方法适用于构建一些曲面复杂的物体，如汽车、机器等。
5. 组块建模法：组块建模法是将各种基本的模型组合在一起来构建一个完整的模型。
这种方法适用于构建一些复杂的模型，如建筑物、城市等。
在进行三维建模时，需要掌握一些基本原理：1. 对称性：在三维建模时，一些物体的对称性非常重要。
通过对称性可以减少建模的时间和难度，同时可以使模型更加美观。
2. 精度：在三维建模时，要注意模型的精度。
精度不仅影响模型的外观，还影响到模型的性能。
因此，在进行三维建模时，需要精确地控制模型的细节。
3. 材质和光照：在三维建模时，材质和光照也非常重要。
通过不同的材质和光照可以使模型更加真实，更加逼真。
总之，三维建模构建方法和基本原理是三维建模中非常重要的内容，它们能够帮助我们更好地进行三维建模，制作出更加精美、逼真的三维模型。
数据仓库（二）之维度建模篇
数据仓库（二）之维度建模篇•概述维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，它将客观世界划分为度量和上下文。
度量是常常是以数值形式出现，事实周围有上下文包围着，这种上下文被直观地分成独立的逻辑块，称之为维度。
它与实体-关系建模有很大的区别，实体-关系建模是面向应用，遵循第三范式，以消除数据冗余为目标的设计技术。
维度建模是面向分析，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术。
•维度建模优点•事实表事实表存储了从业务活动或事件提炼出来的性能度量，它主要包含维度表的外键和连续变化的可加性数值或半可加事实。
事实表产生于业务过程中而不是业务过程的描述性信息。
它一般是行多列少，占了数据仓库的90%的空间。
在维度模型中也有表示多对多关系的事实，其他都是维度表。
事实表粒度事实表的粒度是产生事实行的度量事件的业务定义。
粒度确定了事实表的业务主键，事实表的所有度量值必须具有相同的粒度。
事实表类型1.事务事实表它是面向事务的，其粒度是每一行对应一个事务，它是最细粒度的事实表。
2.周期快照事实表它是按照良好的时间周期间隔(每天，每月)来捕捉业务活动的执行情况，一旦装入事实表就不会再去更新，它是事务事实表的补充，而非替代品。
3.累积快照事实表它用于描述业务过程中某个不确定时间跨度里的活动，它随着业务活动的发生会不断的更新。
事实表区别：•维度表维度表是对业务过程的上下文描述，主要包含代理键、文本信息和离散的数字。
它是进入事实表的入口，丰富的维度属性给出了对事实表的分析切割能力，它一般是行少列多。
如果属性值是离散的，用于过滤和标记的，就放到维度表里，如果是属性值是连续取值，用于计算的，就放到事实表中。
维度表类型缓慢变化维1.类型1字段值发生变化时覆盖原来的值。
2.类型2字段值发生变化时会新增一行，重新分配代理键，每一行添加开始日期，结束日期，版本号，是否当前值。
3.类型3每条记录会新增一列来标识变化前的值，发生变化时，把旧值放到新增的列中，把新值覆盖旧值。
kimball 维度建模方法论指标定义
kimball 维度建模方法论指标定义（原创实用版4篇）目录（篇1）I.引言* 介绍背景和动机* 解释为什么 Kimball 维度建模方法论对数据库设计至关重要II.Kimball 维度建模方法论的基本概念* 维度建模简介* Kimball 和 Snowball 两种范式* 星型模型和雪花模型III.Kimball 维度建模方法论的指标定义* 维度指标的定义和作用* Kimball 维度建模中的维度指标分类* Kimball 维度建模中的度量指标定义和作用IV.Kimball 维度建模方法论的应用场景和优势* 应用于数据分析场景的优势* 应用于数据挖掘场景的优势* 应用于数据仓库场景的优势V.Kimball 维度建模方法论的挑战和解决方案* 面临的挑战和问题* 解决 Kimball 维度建模方法论中遇到的问题的方法* 未来 Kimball 维度建模方法论的发展趋势和前景正文（篇1）Kimball 维度建模方法论是一种基于数据模型的设计方法，旨在帮助数据库设计者更好地组织和存储数据。
它通过定义维度和度量指标来组织数据，使其更易于查询和分析。
目录（篇2）I.引言A.介绍Kimball方法论的重要性B.解释维度建模的概念C.提及Kimball方法论在维度建模中的应用II.Kimball方法论的组成部分A.维度建模的核心概念1.事实和维度表2.星型模型和雪花模型B.Kimball方法论的五个组成部分1.业务模型2.元数据模型3.数据模型4.模型设计5.部署和维护C.解释每个组成部分的功能和作用III.如何使用Kimball方法论进行维度建模A.步骤一：理解业务需求B.步骤二：定义元数据模型C.步骤三：设计数据模型D.步骤四：实现模型设计E.步骤五：部署和维护模型正文（篇2）Kimball维度建模方法论是一种基于元数据和业务需求的数据建模方法。
它由五个组成部分组成，分别是业务模型、元数据模型、数据模型、模型设计和部署和维护。
维度建模方法
事故当事人PK)
属性..
事故角色
原告组(FK) 原告(FK) 原告角色
原告PK) 属性..
原告组(FK)
证人组(FK)
证人组(FK) 证人(FK) 证人角色
汉得公司 版权所有
证人(PK) 属性..
维度建模四个步骤
注意：建立的第一个维度模型应该是一个最有影响 的模型它应该对最为紧迫的业务问题做出回答，并 且对数据的抽取来说，比较容易。 Eg: 某企业的销售情况分析。 • 注意：应优先考虑为业务处理获取最有原子性的 信息而开发维度模。 • Eg: 公司2012年山东区域A客户的销量；
需要特定的多维数据库或者多维数据库引擎(Essbase)的支持
数据存储空间的问题：当新添加一个维度的时候，数据的量便会成指数增长
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维度的类型
1. 缓慢变化维(Slowly Changing Dimension) 2. 快速变化维(Rapidly Changing Dimension) 3. 大维(Huge Dimension)和迷你维(Mini-Dimension) 4. 退化维(Degenerate Dimension)
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维度建模是什么
建模是建立一个可回答用户业务问题的过程，通过维度事实对数据进行 重新组织的过程。
建模方法：建模时由事实驱动维度。先建立要分析事实，以此为中心找 出（扩展）处相应维度，维度是从事实上剥离出去的。通过模型建立起 数据之间的关联关系。
模型设计的好坏主要取决于业务数据的规范和对业务数据及其关系的理解。 注意：数据进行维度和事实的划分并非是固定的。有时同一数据在不同 的分析场景既是事实也是维度。 例如：统计客户数量时，客户是事实。 统计客户的销量时，客户是维度。
4维度建模方法详解
事实表讨论
假设，以上案例中marketing campaign 维有8个成员，year 维度有6个成员，product type维度有4个成员，sales region 维有4个成员， buyer‘s age维有6个成员，事实表中的记录 数可达到： 8×6×4×4×6 or 4608 rows in the SalesFact table.
切片
切片和切块
多维分析
• 旋转 改变一个报告（或页面）显示的维方向
2002年 1季度 北京市 上海市 天津市 123 134 67 2季度 56 103 73 3季度 45 98 59 4季度 66 87 96 1季度 134 102 73 56 139 69 2003年 2季度 3季度 23 97 62 4季度 55 82 94
State
County
City
事实（度量）
• 度量（指标）：数据的实际意义，一般是一个数值度量指标
例如：销售量、销售额，…… • 而具体数据（如“10000”）是变量的一个值
• 事实: 存储一个多维数据
表达期望分析的主题（目的、感兴趣的事情、事件或者指标等） 具有一定的粒度，粒度的大小与维层次相关 一个事实中通常包含一个或者多个度量
• 一个度量的两个组件
数字型指标 聚集函数
立方体（CUBE）
• 按照一定维层次结构和度量（事实）的逻辑上的组织 • 其逻辑上相当于一个多维数组
多维数组
• 多维数组：
一个多维数组表示为： （维1 ，维2 ，...，维n，变量） 例如： （时间、地区、销售渠道、销售额） 可扩展维数：如 （时间、地区、销售渠道、商品类型、销售额）
• 旋转
北京市 上海市 天津市
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多维数据的组织存放（综合数据）
RDB中数据组织
MDB中数据组织
MDB方法的优点（综合数据）
• 多维概念表达清晰，占用存储少 • 对数据进行综合的速度快（只需按行/列累加） • 在RDB中，“总和”作为某个域上的取值（属性 • 值）与列定义语义不符
数据单元（Cell）
• 数据单元（单元格）：多维数组的取值
➢ 可表示为： （维1维成员，维2维成员，...，维n维成员，变量的值）
➢ 例如： （1997年1月，北京，批发，10000）
多维分析
• 多维的切片（slice） 从多维数组选定一个二维子集，切出一个“平面”
• 多维的切块（dice） 从多维数组选定一个三维子集，切出一个“立方体”
切片
切片和切块
多维分析
• 旋转 改变一个报告（或页面）显示的维方向
北京市 上海市 天津市
2002年 1季度 123 134
67
2季度 56 103 73
3季度 45 98 59
4季度 66 87 96
1季度 134 102 73
2003年 2季度 3季度
56
23
139
97
69
62
4季度 55 82 94
多维数据模型的实现
• Relational OLAP (ROLAP)（关系数据库） ➢ 利用关系数据库来存储和管理基本数据和聚合数据，并利用一些 中间件来支持缺失数据的处理，具有良好的可扩展性
• Multidimensional OLAP (MOLAP) ➢ 利用多维数据库来存放和管理基本数据和聚合数据，其中需要对 稀疏矩阵处理技术 ➢ 对预综合的数据进行快速索引
• 商业元数据 ➢ 从商业业务的角度描述了数据仓库中的数据。包括：业 务主题的描述，包含的数据、查询、报表；[业务的关 注点，比如销售量，客户购买情况]
维度建模方法
维度建模
➢ 维度建模的相关概念 ➢ 维度建模的基本步骤
多维数据模型
• 直观的表示现实中的复杂关系 • 基本组成
➢维 ➢ 度量（变量、指标） ➢ 立方体
• 支持对数据仓库中数据的理解 例如：结构、粒度层次、分片策略、索引等
元数据的分类
• 技术元数据 ➢ 是数据仓库的设计和管理人员用于开发和日常管理数据 仓库是用的数据。包括：数据源信息；数据转换的描述； 数据仓库内对象和数据结构的定义；数据清理和数据更 新时用的规则；源数据到目的数据的映射；用户访问权 限，数据备份历史记录，数据导入历史记录，信息发布 历史记录等。
• 旋转
2002年 2003年
1季度 2季度 3季度 4季度 1季度 2季度 3季度 4季度
北京市 123 56 45 66 134 56 23 55
上海市 134 103 98 87 102 139 97 82
天津市 67 73 59 96 73 69 62 94
• 钻取 根据维层次，改变数据的粒度 ➢ “上卷” （roll_up）是指沿某一个维的概念分层向上归约 ； ➢ “下钻” （drill_down）是上卷的逆向操作，它是沿某一个维的 概念分层向下或引入新的维来实现；
• Hybrid OLAP (HOLAP) ➢ 利用关系数据库来存储和管理基本数据，利用多维数据库来存储 和管理聚合数据。
多维数据的组织存放（细节数据）
关系数据库中的数据组织
多维数据库中的数据组织
MDB方法的优点（细节数据）
• 清晰简明，占用存储少 • 性能好，尤其像“冰箱销售总量是多少？”的查询
Example：
产品、商场交叉表
计算每一个商场，每一产品销售额
联机分析(OLAP)维度模型
多维数据模型的组成
• 维（Dimension）
➢ 维层次路径、维层次、维成员（维实例）、维层次属 性
• 事实（Fact）
➢ 度量（Measure）
• 数据立方体（Cube）
维
• 维：对数据进行分类的一种结构，以用于从特定 的角度观察数据。（例如：时间、地区、产品）
• 其它OLAP操作
➢ “钻过”（Drill Across）是指对多个事实表进行查询； ➢ “钻透”（Drill Through）是指对立方体操作时，利用数据库关
系，钻透立方体的底层，进入后端的关系表。 ➢ OLAP的其它操作还有统计表中最高值和最低值的项数，计算平均
值、增长率、利润、投资回报率等统源自计算。CountryState
County
City
事实（度量）
• 度量（指标）：数据的实际意义，一般是一个数值度量指标
➢ 例如：销售量、销售额，…… • 而具体数据（如“10000”）是变量的一个值
• 事实: 存储一个多维数据
➢ 表达期望分析的主题（目的、感兴趣的事情、事件或者指标等） ➢ 具有一定的粒度，粒度的大小与维层次相关 ➢ 一个事实中通常包含一个或者多个度量
• 维的两个用途
➢ 选择针对期望详细程度的层次的数据 ➢ 分组对细节数据综合（聚集）到相应的详细程度的数
据层次
维
• 维的组织方式：维层次路径（HIERARCHY ） • 维层次路径由代表不同详细程度的维层次（Level）组成。 • 维的层次：特定角度的不同细节程度
维层级
• 层级是维度属性组内属性之间的两级或多级结构。 高一级的属性（组）构成的维度完全包含低一级 的一个或多个属性（组）构成的维度。
用关系结构表示多维数据
• 一个度量的两个组件
➢ 数字型指标 ➢ 聚集函数
立方体（CUBE）
• 按照一定维层次结构和度量（事实）的逻辑上的组织 • 其逻辑上相当于一个多维数组
多维数组
• 多维数组：
➢ 一个多维数组表示为： （维1 ，维2 ，...，维n，变量） 例如： （时间、地区、销售渠道、销售额） ➢ 可扩展维数：如 （时间、地区、销售渠道、商品类型、销售额）
数据仓库中的元数据
• 元数据：关于数据的数据；
描述数据结构、内容、码、索引等信息。 ➢ 元数据的重要性 ➢ 元数据的内容
元数据的重要性
• 管理人员做分析时，往往先从元数据入手。 例如：从元数据中查广义索引，再进一步搜索
• 支持数据转换：DB环境的数据DW环境的数据元数据描述 “转换”；元数据本身具有良好的灵活性，适应变化。 例如：不同时期，数据结构是变化的