数据仓库多维数据模型的设计说明
数据仓库多维数据模型的设计
1、数据仓库基本概念1.1、主题（Subject）主题就是指我们所要分析的具体方面。
例如：某年某月某地区某机型某款App的安装情况。
主题有两个元素：一是各个分析角度（维度），如时间位置；二是要分析的具体量度，该量度一般通过数值体现，如App安装量。
1.2、维（Dimension）维是用于从不同角度描述事物特征的，一般维都会有多层（Level：级别），每个Level 都会包含一些共有的或特有的属性（Attribute），可以用下图来展示下维的结构和组成：以时间维为例，时间维一般会包含年、季、月、日这几个Level，每个Level一般都会有ID、NAME、DESCRIPTION这几个公共属性，这几个公共属性不仅适用于时间维，也同样表现在其它各种不同类型的维。
1.3、分层（Hierarchy）OLAP需要基于有层级的自上而下的钻取，或者自下而上地聚合。
所以我们一般会在维的基础上再次进行分层，维、分层、层级的关系如下图：每一级之间可能是附属关系（如市属于省、省属于国家），也可能是顺序关系（如天周年），如下图所示：1.4、量度量度就是我们要分析的具体的技术指标，诸如年销售额之类。
它们一般为数值型数据。
我们或者将该数据汇总，或者将该数据取次数、独立次数或取最大最小值等，这样的数据称为量度。
1.5、粒度数据的细分层度，例如按天分按小时分。
1.6、事实表和维表事实表是用来记录分析的内容的全量信息的，包含了每个事件的具体要素，以及具体发生的事情。
事实表中存储数字型ID以及度量信息。
维表则是对事实表中事件的要素的描述信息，就是你观察该事务的角度，是从哪个角度去观察这个内容的。
事实表和维表通过ID相关联，如图所示：1.7、星形/雪花形/事实星座这三者就是数据仓库多维数据模型建模的模式上图所示就是一个标准的星形模型。
雪花形就是在维度下面又细分出维度，这样切分是为了使表结构更加规范化。
雪花模式可以减少冗余，但是减少的那点空间和事实表的容量相比实在是微不足道，而且多个表联结操作会降低性能，所以一般不用雪花模式设计数据仓库。
数据仓库中的多维数据模型设计与实现教程
数据仓库中的多维数据模型设计与实现教程在数据仓库中，多维数据模型设计与实现是一项关键任务。
它不仅可以帮助企业组织和分析庞大的数据量，还能提供决策支持和洞察力。
本文将介绍数据仓库中多维数据模型的概念、设计原则以及实现方法，帮助读者全面了解和掌握这一重要主题。
一、多维数据模型的概念多维数据模型是基于数据的特征和关联性来组织数据的一种模型。
它通过将数据按照不同的业务维度进行分组和分类，将数据以多维方式呈现，从而提供了更加直观和灵活的数据分析能力。
多维数据模型主要由维度、度量和层次结构组成。
1. 维度：维度是描述业务问题的属性，它可以是时间、地理位置、产品、客户等。
维度用来描述数据的特征，例如销售额可以按照时间、地理位置和产品维度进行分析。
2. 度量：度量是可以进行数值计算和分析的数据，例如销售额、利润、数量等。
度量用来描述数据的量度，便于进行各种统计分析。
3. 层次结构：层次结构是维度之间的关系，它描述了维度之间的层次结构和上下级关系。
例如时间维度可以由年、月、日等层次结构组成。
二、多维数据模型的设计原则在设计多维数据模型时，需要遵循一些原则，以确保模型的合理性和有效性。
1. 简单性：多维数据模型应该尽可能简单，避免过于复杂的维度和层次结构。
简单的模型易于理解和维护，提高数据分析效率。
2. 一致性：多维数据模型中的维度和度量应该保持一致性，避免冗余和重复。
一致的模型有助于提高查询效率和数据一致性。
3. 可扩展性：多维数据模型应该具有良好的扩展性，能够容纳未来的需求变化和数据增长。
设计时需要考虑到未来可能发生的维度扩展和度量变化。
4. 性能优化：多维数据模型的设计也要考虑到查询性能的优化。
根据实际需求和查询模式，合理设计维度的层次结构、聚集表和索引等，以提高查询效率。
三、多维数据模型的实现方法在实现多维数据模型时，需要选择合适的工具和技术来支持模型的构建和数据的加载。
1. 数据抽取和转换：多维数据模型的实现通常需要进行数据抽取和转换，将源系统的数据转化为可用于多维模型的格式。
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。
数据仓库模型设计与多维分析
数据仓库模型设计与多维分析数据仓库模型设计与多维分析是现代数据管理与分析领域的重要组成部分。
本文将介绍数据仓库模型设计的基本原则和多维分析的概念与方法。
一、数据仓库模型设计数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库模型的设计是数据仓库系统开发的第一步，合理的数据仓库模型设计决定了数据仓库系统的性能和分析灵活性。
1. 确定主题在开始设计数据仓库模型之前，首先需要明确分析的主题。
主题决定了数据仓库模型中的维度和度量，是进行多维分析的基础。
2. 设计维度模型维度模型是数据仓库模型中最常用的一种模型，它将事实数据按照某一主题进行分类，并定义了维度和度量之间的关系。
在设计维度模型时，需要确定事实表和维度表，通过维度表对事实表进行扩展和丰富。
3. 建立规范化的数据库模式在设计数据仓库模型时，需要使用规范化的数据库模式进行数据存储。
这样可以提高数据的一致性和完整性，降低数据冗余度，并便于数据的更新和维护。
4. 考虑性能优化在设计数据仓库模型时，需要考虑到数据仓库系统的性能问题。
可以通过合理的索引、分区、压缩等技术手段来提高数据仓库的查询效率，减少数据加载和转换的时间。
二、多维分析多维分析是数据仓库模型设计的核心应用之一，它通过对数据进行多维度的分析和切片，帮助用户发现数据中的潜在关联和趋势，从而提供决策支持。
1. 维度分析维度分析是多维分析的基础，它通过对数据进行不同维度的切分和聚合，帮助用户从不同角度理解数据。
常用的维度包括时间维度、地理维度、产品维度等。
2. 指标分析指标分析是通过对数据中的指标进行分析，了解业务的发展趋势和关键影响因素。
指标分析可以帮助用户发现数据中的异常和规律，以支持决策的制定和调整。
3. 切片和钻取切片和钻取是多维分析中常用的操作，它们可以帮助用户对数据进行更深入的分析和挖掘。
切片是在给定维度下对数据进行过滤和筛选，钻取则是在维度层次之间进行切换和深入分析。
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。
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、管理和分析大量数据的系统，它提供了一个用于支持决策制定和业务分析的基础。
而多维数据模型是数据仓库中最常用的数据模型之一，它以多维方式组织和表示数据，使得数据分析更加灵活和高效。
多维数据模型的核心概念是维度和度量。
维度是描述数据的特征或属性，例如时间、地点、产品等。
度量是对数据进行度量和分析的指标，例如销售额、利润等。
在多维数据模型中，维度和度量被组织成一个多维数据立方体，也称为数据立方。
数据立方体由多个维度和度量组成，每个维度和度量都可以有多个层次。
层次是维度或度量的不同粒度或层级，例如时间维度可以有年、季度、月份等层次。
层次之间通过层次关系进行连接，形成一个层次结构。
在多维数据模型中，还存在维度之间的关系，例如时间和地点之间可以建立层次关系，形成一个维度之间的关联。
这种关系可以帮助用户进行更复杂的数据分析和查询。
多维数据模型的优点在于它能够提供灵活的数据分析和查询能力。
用户可以通过对维度进行切片、钻取和旋转等操作，快速获取所需的数据分析结果。
同时，多维数据模型还支持数据的聚集和汇总，可以提高数据查询的性能。
在设计多维数据模型时，需要考虑以下几个方面：1. 确定维度和度量：根据业务需求确定需要分析的维度和度量，例如销售额、利润等。
2. 设计维度层次：对于每个维度，确定需要的层次和层次关系，例如时间维度可以有年、季度、月份等层次。
3. 建立维度关联：确定维度之间的关联关系，例如时间和地点之间的关联。
4. 设计数据立方体：根据维度和度量的需求，设计数据立方体的结构和组织方式。
5. 聚集和汇总数据：根据数据分析的需求，对数据进行聚集和汇总，以提高查询性能。
在实际应用中，多维数据模型可以通过数据仓库工具进行实现和管理。
常见的数据仓库工具包括Oracle Data Warehouse、Microsoft SQL Server Analysis Services 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存储和管理大量结构化和非结构化数据的集中式数据库系统。
它的主要目标是支持企业决策制定和业务分析。
在数据仓库中，多维数据模型被广泛应用于组织和分析数据，以匡助用户更好地理解和利用数据。
多维数据模型是一种用于表示和分析多维数据的模型。
它基于维度和度量，用于描述和分析数据的各个方面。
维度是数据的描述性属性，如时间、地点、产品等。
度量是对数据的定量度量，如销售额、利润等。
通过将维度和度量组织在一起，多维数据模型可以提供丰富的数据分析能力。
在多维数据模型中，数据被组织成一个多维数据立方体，也称为OLAP立方体。
立方体由多个维度和度量组成，维度在立方体中形成为了一个多层次的层次结构。
每一个维度的层次结构由多个层次组成，每一个层次都表示维度的不同级别。
通过在立方体中选择不同的维度和度量，用户可以对数据进行多维度的分析和切片。
在多维数据模型中，还存在着维度的属性和事实表。
维度的属性是描述维度的各个特征的属性，如产品维度的名称、类别、价格等。
事实表是包含度量和与度量相关的维度属性的表，用于存储和分析数据。
事实表和维度表之间通过外键关联起来，形成一个关系模型。
多维数据模型的设计需要考虑以下几个方面：1. 确定维度：根据业务需求确定需要分析的维度，如时间、地点、产品等。
2. 设计维度的层次结构：对于每一个维度，确定不同的层次和层次之间的关系，以支持不同层次的数据分析。
3. 定义度量：确定需要分析的度量，如销售额、利润等。
4. 设计事实表和维度表：根据维度和度量的定义，设计事实表和维度表，并确定它们之间的关系。
5. 建立索引：为了提高查询性能，需要在事实表和维度表上建立索引。
6. 优化查询性能：通过使用会萃表、分区表等技术，优化查询性能，提高数据分析效率。
多维数据模型的优点包括：1. 支持多维度的数据分析：通过多维数据模型，用户可以对数据进行多维度的分析和切片，从不同角度了解数据。
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。
数据仓库中的多维数据模型设计与构建方法
数据仓库中的多维数据模型设计与构建方法概述：在数据仓库中，多维数据模型是一种重要的设计工具，用于存储和分析复杂的业务数据。
它有助于数据仓库的高效查询和分析，使用户可以更好地理解和决策业务活动。
本文将探讨多维数据模型设计与构建的方法，以及在实际应用中的一些注意事项。
一、多维数据模型概述多维数据模型是一种基于事实表和维度表的结构化数据模型。
事实表存储业务交易数据的指标，而维度表则存储与事实表相关的描述性信息。
通过将事实表和维度表进行关联，可以将复杂的业务数据组织成易于理解和查询的结构。
二、多维数据模型的设计方法1. 分析业务需求：在设计多维数据模型之前，首先需要充分理解业务需求。
这包括确定业务过程、数据指标和相关的维度属性等。
只有清楚了解业务需求，才能设计出满足用户查询和分析的数据模型。
2. 确定事实表和维度表：根据业务需求，确定事实表和维度表的设计。
事实表应该包含可度量的业务指标，如销售额、利润等，而维度表应该包含与事实表相关的描述性属性，如时间、地点、产品等。
3. 确定维度关系：在多维数据模型中，维度之间存在一种层次关系，例如时间维度可以分为年、月、日等层次。
在设计多维数据模型时，需要明确这些层次的关系，以便更好地组织和查询数据。
4. 设计属性和度量：在维度表中，每个维度都应该有相应的属性，在事实表中，应该有能够度量的指标。
设计属性和度量时，需要考虑数据的业务含义和查询需求，保证数据的准确性和可靠性。
5. 建立关联关系：在多维数据模型中，通过在事实表和维度表之间建立关联关系，实现数据的查询和分析功能。
关联可以通过主键-外键关系或者可通过查询的字段进行。
三、多维数据模型的构建方法1. 数据抽取和转换：在数据仓库建设过程中，数据的抽取和转换是一个重要的环节。
通过ETL（抽取、转换、加载）等工具，将原始数据从源系统中抽取出来，并进行清洗、转换和整合，使其适应数据仓库的需要。
2. 数据加载：在数据抽取和转换完成后，将清洗和整合后的数据加载到数据仓库中。
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、存储和管理企业各种数据的系统，它可以匡助企业进行数据分析和决策支持。
在数据仓库中，多维数据模型是一种常用的数据组织方式，它能够更好地满足数据分析的需求。
多维数据模型是基于维度的概念进行建模的，维度是描述业务过程中的角色、属性和度量的属性集合。
常见的维度有时间、产品、地理位置等。
在多维数据模型中，数据以多维的方式组织，可以方便地进行数据切割和聚合分析。
在多维数据模型中，最核心的概念是事实表和维度表。
事实表是存储度量数据的表，度量是业务过程中可以进行计量的指标，如销售额、利润等。
维度表是描述事实表中度量所涉及的维度的表，维度表中包含维度的属性和层次结构。
在多维数据模型中，事实表和维度表通过主键和外键进行关联。
事实表中的每一行都与维度表中的某一行进行关联，通过这种关联关系，可以实现对数据的多维分析。
例如，可以根据时间维度和产品维度对销售额进行分析，找出不同时间段和不同产品的销售情况。
多维数据模型还可以支持多层次的数据分析。
在维度表中，可以定义不同层次的维度，例如时间维度可以定义为年、季度、月份等层次。
通过这些层次，可以实现对数据的不同粒度的分析，从整体到细节逐级展开。
在设计多维数据模型时，需要考虑以下几个方面：1. 确定事实表和维度表：根据业务需求，确定需要分析的度量和维度，并设计相应的事实表和维度表。
2. 定义维度的层次结构：在维度表中，定义不同层次的维度，以支持多层次的数据分析。
3. 设计合适的关联关系：在事实表和维度表之间建立合适的关联关系，以实现数据的多维分析。
4. 考虑性能优化：在设计多维数据模型时，需要考虑性能优化的问题，例如使用合适的索引、分区等技术来提高查询效率。
总之，多维数据模型是数据仓库中常用的数据组织方式，它能够方便地进行数据分析和决策支持。
在设计多维数据模型时，需要考虑业务需求、维度的层次结构、关联关系和性能优化等方面，以满足企业对数据分析的需求。
数据仓库的多维数据模型
数据仓库的多维数据模型一、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。
它的设计和构建需要考虑到数据的多维性，以便支持复杂的分析和决策需求。
在数据仓库中，多维数据模型是一种常用的数据建模技术，用于表示和组织数据的多维特性。
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、优势以及建模过程等。
二、多维数据模型的定义多维数据模型是一种以多维方式组织和表示数据的模型。
它基于多维空间的概念，将数据组织成多个维度，每一个维度都包含一组相关的属性。
通过在不同维度上进行切片、切块和钻取等操作，用户可以从不同的角度分析和查询数据，以获取更全面和深入的信息。
三、多维数据模型的特点1. 维度：多维数据模型由多个维度组成，每一个维度代表一个特定的数据属性或者业务维度。
例如，一个销售数据仓库可以包含时间、产品、地理位置和客户等多个维度。
2. 层次结构：每一个维度可以包含一个或者多个层次结构，用于表示该维度的不同粒度。
例如，时间维度可以包含年、季度、月份和日期等层次结构。
3. 指标：多维数据模型中的指标是用于度量和分析的数值数据。
指标可以是事实表中的数值列，例如销售额、利润等。
4. 立方体：多维数据模型中的数据组织成一个立方体的形式，其中每一个维度都是一个轴，而指标则是立方体的值。
通过在不同维度上进行切片、切块和钻取等操作，可以对立方体进行灵便的分析和查询。
四、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分析需求进行灵便的数据切片和钻取操作，使用户能够从不同的角度深入分析数据。
2. 性能优化：多维数据模型使用会萃表和估计算技术，可以提高数据查询和分析的性能，减少系统响应时间。
3. 数据一致性：多维数据模型将数据组织成一致的结构，避免了数据冗余和不一致的问题，提高了数据的质量和可靠性。
4. 决策支持：多维数据模型提供了丰富的分析功能和可视化工具，匡助用户进行高效的决策支持。
五、多维数据模型的建模过程1. 确定业务需求：首先需要与业务用户进行充分的沟通和了解，明确数据仓库的目标和需求，确定需要分析的业务指标和维度。
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：数据仓库是企业中用于存储和分析大量数据的关键系统，而多维数据模型是数据仓库中用来表示数据的一种方式。
在多维数据模型中，数据以多个维度进行组织，使得数据更易于理解和分析。
本文将详细介绍数据仓库的多维数据模型，包括其概念、优势、设计原则、实现方法和应用场景。
一、概念1.1 多维数据模型是什么？多维数据模型是一种数据组织结构，通过多个维度来描述数据之间的关系。
每一个维度代表数据的一个属性，而每一个维度值则代表该属性的具体取值。
多维数据模型通常以数据立方体（data cube）的形式呈现，其中每一个维度都可以展开成一个维度表。
1.2 多维数据模型与关系数据模型的区别多维数据模型与传统的关系数据模型相比，更适适合于分析和查询大量数据。
多维数据模型可以更好地支持复杂的分析操作，如数据切片、数据切块、数据旋转和数据钻取等。
1.3 多维数据模型的组成元素多维数据模型由维度（Dimension）、度量（Measure）和层次（Hierarchy）三个核心元素组成。
维度描述了数据的属性，度量表示需要分析的指标，而层次则定义了维度之间的关系。
二、优势2.1 提高数据分析效率多维数据模型可以匡助用户更快速地进行数据分析和查询，提高了数据分析的效率。
用户可以通过多维数据模型轻松地进行数据切片、数据切块和数据钻取等操作。
2.2 支持复杂的数据分析多维数据模型可以支持复杂的数据分析需求，如多维数据分析、趋势分析、关联分析等。
用户可以通过多维数据模型更好地理解数据之间的关系，发现数据中隐藏的规律。
2.3 提高决策效果多维数据模型可以匡助企业更好地了解业务状况，提高决策效果。
通过多维数据模型，企业可以更准确地分析业务数据，发现潜在的商机和问题，并及时做出相应的决策。
三、设计原则3.1 明确业务需求在设计多维数据模型时，首先需要明确业务需求，确定需要分析的维度和度量。
惟独明确了业务需求，才干设计出符合实际情况的多维数据模型。
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1、数据仓库基本概念1.1、主题（Subject）主题就是指我们所要分析的具体方面。
例如：某年某月某地区某机型某款App的安装情况。
主题有两个元素：一是各个分析角度（维度），如时间位置；二是要分析的具体量度，该量度一般通过数值体现，如App安装量。
1.2、维（Dimension）维是用于从不同角度描述事物特征的，一般维都会有多层（Level：级别），每个Level 都会包含一些共有的或特有的属性（Attribute），可以用下图来展示下维的结构和组成：以时间维为例，时间维一般会包含年、季、月、日这几个Level，每个Level一般都会有ID、NAME、DESCRIPTION这几个公共属性，这几个公共属性不仅适用于时间维，也同样表现在其它各种不同类型的维。
1.3、分层（Hierarchy）OLAP需要基于有层级的自上而下的钻取，或者自下而上地聚合。
所以我们一般会在维的基础上再次进行分层，维、分层、层级的关系如下图：每一级之间可能是附属关系（如市属于省、省属于国家），也可能是顺序关系（如天周年），如下图所示：1.4、量度量度就是我们要分析的具体的技术指标，诸如年销售额之类。
它们一般为数值型数据。
我们或者将该数据汇总，或者将该数据取次数、独立次数或取最大最小值等，这样的数据称为量度。
1.5、粒度数据的细分层度，例如按天分按小时分。
1.6、事实表和维表事实表是用来记录分析的内容的全量信息的，包含了每个事件的具体要素，以及具体发生的事情。
事实表中存储数字型ID以及度量信息。
维表则是对事实表中事件的要素的描述信息，就是你观察该事务的角度，是从哪个角度去观察这个内容的。
事实表和维表通过ID相关联，如图所示：1.7、星形/雪花形/事实星座这三者就是数据仓库多维数据模型建模的模式上图所示就是一个标准的星形模型。
雪花形就是在维度下面又细分出维度，这样切分是为了使表结构更加规范化。
雪花模式可以减少冗余，但是减少的那点空间和事实表的容量相比实在是微不足道，而且多个表联结操作会降低性能，所以一般不用雪花模式设计数据仓库。
事实星座模式就是星形模式的集合，包含星形模式，也就包含多个事实表。
1.8、企业级数据仓库/数据集市企业级数据仓库：突出大而全，不论是细致数据和聚合数据它全都有，设计时使用事实星座模式数据集市：可以看做是企业级数据仓库的一个子集，它是针对某一方面的数据设计的数据仓库，例如为公司的支付业务设计一个单独的数据集市。
由于数据集市没有进行企业级的设计和规划，所以长期来看，它本身的集成将会极其复杂。
其数据来源有两种，一种是直接从原生数据源得到，另一种是从企业数据仓库得到。
设计时使用星形模型2、数据仓库设计步骤2.1、确定主题主题与业务密切相关，所以设计数仓之前应当充分了解业务有哪些方面的需求，据此确定主题。
2.2、确定量度在确定了主题以后，我们将考虑要分析的技术指标，诸如年销售额之类。
量度是要统计的指标，必须事先选择恰当，基于不同的量度将直接产生不同的决策结果。
2.3、确定数据粒度考虑到量度的聚合程度不同，我们将采用“最小粒度原则”，即将量度的粒度设置到最小。
例如如果知道某些数据细分到天就好了，那么设置其粒度到天；但是如果不确定的话，就将粒度设置为最小，即毫秒级别的。
2.4、确定维度设计各个维度的主键、层次、层级，尽量减少冗余。
2.5、创建事实表事实表中将存在维度代理键和各量度，而不应该存在描述性信息，即符合“瘦高原则”，即要求事实表数据条数尽量多(粒度最小)，而描述性信息尽量少。
全量表：保存用户所有的数据（包括新增与历史数据）增量表：只保留当前新增的数据快照表：按日分区，记录截止数据日期的全量数据切片表：切片表根据基础表，往往只反映某一个维度的相应数据。
其表结构与基础表结构相同，但数据往往只有某一维度，或者某一个事实条件的数据3.1、更新插入算法更新插入(主表)算法适用于保留最新状态表的处理。
案例：银行账户余额表，全表表大约8000万，非结息日每日变动100万，结息日变动2000万。
非结息日：它是指根据主键(或指定字段)进行数据对比，如果增量表存在记录，则更新原全量表，否则插入数据。
ETL更新的优化？Merge?结息日：新建空表，它是指根据主键(或指定字段)进行数据对比，首先插入原全量表与增量表无法匹配的非变更数据，再次插入可以匹配的增量表数据，最后补齐增量表与全量表无法匹配的增量数据。
3.2、直接追加算法直接追加算法是指增量数据直接追加到目标表中，此算法适合流水、交易、事件、话单等增量且不修改的数据。
由于历史信息表数据量过于庞大，往往在数据库设计中将引入分区表的逻辑来处理，具体实现逻辑自查。
3.3、全量历史表算法拉链表。
拉链表：数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，顾名思义，所谓拉链，就是记录历史。
记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。
我们先看一个示例，这就是一张拉链表，存储的是用户的最基本信息以及每条记录的生命周期。
我们可以使用这张表拿到最新的当天的最新数据以及之前的历史数据。
在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到下面这种表的设计：1、有一些表的数据量很大，比如一张用户表，大约10亿条记录，50个字段，这种表，即使使用ORC压缩，单张表的存储也会超过100G（在HDFS使用双备份或者三备份的话就更大一些）。
2、表中的部分字段会被update更新操作，如用户联系方式，产品的描述信息，订单的状态等等。
3、需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看某一个订单在历史某一个时间点的状态。
4、表中的记录变化的比例和频率不是很大，比如，总共有10亿的用户，每天新增和发生变化的有200万左右，变化的比例占的很小。
那么对于这种表我该如何设计呢?下面有几种方案可选：方案一：每天只留最新的一份（比如我们每天用Sqoop抽取最新的一份全量数据到Hive 中）。
方案二：每天保留一份全量的切片数据。
方案三：使用拉链表。
4.1、为什么使用拉链表现在我们对前面提到的三种进行逐个的分析。
方案一这种方案就不用多说了，实现起来很简单，每天drop掉前一天的数据，重新抽一份最新的。
优点很明显，节省空间，一些普通的使用也很方便，不用在选择表的时候加一个时间分区什么的。
缺点同样明显，没有历史数据，先翻翻旧账只能通过其它方式，比如从流水表里面抽。
方案二每天一份全量的切片是一种比较稳妥的方案，而且历史数据也在。
缺点就是存储空间占用量太大了，如果对这边表每天都保留一份全量，那么每次全量中会保存很多不变的信息，对存储是极大的浪费。
当然我们也可以做一些取舍，比如只保留近一个月的数据?但是，需求是无耻的，数据的生命周期不是我们能完全左右的。
拉链表在使用上基本兼顾了我们的需求。
首先它在空间上做了一个取舍，虽说不像方案一那样占用量那么小，但是它每日的增量可能只有方案二的千分之一甚至是万分之一。
其实它能满足方案二所能满足的需求，既能获取最新的数据，也能添加筛选条件也获取历史的数据。
所以我们还是很有必要来使用拉链表的。
4.2、拉链表的实现下面我们来举个栗子详细看一下拉链表。
我们先看一下在Mysql关系型数据库里的user表中信息变化。
在2017-01-01这一天表中的数据是：在2017-01-02这一天表中的数据是，用户002和004资料进行了修改，005是新增用户：在2017-01-03这一天表中的数据是，用户004和005资料进行了修改，006是新增用户：如果在数据仓库中设计成历史拉链表保存该表，则会有下面这样一张表，这是最新一天(即2017-01-03)的数据：说明t_start_date表示该条记录的生命周期开始时间，t_end_date表示该条记录的生命周期结束时间。
t_end_date = ‘9999-12-31’表示该条记录目前处于有效状态。
如果查询当前所有有效的记录，则select * from user where t_end_date = ‘9999-12-31’。
如果查询2017-01-02的历史快照，则select from user where t_start_date <= ‘2017-01-02’ and t_end_date >= ‘2017-01-02’。
(*此处要好好理解，是拉链表比较重要的一块。
**)4.3、拉链表在Hive中的实现在现在的大数据场景下，大部分的公司都会选择以Hdfs和Hive为主的数据仓库架构。
目前的Hdfs版本来讲，其文件系统中的文件是不能做改变的，也就是说Hive的表智能进行删除和添加操作，而不能进行update。
基于这个前提，我们来实现拉链表。
还是以上面的用户表为例，我们要实现用户的拉链表。
在实现它之前，我们需要先确定一下我们有哪些数据源可以用。
我们需要一张ODS层的用户全量表。
至少需要用它来初始化。
每日的用户更新表。
而且我们要确定拉链表的时间粒度，比如说拉链表每天只取一个状态，也就是说如果一天有3个状态变更，我们只取最后一个状态，这种天粒度的表其实已经能解决大部分的问题了。
ods层的user表现在我们来看一下我们ods层的用户资料切片表的结构：CREATE EXTERNAL TABLE er (user_num STRING COMMENT '用户编号',mobile STRING COMMENT '手机号码',reg_date STRING COMMENT '注册日期'COMMENT '用户资料表'PARTITIONED BY (dt string)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n'STORED AS ORCLOCATION '/ods/user';)ods层的user_update表然后我们还需要一张用户每日更新表，前面已经分析过该如果得到这张表，现在我们假设它已经存在。
CREATE EXTERNAL TABLE er_update (user_num STRING COMMENT '用户编号',mobile STRING COMMENT '手机号码',reg_date STRING COMMENT '注册日期'COMMENT '每日用户资料更新表'PARTITIONED BY (dt string)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n'STORED AS ORCLOCATION '/ods/user_update';)拉链表现在我们创建一张拉链表：CREATE EXTERNAL TABLE er_his (user_num STRING COMMENT '用户编号',mobile STRING COMMENT '手机号码',reg_date STRING COMMENT '用户编号',t_start_date ,t_end_dateCOMMENT '用户资料拉链表'ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n'STORED AS ORCLOCATION '/dws/user_his';)实现sql语句然后初始化的sql就不写了，其实就相当于是拿一天的ods层用户表过来就行，我们写一下每日的更新语句。