型是决策的利器,适合 DSS、EIS 等场景,决策者洞察数据背后的趋势。过程中往往涉及大量历史数据和复杂查询,还需要访问外部数据源。你会用到数据仓库,它能你高效管理这些数据,尤其是配合 OLAP 进行多维。你可以借助数据仓库来挖掘潜在的商业机会,提升决策的精准度。数据仓库的设计也蛮重要,像星型结构的运用就是常见的优化手段,它能显著提高查询效率。你也许会遇到 Hive 的配置问题,建议你认真调试,确保大数据量顺畅。如果你想了解更多技术细节,可以参考相关的文章,是数据仓库与 OLAP 的结合,以及数据挖掘技术的应用,都会让你对这个话题有更深的理解。
分析型处理数据仓库介绍与应用
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星型结构和雪花结构的对比挺经典的,尤其在做数据仓库建模的时候,搞清楚这俩的区别和应用场景,真的能省下不少弯路。比如说,Sales Fact Table和Shipping Fact Table的设计思路就挺值得参考,字段该拆就拆,别怕多几个维度表,逻辑清晰最重要。
表结构中用到的维度还挺全的,像time、item、location这些,都按照标准化方式分了表,尤其是时间维度,什么day_of_the_week、quarter这些字段,直接拿来用也方便。和业务口径对得挺紧,不容易出错。
如果你平时也在琢磨数据仓库的设计,这份结构图可以当个好的参考。尤其是做 ETL 建模或者在 BI 工具里画 Sc
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