star-schema

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    目前,我參與了基於倉庫的智能交易分析銀行系統特色客戶流失行爲,欺詐檢測&客戶關係管理分析。我們一直在使用Oracle作爲數據庫&它完全是一個數據倉庫項目,數據挖掘算法用於分析。 我們有大約1000個銀行客戶的記錄。對於建模,使用星型模式還是雪花模式或星座模式更好?我知道星型和雪花模式的基本區別 - 維度表的規範化發生在雪花(又名雪花)模式中,這可能在加入大型數據庫的情況下存在問題。 那麼,哪種模式

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    我需要一些幫助來啓動跟蹤器官捐獻者的新維度模型(星型模式)。我們有一個OLTP數據庫,其中包含一個引用表(死亡術語),其中包含(性別,種族,年齡,死亡日期等)和相關查詢表,例如日期,時間,種族,醫院,器官類型,捐贈器官信息等。一些轉診成爲器官捐獻者。我明白,大部分查找表將成爲維度表,但想知道我是否應該有2個事實表 - factReferralInfo和factOrganDonors或只有1個事實表

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    我們的數據倉庫使用來自數據源的累積數據(並且無法反轉累積)來創建雪花模式。我們必須解決的一個要求是我們的模式必須可用於根據日期範圍創建報告。 我們的模式看起來像這樣(簡化): +------------------------------------------+ | fact | +-------+-----------------+----------------+ |

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    我有一些麻煩,決定什麼應該在一個特定的尺寸,我應該在事實表走了星型模式我開發的。 例如起見,讓我們說,該項目跟蹤的房屋的物業管理公司。諸如各種日期,租房者,合同等的維度都相當簡單。對於房屋,無論數據在哪裏居住,我們都想跟蹤當前所有者,當前承租人,當前租賃合同以及諸如鄰居,地址,當前租賃價格,當前市場價值等等。請注意,所有者,承租人和合同本身就是維度(鄰居和地址也可能是維度,但我並不關心那些人)。

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    我是數據倉庫設計的初學者。我有一些理論,但最近遇到了一個OLAP多維數據集設計的實際問題。我使用星型模式。 可以說我有2個維表和1個事實表: 尺寸地名: dimension_id COUNTRY_NAME province_name district_name 尺寸裝置: dimension_id DEVICE_CATEGORY device_subcategory 事實表: gazetteer_

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    我想在一個非常簡單的數據庫上使用python的olap框架cubes,但我在連接表時遇到了一些麻煩。 我的模式是這樣的: Users table ID | name Products table ID | name | price Purchases table ID | user_id | product_id | date 而且立方體模型: { 'dimension

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    覆蓋索引的考慮以下形式的事實表: CREATE TABLE Fact1 ( Dim1 int NOT NULL, Dim2 int NOT NULL, Dim3 int NOT NULL, Data1 int NOT NULL, Data2 int NOT NULL ... ) Fact1對每個維度的單個列索引。假設Dim1是粒度下

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    我需要爲現有的SQL Server數據庫構建數據倉庫。我已經有了星型模式維度和事實數據表的設計。我的問題是: SQL Server 2008 Enterprise中是否有工具可以幫助我將數據從事務數據庫轉換爲新的數據倉庫數據庫?我正在尋找一個工具來幫助我清理數據並填充倉庫表。我之前在使用Oracle數據庫的學術環境中完成了這項工作。在這種情況下,我必須用SQL手動執行所有操作。

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    我正在開發一個BI項目,我將使用pentaho。 我的DW將被模型化爲一個星型模式。 我知道,對於分析部分,我們需要從這個星型模式(關係型DW)開始,並將多維數據集設計爲模式工作臺。對此,分析工具可以做多維請求 對於報告部分,它是否還需要了解關於多維數據集,或者我可以在星型模式關係數據庫上只做普通請求? 這是好事還是壞事? THKS對您有所幫助

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    我們正忙於一個學校項目。我們必須建立一個Datawarehouse,但我堅持下去。 我有以下starschema: dim_location: Location_key(主鍵) 市 dim_condition: Condition_key(主鍵) 說明(實施例:好,壞,很不好,非常好等) dim_time: Time_key 年份 日期 季 等 事實表地面: Time_Key(國外) Locati