维表和事实表1
数据仓库公共时间维表的设计_范文模板及概述
数据仓库公共时间维表的设计范文模板及概述引言部分的内容如下：1.1 概述数据仓库在现代企业中扮演着重要的角色，它能够从各个业务系统中提取、整合和分析数据，为企业决策提供有力支持。
然而，在数据仓库中进行时间相关的分析和报表展示时，时间维度的设计十分关键。
本文将重点讨论数据仓库公共时间维表的设计，探讨其原则、实施步骤以及使用方法与场景应用。
1.2 文章结构本文将按照以下结构进行论述：首先，在“2. 数据仓库公共时间维表的设计”部分将介绍数据仓库公共时间维表的概念和设计原则；接着，在“3. 数据仓库公共时间维表的实施步骤”部分将详细阐述如何确定时间范围和粒度，并构建和填充时间维度表；然后，在“4. 数据仓库公共时间维表的使用方法与场景应用”部分将探讨如何应用这些时间维度表进行时间相关分析、多维分析以及查询优化技巧等方面；最后，在“5. 结论与总结”部分对数据仓库公共时间维表设计的重要性和未来发展趋势进行总结和展望。
1.3 目的本文旨在全面介绍数据仓库公共时间维表的设计，帮助读者深入了解如何设计和应用这些时间维度表，以便更好地利用数据仓库进行时间相关的分析、报表展示和多维分析。
通过本文的学习，读者将能够掌握时间维度设计的基本原则和实施步骤，并能够灵活运用这些技巧解决实际业务中的时间相关问题。
2. 数据仓库公共时间维表的设计2.1 什么是数据仓库公共时间维表数据仓库公共时间维表是指在数据仓库中用于存储和管理时间相关信息的一个特殊的维度表。
它是一个独立的时间维度，与其他事实表进行关联，在数据分析和报告生成过程中发挥重要作用。
2.2 设计原则和考虑因素在设计数据仓库公共时间维表时，需要考虑以下几个原则和因素：2.2.1 统一标准：为了保证数据仓库中各个事实表对时间的定义和使用保持一致性，应该采用统一的标准来设计时间维度。
这样可以使得不同业务流程之间的数据分析结果可比较，提高整体分析准确性。
2.2.2 粒度灵活：根据业务需求，可以根据年、季度、月、周、日等不同粒度来设计维度。
数据仓库的架构方式及其比较
数据仓库的架构方式及其比较数据仓库的架构方式及其比较传统的关系数据库一般采用二维数表的形式来表示数据，一个维是行，另一个维是列，行和列的交叉处就是数据元素。
关系数据的基础是关系数据库模型，通过标准的SQL语言来加以实现。
数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，以星形架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式，但不管是哪一种架构，维度表、事实表和事实表中的量度都是必不可少的组成要素。
下面解析由这些要素构成的数据仓库的架构方式。
1．星形架构星形模型是最常用的数据仓库设计结构的实现模式，它使数据仓库形成了一个集成系统，为最终用户提供报表服务，为用户提供分析服务对象。
星形模式通过使用一个包含主题的事实表和多个包含事实的非正规化描述的维度表来支持各种决策查询。
星形模型可以采用关系型数据库结构，模型的核心是事实表，围绕事实表的是维度表。
通过事实表将各种不同的维度表连接起来，各个维度表都连接到中央事实表。
维度表中的对象通过事实表与另一维度表中的对象相关联这样就能建立各个维度表对象之间的联系。
每一个维度表通过一个主键与事实表进行连接，如图3-10所示。
图3-10 星形架构示意图事实表主要包含了描述特定商业事件的数据，即某些特定商业事件的度量值。
一般情况下，事实表中的数据不允许修改，新的数据只是简单地添加进事实表中，维度表主要包含了存储在事实表中数据的特征数据。
每一个维度表利用维度关键字通过事实表中的外键约束于事实表中的某一行，实现与事实表的关联，这就要求事实表中的外键不能为空，这与一般数据库中外键允许为空是不同的。
这种结构使用户能够很容易地从维度表中的数据分析开始，获得维度关键字，以便连接到中心的事实表，进行查询，这样就可以减少在事实表中扫描的数据量，以提高查询性能。
在AdventureWorksDW数据仓库中，若以网络销售数据为事实表，把与网络销售相关的多个商业角度（如产品、时间、顾客、销售区域和促销手段等）作为维度来衡量销售状况，则这些表在数据仓库中的构成如图3-11所示，可见这几个表在数据仓库中是以星形模型来架构的。
数据仓库技术在高校图书馆管理中的应用研究
数据仓库的鲜明特点 ，使数据 仓库技 术具有广泛 的应 用前 景。 目前 ，已有不 少 行业把数据仓库技术用于数据 管理和决策 支 持 ，取 得 了经 验 ，产 生 了效 益 。 数据集市是数据仓库 的一个子集 ，它 面 向部 门级业务 ，面向某 个特定的 主题 。
解决的问题。 计算机技术在高校教育管理工作 中的
因此， 对事实表和维表的分析设计 ， 是 数据仓库数据模型设计 的关键。
图书馆 ； 学生借 阅 ；数 据 仓库 ；数据 集市 ；
雪花 模 型 ；基础 事 实表 ；维 表 ； 聚 集 事 实
表
３高校图书馆学生借 阅数据集市的
数ห้องสมุดไป่ตู้据模 型
数据模型是 建立数据仓库的基础。业 务需求是进行数据仓库数据模型设计的驱 动力。学生借 阅数据集市是高校 图书馆数 据 仓库的一 个子集 。适宜以 “ 星型模 型” 为基础 ，建立能满足需求 的学生借阅数据 集 市的数 据模 型 。
维普资讯
中国科技信息 ２ ０ 年 第 １ 期 ０８ ６
Ｃ Ｉ ＣＥ Ｃ Ｎ ＥＨ Ｏ Ｏ Ｙ ＩＦ Ｒ Ａ Ｉ ｕ ． ０ ＨＮ Ｓ Ｉ Ｅ Ａ Ｄ Ｔ Ｃ Ｎ Ｌ Ｇ Ｏ Ｍ ＴＯ Ａ ｇ ２ ８ Ａ Ｎ Ｎ Ｎ ０
变形与扩充 。一个典型的星型模式包括一
数攥仓 搂豢 京 梭
个大型的事实表和一组逻辑上 围绕这个事
实表 的维度表 ，如 图 １ 所示。 事实表是星 型模型的核心 。用于存放 大量 的具 有业 务性 质的事实数据 。事 实表 由主键和事实的度量 数据两部分组成 。事 实表通过 主键 ，把 各维度表 链接在一起 ， 形成 一个 相互 关联 的 整体 ，共 同描 述主 题 。事实表中存放 的大量数据 ，是同主题 密切相关的 、用户最关心的、对象的度量 数据 。 维 度是观察 事实 、分 析主题的 角度。 维 度表 的集 合是 数据 仓库 数据 模式 的关 键 。维 度表通过 主关键字 与事实表相连 。
决策支持系统概述
第1章决策支持系统概述▲数据：记载下来的事实，客瞧属性的值▲信息：构成一定含义的一组数据▲系统：由假设干相互联系相互制约的元素结合在一起，并具有特定功能的有机整体。
▲系统的组成：1、系统由各元素或子系统组成2、至少包含两个以上的元素3、各元素之间相互联系或相互制约4、具有目的性5、习惯环境的变化▲数据处理系统：是对大量数据进行收集、组织、存储、加工与传播的总和▲数据处理系统的特征：1、数据量大；2、没有特殊复杂的运算；3、时效性强▲治理信息系统MIS：运用系统治理的理论方法，以计算机网络和现代通信技术为手段，对信息进行收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。
▲治理信息系统的全然组成：治理业务应用系统、数据库系统▲治理信息系统特点：1、以数据库系统为根底；2、数据录进；3、数据传输；4、数据存储；5、数据查询；6、数据统计；7、指标计算▲决策支持系统：以治理科学、运筹学、行为科学、操纵论为根底，以计算机技术、模拟技术、信息技术为手段，面向半结构化的决策咨询题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。
▲决策支持系统要紧特征：1、关注上层治理人员经常碰到的结构化程度不高、标准化不明确的咨询题2、把模拟或分析技术与传统的数据存取和检索技术结合起来3、易于非计算机专业的人员，以交互会话的方式使用4、强调对环境及用户决策方法改变的习惯性和灵活性5、提供决策的良好效果▲DSS的功能：1、治理并提供外部信息2、收集、治理并提供内部信息3、收集、治理并提供反响信息4、存储和治理数学模型5、修改和添加数据、模型、方法6、加工、汇总、分析、猜测数据、7、具有人时机话和图像输出功能以满足数据查询需求8、提供良好的数据通信功能9、合理的加工速度和响应时刻▲决策支持系统的形成过程1、科学计算为治理信息系统奠定了算法根底2、运筹学的开展为模型辅助决策奠定了模型根底3、治理信息系统4、模型辅助决策系统5、决策支持系统▲分布式决策支持系统DDSS：研究由多个物理位置上不离的决策体如何并发计算、协调一致地求解咨询题▲DDSS分为：同步系统：有时刻压力下参与者之间同时同地和同时异地的信息交换。
数仓案例 宽表
数仓案例宽表
宽表在数据仓库中是一种常见的数据结构，主要用于处理多维数据集。
以下是一个宽表的案例：
假设我们有一个电商平台的销售数据仓库，其中包含多个维表和事实表。
维表包括产品、时间、用户、商家等，事实表则记录了每个维表属性与销售量、销售额等指标的关联关系。
为了方便分析和查询，我们可以将事实表和多个维表相关联，加工成轻度汇总的宽表。
这个宽表将包含事实表中的所有维度和度量，以及根据需要进行轻度汇总的数据。
例如，我们可以将销售事实表与产品、时间、用户和商家维表相关联，生成一个包含产品名称、时间、用户ID、商家ID、销售额和销售量等列的宽表。
这个宽表将为数据分析师提供更方便的查询和分析基础，帮助他们快速了解销售情况、产品趋势和市场表现等。
除了宽表之外，数据仓库中还有其他的数据结构，如星型模型和雪花型模型。
每种数据结构都有其适用的场景和优势，选择合适的数据结构可以提高数据仓库的性能、可扩展性和灵活性。
医学信息学期末复习重点（1）
医学信息学期末复习重点（1）《医学信息学》期末复习材料第1章1、医学信息学定义：探讨生物学的、医学的或者更广义的健康数据的采集、存储、交互和展现的过程的科学；探讨如何利用信息科技来优化这些过程的科学；以及探讨如何利用这些数据实现信息和知识层次的各种应用的科学。
2、三个重要概念：数据、信息、知识的关系：数据、信息、知识。
数据是原始符号，信息是经过分析的可用的数据，而知识是信息组成的一系列法则和公式。
第2章1、ISO信息、数据的概念：ISO（国际标准化组织）的信息定义：信息是人有用的数据，这些数据将可能影响到人们的行为与决策。
ISO（国际标准化组织）的数据定义：数据是对事实、概念或指令的一种特殊的表达形式，这种特殊的表达形式可以用人工的方式或者用自动化的装置进行通信、翻译转换或者进行加工的处理。
2、数据和信息的关系：数据是散在的，无关的，或按一定规律排列组合的事实、数字或符号。
数据是潜在的信息。
而知识是与用户的能力和经验相结合并应用于解决问题或产生新知识的信息。
数据是信息的原料素材，信息的基础是数据，而信息是知识的原料。
3、信息的特征：信息不是物质、可以共享、没有质量、需要载体传递、不是能量、允许消失、可以处理、有时效性和针对性、可以传输或存储。
4、医学信息管理定义：（广义的）信息管理是在管理科学的一般原理指导下，对信息活动中的各种要素，包括信息、人员、资金、设备、技术等，进行科学的规划、组织、协调和控制，以充分开发和有效利用信息资源，从而最大限度地满足社会的信息需求。
（狭义的）对信息本身的管理三个要素：人员、技术、信息；两个方面：信息资源和信息活动5、信息资源管理（IRM）三个层次：个人的、组织的和社会的IRM。
6、信息管理科学：信息管理科学是一门以普遍存在的社会信息现象为研究对象，在揭示其基本规律的基础上解决社会信息服务中的各种问题。
信息学、管理学和系统科学是主体学科。
宏观描述：信息管理微观描述：信息资源管理信息技术四基元：感测技术，通信技术，计算机和智能技术，控制技术7、医学信息管理概念：对医学信息进行搜集、加工、组织、存储、传递、访问、分析、利用、研究的过程，即对医学信息的开发管理和利用。
数据仓库与数据挖掘 课后答案 (陈志泊 著) 清华大学出版社
第1章数据仓库的概念与体系结构1.数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2.元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据元数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3.数据处理通常分成两大类：联机事务处理OLTP和联机分析处理OLAP。
4.多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片（Slice）、切块（dice）、钻取（Drill-down 和Roll-up 等）和旋转（pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5. ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6.数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。
7.数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集市、依赖型数据集市和操作型数据存储、逻辑型数据集市和实时数据仓库。
8.操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9.“实时数据仓库”意味着源数据系统、决策支持服务和数据仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10.从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以营运导向为主、以实时数据仓库和自动决策为主。
11.什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？答：数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。
数据仓库的特点包含以下几个方面：（1）面向主题。
决策支持系统概述
第1章决策支持系统概述▲数据：记载下来的事实，客观属性的值▲信息：构成一定含义的一组数据▲系统：由假如干相互联系相互制约的元素结合在一起，并具有特定功能的有机整体。
▲系统的组成：1、系统由各元素或子系统组成2、至少包含两个以上的元素3、各元素之间相互联系或相互制约4、具有目的性5、适应环境的变化▲数据处理系统：是对大量数据进展收集、组织、存储、加工与传播的总和▲数据处理系统的特征：1、数据量大；2、没有特别复杂的运算；3、时效性强▲管理信息系统MIS：运用系统管理的理论方法，以计算机网络和现代通信技术为手段，对信息进展收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机系统。
▲管理信息系统的根本组成：管理业务应用系统、数据库系统▲管理信息系统特点：1、以数据库系统为根底；2、数据录入；3、数据传输；4、数据存储；5、数据查询；6、数据统计；7、指标计算▲决策支持系统：以管理科学、运筹学、行为科学、控制论为根底，以计算机技术、模拟技术、信息技术为手段，面向半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。
▲决策支持系统主要特征：1、关注上层管理人员经常遇到的结构化程度不高、标准化不明确的问题2、把模拟或分析技术与传统的数据存取和检索技术结合起来3、易于非计算机专业的人员，以交互会话的方式使用4、强调对环境及用户决策方法改变的适应性和灵活性5、提供决策的良好效果▲DSS的功能：1、管理并提供外部信息2、收集、管理并提供内部信息3、收集、管理并提供反响信息4、存储和管理数学模型5、修改和添加数据、模型、方法6、加工、汇总、分析、预测数据、7、具有人时机话和图像输出功能以满足数据查询需求8、提供良好的数据通信功能9、合理的加工速度和响应时间▲决策支持系统的形成过程1、科学计算为管理信息系统奠定了算法根底2、运筹学的开展为模型辅助决策奠定了模型根底3、管理信息系统4、模型辅助决策系统5、决策支持系统▲分布式决策支持系统DDSS：研究由多个物理位置上别离的决策体如何并发计算、协调一致地求解问题▲DDSS分为：同步系统：有时间压力下参与者之间同时同地和同时异地的信息交换。
数据仓库设计与建模的星座模型与星型模型比较(六)
数据仓库设计与建模的星座模型与星型模型比较随着信息时代的到来，数据的积累和分析成为企业决策和发展的重要依据。
数据仓库的建设成为了企业重要的信息系统之一。
在数据仓库的设计与建模中，星座模型和星型模型是常见的两种建模方法。
本文将对这两种建模方法进行比较，探讨它们的优缺点和适用范围。
一、星座模型星座模型，又称为雪花模型，是一种比较常见的数据仓库建模方法。
它通过将事实表和维度表进行规范化设计，降低了数据冗余和重复存储的问题。
在星座模型中，事实表是数据仓库中最重要的组成部分，它包含了与业务相关的度量和指标，例如销售额、利润等。
维度表则包含了业务特征或属性，例如时间、地域、产品等。
维度表通过主键与事实表进行关联，构成了一个星型结构。
星座模型的优点在于结构清晰、易于理解和维护。
由于事实表和维度表的规范化设计，数据冗余和存储问题得到了一定程度的解决。
同时，星座模型可以灵活地适应不同业务需求，可以根据需要进行维度的添加或删除，便于数据的扩展和更新。
然而，星座模型也存在一些不足之处。
首先，由于规范化设计，星座模型在处理复杂的关系和联接查询时，可能会导致性能的下降。
其次，星座模型对于多对多关系的处理比较困难，可能需要引入中间表来解决这个问题。
此外，由于维度表的数量较大，数据库的查询和维护会变得复杂，需要更多的时间和资源。
二、星型模型星型模型，是另一种常见的数据仓库建模方法。
它与星座模型的区别在于，星型模型将维度表进行了冗余存储，即将事实表和维度表通过冗余关系进行直接关联。
这种设计方法使得数据查询和联接更加简单和高效。
在星型模型中，事实表依然是数据仓库的核心，而维度表则通过冗余关系与事实表直接关联。
星型模型的优点在于简单、高效、易于理解和维护。
由于冗余关系的设计，星型模型的查询和联接操作更加方便和快速，适合处理复杂的关系和多对多的数据关联。
此外，星型模型的维护成本相对较低，由于维度表的冗余存储，减少了数据库查询和联接的负担。
数据立方体（Cube）
数据⽴⽅体（Cube）如上图所⽰，这是由三个维度构成的⼀个OLAP⽴⽅体，⽴⽅体中包含了满⾜条件的cell(⼦⽴⽅块)值，这些cell⾥⾯包含了要分析的数据，称之为度量值。
显⽽易见，⼀组三维坐标唯⼀确定了⼀个⼦⽴⽅。
多位模型的基本概念介绍：⽴⽅体：由维度构建出来的多维空间，包含了所有要分析的基础数据，所有的聚合数据操作都在⽴⽅体上进⾏。
维度：就是观察数据的⼀种⾓度。
在这个例⼦中，路线，源，时间都是维度，这三个维度构成了⼀个⽴⽅体空间。
维度可以理解为⽴⽅体的⼀个轴。
要注意的是有⼀个特殊的维度，即度量值维度。
维度成员：构成维度的基本单位。
对于时间维，它的成员分别是：第⼀季度、第⼆季度、第三季度、第四季度。
层次：维度的层次结构，要注意的是存在两种层次：⾃然层次和⽤户⾃定义层次。
对于时间维⽽⾔，(年、⽉、⽇)是它的⼀个层次，(年、季度、⽉)是它的另⼀个层次，⼀个维可以有多个层次，层次可以理解为单位数据聚合的⼀种路径。
级别：级别组成层次。
对于时间维的⼀个层次(年、⽉、⽇)⽽⾔，年是⼀个级别，⽉是⼀个级别，⽇是⼀个级别，显然这些级别是有⽗⼦关系的。
度量值：要分析展⽰的数据，即指标。
如图1中⼀个cell中包含了两个度量值：装箱数和截⾄时间，可以对其进⾏多维分析。
事实表：存放度量值的表，同时存放了维表的外键。
所有的分析⽤的数据最终都是来⾃与事实表。
维表：⼀个维度对应⼀个或者多个维表。
⼀个维度对应⼀个维表时数据的组织⽅式就是采⽤的星型模式，对应多个维表时就是采⽤雪花模式。
雪花模式是对星型模式的规范化。
简⾔之，维表是对维度的描述。
MDX查询：多维模型的查询语⾔MDX(MDX是微软发布的多维查询语⾔标准),它的语法与SQL有很多相似之处：select {[Measures].[Salary]} on columns, {[Employee].[employeeId].members} on rows from CubeTest对于这条语句，COLUMNS 和 ROWS都代表查询轴，其中COLUMNS代表列轴，ROWS代表⾏轴。
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时间维度表：
表：SYYH_DIM_TIMES
列
字段名称 类型 长度 可为空值 说明
SYYH_TIMES_ID Number 18
假 时间ID
SYYH_MINUTE Number 18
真 分钟
SYYH_HOUR Number 18
真 小时
SYYH_DAY Number 18
真 天数
SYYH_MONTH Number 18
真 月份
SYYH_QUARTE Number 18
真 季度
SYYH_YEAR Number 18
真 年度
区域维度表：
表：SYYH_ARER_STATION
列：
字段名称 类型 长度 可为空值 说明
ARER_CODE Varchar2 20
真 区域编号
ARER_ID Number 10
假 区域ID
ARER_NAME Varchar2 20
真 区域名称
STATION_CODE Varchar2 20
真 测试点编号
STATION_ID Number 10
假 测试点ID
STATION_TOTALBANK Varchar2 30
真 测试点总行
STATION_BANK Varchar2 30
真 测试点分行
STATION_SUBBANK Varchar2 30
真 测试点支行
风险动态监测指标事实表：
表：SYYH_FACT_MI
列：
字段名称 类型 长度 可为 空值 说明
SYYH_TIME_ID Number 18
假 时间ID
STATION_ID Number 10
假 测试点ID
MI_ATR Number (100,5)
真 系统可用率
MI_TSR Number (100,5)
真 系统交易成功率
MI_DCSR Number (100,5)
真 投产变更成功率
MI_CFWR Number (100,5)
真 假冒网站查封率
MI_EACCR Number (100,5)
真 外部攻击变化率
MI_ISE Number (100,5)
真 信息科技风险事件
MI_MECTCR Number (100,5)
真 主要电子渠道交易变化率
MI_MEAUAR Number (100,5)
真 主要电子渠道活跃用户、账户变化率