Panda数据

维度建模-事实表设计

数仓理论

一、引言在数据仓库的架构体系中，事实表是承载业务核心数据、支撑数据分析的关键组件。本文将围绕事实表设计展开，从基础概念、设计原则、设计方法到分类应用，系统掌握事实表设计的核心技术，为构建高效的数据仓库奠定基础。二、事实表的基础事实表的定义事实表是维度建模中的核心数据表，用于存储业务过程中产生

数仓理论

一、维度设计基本概念 1.1 维度与事实在维度建模中有两个非常重要的概念：维度和事实。与业务过程相关的数值型字段称为事实，维度则是事实的环境描述。例如在电商场景中，商品维度可包含品牌、类别、款式等维度

数仓理论

数据仓库主要的建模方法为：维度建模和实体关系建模（ER建模）。其他还有ER模型的衍生模型：Data Vault 模型和Anchor 模型，实际工作中很少使用。维度建模

数仓理论

数据库三范式（Normalization）是关系型数据库设计的一套核心理论和准则，目的是减少数据冗余、提高数据一致性、消除数据操作异常。三范式可总结为：原子性、完全依赖主键、不传递依赖主键。第二和第三范式类似，可以归纳为属性强依赖主键。第一范式（1NF）

数仓理论

一、引言 1.1 数仓的作用现在正处在一个数据驱动决策的时代，数据仓库作为管理数据和提供数据支持的工具，在企业决策中发挥着越来越重要的作用。提升决策效率：企业有很多业务系统，产生各种各样的数据，数据仓库能将这些分散的数据进行整合，形成统一的数据模型。分析师与决策者无需在繁杂的数据源间反复切换查询