1、事实表每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表，事实表是对分析主题的度量，它包含了与各维度表相关联的外键，并通过连接Join方式与维度表关联。事实表的度量通常是数值类型，且记录数会不断增加，表规模迅速增长。例如，现存在一张订单事实表，其字段Prodid商品id可以关联商品维度表、TimeKey订单时间可以关联时间维度表等。
2、维度表维度表可以看作用户分析数据的窗口，维度表中包含事实数据表中事实记录的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息。维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构，维度是对数据进行分析时特有的一个角度，站在不同角度看待问题，会有不同的结果。苏宁八大产业,每个产业有自己的数据集市,每个数据集市有自己的维度表，没有统一的维度管理(包括管理规范和系统支撑)。业务痛点包含以下几个方面：
建立统一的维度管理系统，实现对维度信息的统一管控，并为集团的数据产品提供统一的维度数据服务，包含维度开发管理，维度信息管理及维度数据服务三个方面。
维度数据
如上图所示，ETL将采集的数据，进行数据清洗之后存储到维度数据仓库（磐石）中，维度系统再将维度数据仓库中的数据同步达到维度库系统。
维度数据存储方式：维度数据一般以一百万的数据量作为分割点，一百万以上数据量的维度采用的存储是HBASE，一百万以下的数据采用的存储是MYSQL。
维度数据同步方式：存储到HBASE的维度数据采用的是BULKLOAD导入，存储到MYSQL的维度数据采用的是SPARKSQL+RDD写入。针对数据同步都已经实现通过页面配置任务的方式一键同步，节省人工。
为什么采用这种存储方式？
1， 针对数据量的大小采用不同的存储引擎，节约存储资源，提高维度服务的稳定性。
2， 实时指标的计算：OALP需要关联维度表和事实表做指标数据加速（实时计算指标数据）。这种需要实时的查询维度表的所有维度属性，调用量非常庞大，所以采用了直接查询HBASE的方式。
3， 维度需要提供基于维度值ID查询维度值名称的服务(包括批量精确查询和模糊查询)，HBASE在精确查询上性能较高。MYSQL由于数据量不大，可以再加一层分布式缓存，提高精确查询维度值的性能。
维度建模
1， 选择业务过程
根据业务场景以及可用数据源
2， 声明粒度
根据事实表及应用场景，确定汇总粒度，一般尽可能的用最细粒度
3， 确定维度
根据确定的粒度，定义对应的维度，最细粒度，也是最低层次的维度
4， 确定事实
确认将哪些事实放到事实表中，维度表只是做关联，不做维度数据的查询服务。
维度定义
1 当增加新的维度时，编码号将在已用号码的基础上递增，四位十进制编码号不能满足需求时，可增加编码号长度为五位十进制数，以此类推。
2 当删除已有的维度时，其编码号将不再利用。
3 当修改已有的维度时，其编码号不变。
4 当拆分已有的维度或合并两个及两个以上的维度时（数据应用场景需要），其编码号的使用原则按照删除原维度，并新增拆分/合并后的维度执行。
维度管理
维度：目前维度平台支持快速定义维度,通过设置维度的基本信息，选择维度映射的维度表，做好维度与维度表的映射，设定维度的一些特性（布尔维度，时间维度，杂项维度等），检测维度的定义结果。达到了让业务人员能够只是通过页面 *** 作就可以制定需要的维度。
维度表：数据开发人员可以通过维度库平台定义维度表，定义好之后可以集成数据仓库的同步任务一键将仓库的数据同步到维度表中，将维度表与维度做映射关系。
维度层级：维度库平台支持定义维度层级，只要是维度库平台上有的维度表并且做好维度与维度的映射关系之后，就可以定义需要的维度层级，根据维度层级提供维度值的上卷下钻查询服务。
维度血缘：提供了维度，指标，报表的血缘关系，以及还准备做的维度数据的血缘，维度，指标，报表调用次数的血缘等等。
维度服务
1 维度服务调用申请：
调用维度服务，需要在维度库管理系统中申请调用权限。等维度管理系统授权之后，生成维度服务调用授权码，在调用维度服务的时候带上维度服务调用授权码，维度服务会根据授权码判定是否有访问权限。
2 维度系统提供的服务：
1,对存储在HBASE的维度表，我们又加了一层存储到ELASTICSEARCH（提供维度值的模糊查询服务）
2，针对负载较高的HBASE表，加了一层本地缓存，解决热点问题。
3，对存储在MYSQL的维度表，我们又加了一层存储到分布式缓存ZEDIS（提供维度值精确查询服务）。提供了定时或者手动刷新缓存数据的功能，以及缓存数据的监控机制。
监控分析
由于维度服务的调用量是亿万级别的，系统的监控统计，采用的是Log4j+kafka+druid的架构，如下图所示，应用将调用日志采用log4j- KafkaLog4jAppender写入kafka中，再将kafka与druid集成，准实时的输入druid中，业务基于druid做统计分析，查看维度服务调用成功或失败的情况。
除了维度服务的调用监控，平台还有针对维度值的数据量监控（主要监控暴增或者突然没有维度数据的情况），维度值数据质量的监控（根据维度表和事实表做数据比对，分析维度值数据的差异情况）。维度数据同步任务的监控（每个维度表的数据同步情况监控，异常告警到具体的任务负责人）。通过各种有效的监控手段，来提升维度服务的稳定性和准确性。
1 未来平台会更加的完善,会有越来越多的维度在平台上建设,提供更加稳定和高效的维度查询服务。
2 能够支持更多个性化的维度，能够支持维度的数据版本（例如过去一段时间的维度值），支撑全集团所有数据产品的维度调用服务，将平台打造成苏宁主数据服务的航空母舰。
3 通过维度数据资产体系的建立，实现集团一切业务数据化，连接打通数据孤岛，驱动一切数据业务化，助力企业数字化转型，让数据做到真正意义上的产生价值。
4 通过提供各种维度数据支持数据产品及各类应用产品，帮助各岗位用户在日常经营决策中做出正确决策。
目前平台的现状及以后的规划
1， 完善系统监控功能点：缓存任务较多，没有有效的监控，告警机制。
2， 完善业务监控功能点：数据量监控，数据异常监控，告警功能
3， 落地维度新增、变更、下线全流程审核管理功能
4， 完善应用层的维度、指标、报表数据链路的血缘分析图谱，全方位透析资产，
5， 打通全链路维度变更通知的消息机制，降低数据链路变更带来的风险，
6， 多系统用户资源隔离、限流，保障多个部门在使用和体验上的一致性，
7， 支持用户自定义维度、完善个人工作台，基于通用维度进行维度的衍生，
8， 维度门户的建设，将业务端和管理端进行隔离，提升用户体验
本文介绍数据仓库中维度数据建模的过程描述，并举一个示例以加深对相关概念的理解。
维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。
1、通过对业务需求以及可用数据源的综合考虑，确定对哪种业务过程开展建模工作
2、建立的第一个维度模型应该是一个最有影响的模型——它应该对最紧迫的业务问题作出回答，并且对数据的抽取来说是最容易的。
注：粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别，细化程度越高，粒度就越小
1、应该先优先考虑为业务处理获取最有原子性的信息而开发维度模型。原子型数据是所收集的最详细的信息，这样的数据不能再做更进一步的细分。
2、数据仓库几乎总是要求在每个维度可能得到的最低粒度上对数据进行表示的原因，并不是因为查询想看到每个低层次的行，而是因为查询希望以很精确的方式对细节知识进行抽取。
一个经过仔细考虑的粒度定义确定了事实表的基本维度特性。同时，经常也可能向事实表的基本粒度加入更多的维度，而这些附加的维度会在基本维度的每个组合值方面自然地取得唯一的值。如果附加的维度因为导致生成另外的事实行而违背了这个基本的粒度定义，那么必须对粒度定义进行修改以适应这个维度的情景。
确定将哪些事实放到事实表中。粒度声明有助于稳定相关的考虑。事实必须与粒度吻合。在考虑可能存在的事实时，可能会发现仍然需要调整早期的粒度声明和维度选择
维度建模中有一些比较重要的概念，理解了这些概念，基本也就理解了什么是维度建模。
额，看了这一句，其实是不太容易理解到底什么是事实表的。
比如一次购买行为我们就可以理解为是一个事实，下面我们上示例。
图中的订单表就是一个事实表，你可以理解他就是在现实中发生的一次 *** 作型事件，我们每完成一个订单，就会在订单中增加一条记录。
我们可以回过头再看一下事实表的特征，在维度表里没有存放实际的内容，他是一堆主键的集合，这些ID分别能对应到维度表中的一条记录。
我们的图中的用户表、商家表、时间表这些都属于维度表，这些表都有一个唯一的主键，然后在表中存放了详细的数据信息。
下面我们将以电商为例，详细讲一下维度建模的建模方式，并举例如果使用这个模型（这点还是很重要的）。
假设我们在一家电商网站工作，比如某宝、某东。我们需要对这里业务进行建模。下面我们分析几点业务场景：
好，基于这几点，我们来设计我们的模型。
下面就是我们设计出来的数据模型，和之前的基本一样，只不过是换成了英文，主要是为了后面写sql的时候来用。
我就不再解释每个表的作用了，现在只说一下为什么要这样设计。
首先，我们想一下，如果我们不这样设计的话，我们一般会怎么做？
如果是我，我会设计下面这张表。你信不信，我能列出来50个字段！其实我个人认为怎么设计这种表都有其合理性，我们不论对错，单说一下两者的优缺点。
先说我们的维度模型：
再说我们这张大款表的优缺点：
数据模型的建立必须要为更好的应用来服务，下面我先举一个例子，来切实地感受一下来怎么用我们的模型。
需求 ：求出2016年在帝都的男性用户购买的LV品牌商品的总价格。
实现 ：
维度建模是一种十分优秀的建模方式，他有很多的优点，但是我们在实际工作中也很难完全按照它的方式来实现，都会有所取舍，比如说为了业务我们还是会需要一些宽表，有时候还会有很多的数据冗余。
应用系统的资料介面有几种？各自有什么特点应该说主要有几种途径，一是对原始纸质资料、电子资料（表格、图形档案、遥感影像、航片等）的向量化，二是利用卫星、飞机、各种采集仪器（全站仪、GPS资料采集车等）直接采集数字化的资料。 地理资讯系统的特征 由于建立地理资讯系统的目标
资料库备份有几种方式以及各自有什么特点 1、完全备份 (备份向导备份型别：full)
这可能是大多数人常用的方式，它可以备份整个资料库，包含使用者表、系统表、索引、检视和储存过程等所有资料库物件。但是呢，它也需要花费更多的时间和空间，所以，一般推荐一周做一次完全备份。 backup database db_name to disk = 'c:\db_namebak'
2、事务日志备份 (transaction log)
事务日志是一个单独的档案，它记录资料库的改变，备份的时候只需要复制自上次备份以来对资料库所做的改变，所以只需要很少的时间。为了使资料库具有鲁棒性，推荐每小时甚至更频繁的备份事务日志。
也叫增量备份。它是只备份资料库一部分的另一种方法，它不使用事务日志，相反，它使用整个资料库的一种新映象。它比最初的完全备份小，因为它只包含自上次完全备份以来所改变的资料库。它的优点是储存和恢复速度快。推荐每天做一次差异备份。
目前为止有多达18种了
Socket介面型别有：SocketAM2、SocketS1、SocketF、Socket771、Socket479、Socket939、Socket775、Socket940、Socket754、Socket478、Socket603、Socket604、SocketA、Socket423、Socket370
SLOT型别有：SLOT1、SLOT2、SLOTA
砂纸的分类
海绵砂纸
适合打磨圆滑部分，各种材料均可。
海绵砂纸砂磨工艺具有生产效率高、被加工表面质量好、生产成本低等特点，因此在家俱生产中得到广泛的应用， 家俱产品的最终表面质量与砂磨工艺有着密切的关系。 海绵砂纸是砂磨工艺的主要工具。
干磨砂纸
干磨砂纸以合成树脂为粘结剂将碳化矽磨料粘接在乳胶之上，并涂以抗静电的涂层制成高档产品，具有防堵塞、防静电、柔软性好，耐磨度高等优点。 多种细度可供选择，适于打磨金属表面，腻子和涂层。干磨砂纸一般选用特制牛皮纸和乳胶纸，选用天然和合成树脂作粘结剂，经过先进的高静电植砂工艺制造而成，此产品磨削效率高，不易粘屑等特点，适用于干磨。广泛应用于家俱、装修等行业，特别是粗磨。
水磨砂纸
质感比较细，水磨砂纸适合打磨一些纹理较细腻的东西，而且适合后加工;
水磨砂纸它的砂粒之间的间隙较小，磨出的碎末也较小，和水一起使用时碎末就会随水流出，所以要和水一起使用，如果拿水砂纸干磨的话碎末就会留在砂粒的间隙中，使砂纸表面变光从而达不到它本有的效果，而干砂纸就没那么麻烦，它的沙粒之间的间隙较大磨出来的碎末也较大它在磨的过程中由于间隙大的原因碎末会掉下来，所以它不需要和水一起使用。
行业标准为星型模型
按客户化可成为雪花型模型
资料按使用者视角分为事实和维度
比如销售领域
销售资料就是事实 会有一张行数巨大的销售事实表
而客户需要的分析关注角度就为维度
比如地区维度表，时间维度表，客户维度表，产品维度表等
事实表和维度表呈标准星型关联
事实表在中间 维度表在周围环绕
维度表可按各属性变化快慢客户化拆分成雪花型
你可以去了解下资料仓库之父所定义的汇流排结构
可以很好的搭建各个资料集市，进行平行的扩充套件
水泥混凝土搅拌装置有几种？各自有什么特点
自落式：结构简单，维护容易，价格便宜，但效率较低，搅拌质量欠佳。一般适用于搅拌量较小的施工现场等。
强制式：结构相对复杂，价格较高，效率高，搅拌质量好。适用于拌合站。
在我们正常 *** 作混凝土搅拌机的时候，常用的投料方法有三种，即一次投料法、二次投料法和水泥裹砂法
①一次投料法。它是现在最常用的方法，在工作时，将水、砂、石、水泥等混合在一起进行搅拌并一起加入搅拌筒中。如果有水泥飞扬或者粘罐的现象，我们可以把加入的顺序调整下，也就是将水泥加在砂、石之间，最后上水，这样就能够解决了。
②二次投料法。这种方法又可分为预拌水泥砂浆法和预拌水泥净浆法两种：预拌水泥净浆法是先将水泥和水充分搅拌成均匀的水泥净浆后，再加入砂和石子搅拌成混凝土；预拌水泥砂浆法是先将水泥、砂和水加入搅拌筒内进行充分搅拌，成为均匀的水泥砂浆后，再加入石子搅拌成均匀的混凝土。
③水泥裹砂法。这种方法的搅拌顺序是：先加一定量的水，使砂表面的含水量达到某一数值后再加入石子搅拌均匀，然后再投入水泥，最后再把剩余的水和外加剂加入就可以了。
新风系统有三种类型。一种是适用于家庭装修过的房子安装的，依海北京环境安装方便。其他是中央新风系统，中央新风系统又分为两种，一种是单向流新风置换过滤一体机 一种是双向流新风全热交换一体机需要跟过滤段搭配使用。
多媒体应用系统与其他应用系统相比有什么特点多媒体应用系统的特点是：（1）增强了计算机的友好性；（2）涉及技术领域广、技术层次高；（3）多媒体技术的标准化；（4）多媒体技术的整合化和工具化。
问题一：什么叫数据库（表？）的维度啊？ 从多个角度（时间、地域、机构等方面）研究一个对象的信处，其中，被研究对象为实体，研究角度就成为维度。问题二：如何用一张excel表格同事记录3种维度的数据，比如包含用户维度、时间维度、信息维度？ 学习一下透视表！可以实现您的需求
问题三：excel表格如何把两个维度转换成一个维度 使用多重数据透视表来二维转1维，具体也可以百度一下，关键词：二维转一维 +多重数据透视表
问题四：构建维度表格所需要的结构性要素包括什么 构建维度表格所需要的结构性要素包括：
劳动分工、非个人化、参与决策程 度、权力层次及形式化。
问题五：什么是ODS还有什么是事实表和维度表啊？希望高手指教~ ODS全称为Operational Data Store，即 *** 作型数据存储，是“面向主题的、集成的、可变的、反映当前数据值的和详细的数据的 ，用来满足企业综合的、集成的以及 *** 作型的处理需求”(BillInmon)。ODS是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征。
事实表就是按某个分析领域组合的数据表
纬度表则是这个领域上的分析指标的组合表
解释2:
简单点说；
事实表就是交易表。
维度表就是基础表。
用来解释事实表中关键字纬度的具体内容。
解释3:
事实数据表
数据仓库架构中的中央表，它包含联系事实与维度表的数字度量值和键。事实数据表包含描述业务（如银行事务或产品销售）内特定事件的数据。
维度表
数据仓库中的表，其条目描述事实数据表中的数据。维度表包含创建维度所基于的数据。
再举个实际的例子。银行对存款记账，A表中存放实际数据，包括账号、所属机构号、存款金额等，B表存放机构号和机构名称的对应关系。则A是事实表，B是维表。
事实表
每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据，如现金登记事务
所产生的数据，事实数据表通常包含大量的行。事实数据表的主要特点是包含数字数据（事实），并且这些数字信息可以汇总，以提供有关单位作为历史的数据，每个事实数据表包含一个由多个部分组成的索引，该索引包含作为外键的相关性纬度表的主键，而维度表包含事实记录的特性。事实数据表不应该包含描述性的信息，也不应该包含除数字度量字段及使事实与纬度表中对应项的相关索引字段之外的任何数据。
包含在事实数据表中的“度量值”有两中：一种是可以累计的度量值，另一种是非累计的度量值。最有用的度量值是可累计的度量值，其累计起来的数字是非常有意义的。用户可以通过累计度量值获得汇总信息，例如。可以汇总具体时间段内一组商店的特定商品的销售情况。非胆计的度量值也可以用于事实数据表，单汇总结果一般是没有意义的，例如，在一座大厦的不同位置测量温度时，如果将大厦中所有不同位置的温度累加是没有意义的，但是求平均值是有意义的。
一般来说，一个事实数据表都要和一个或多个纬度表相关联，用户在利用事实数据表创建多维数据集时，可以使用一个或多个维度表。
维度表
维度表可以看作是用户来分析数据的窗口，纬度表中包含事实数据表中事实记录的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息，维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构。例如，包含产品信息的维度表通常包含将产品分为食品、饮料、非消费品等若干类的层次结构，这些产品中的每一类进一步多次细分，直到各产品达到最低级别。
在维度表中，每个表都包含独立于其他维度表的事实特性，例如，客户维度表包含有关客户的数据。维度表中的列字段可以将信息分为不同层次的结构级。
问题六：量表各 维度的阿尔法 系数是什么 5分 内部一致性信度又称内部一致性系数，是指用来测量同一个概念的多个计量指标的一致性程度。内部一致性信度可以从两个方面进行评价，即Cronbach α系数分析和综合信度ρo系数分析。
学术界普遍使用内部一致性系数(Cronbachα)检验量表的内部一致性信度。Hair，Anderson，Taehan，eta1．(1988)指出，内部一致性系数大于0．7表明量表的可靠性较高；在探索性研究中，内部一致性系数可以小于0．7，但应大于0．6；Peter(2002)指出，问项数量小于6个时，内部一致性系数大于0．6，表明量表是有效的。本研究利用各个潜变量的Cronbachα系数处于0．793～0．931(见下表)，都超过了0．7可接受水平，表明各个概念的量表都具有较高的可靠性。
你所说的各维度a系数，就是各维度的内部一致性信度值。
问题七：excel 多维度图表 一个图可以设置主次坐标轴系
当然运用数字规律，可以设置为4个段落来显示
问题八：谁知道这种经典多维度统计数据表是什么软件做的？ 我在来面试的一个小伙子的展未文件里也看到了这样的统计报表 查看原帖>>你可以试试使用拉链表的方式来做DW你需要一个时间维度表来关联你在校时间中的开始日期和结束日期~
这样你的数量业务数据和每一天的时间的关系就出来了。
不知道这样说是否清楚。
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