数据仓库中的粒度是指数据的详细程度,同样为了描述一个情况,我可以用很多的数据,但同样我也可以只用必需的数据。而这起决于存储器。如果有很大的硬盘,那就没有我们不能存的事情。所以,估计一年内里表中的最大行数和最小行数,是设计者的最大问题。这里牵扯到了一个概念:上下限推测的方法。(别问我,我也不懂)
然后通过简单的计算可以知道数据库大概的情况,然后可以调整我们的策
1、封锁粒度是什么?封锁对象的大小称为封锁的粒度封锁对象:逻辑单元、物理单元2、选择封锁粒度的原则?封锁粒度和系统的并发度、系统的开销密切相关封锁的粒度越大 数据库能够封锁的数据单元就越少,并发度就越小,系统开销也就越小封锁的粒度越小 数据库能够封锁的数据单元就越多,并发度就越高,系统开销也就越大 因此封锁粒度是一把双刃剑,所以在一个系统当中如果能够提供多种封锁粒度
1 确定数据粒度的基本准则 数据粒度是指数据仓库中保存数据的细化或综合程度。数据仓库中包含大量数据表,这些数据表中的数据以什么粒度来存储,会对信息系统的多方面产生影响。在做 数据仓库设计时,设计者确定以数据的什么层次作为粒度的划分标准,将直接影响到数据仓库中数据的存储量及查询质量,并进一步影响到系统是否能满足最终用户 的分析需求。一般情况下,根据数据粒度划分标准
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2023-06-07 12:51:40
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概述 粒度问题是设计数据仓库的一个最重要方面。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,粒度级就越小;相反,细化程度越低,粒度级就越大。数据的粒度一直是一个设计问题。数据仓库环境中粒度之所以是主要的设计问题,是因为它深深地影响存放在数据仓库中的数据量的大小,同时影响数据仓库所能回答的查询类型。粒度的大小需要数据仓库在设计时在数据量大小与查询的详细程度之间作出权衡。粒
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2023-10-17 08:08:37
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粒度是描述数据存储和表示的详细程度。在数据库设计中,理解和正确选择粒度是非常重要的,因为它直接影响到数据的存储效率、查询性能和数据分析的灵活性。 文章目录粒度的类型:案例粒度选择的考虑因素实际应用 粒度的类型:细粒度(Fine-Grained): 数据存储在非常详细的层面。这意味着记录的每个小部分都被单独存储和管理。粗粒度(Coarse-Grained): 数据存储在较高的、更概括的层面。这种方式
概述粒度问题是设计数据仓库的一个最重要方面。粒度是指数据仓库...
原创
2022-11-28 14:46:54
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# 数据仓库中数据的粒度
数据仓库是组织在数据存储和分析方面的重要组成部分,其主要目的是为了解决企业在数据整合与分析中的复杂问题。数据的粒度是一个关键的概念,它决定了数据的详细程度和分析的灵活性。本文将深入探讨数据仓库中数据的粒度,并通过代码示例加以说明,最后给出一些最佳实践。
## 什么是数据粒度?
数据粒度(Data Granularity)是指数据存储中每条记录所包含的信息细节程度。简
确定粒度是数据仓库开发者需要面对的一个最重要的设计问题。其主要问题是使其处于一个合适的级别,粒度级别既不能太高也不能太低。 1、粗略估算 确定适当粒度级别所要做的第一件事就是对数据仓库中将来的数据行数和所需的DASD(直接存储设备)数进行粗略估算。对将在数据仓库中存储的 数据的行数进行粗略估算对于体系结构设计人员来说是非常有意义的。如果数据只有1万行,那么
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2023-11-09 04:19:11
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数据仓库的粒度 数据仓库中的粒度是指数据的详细程度,同样为了描述一个情况,我可以用很多的数据,但同样我也可以只用必需的数据。而这起决于存储器。如果有很大的硬盘,那就没有我们不能存的事情。所以,估计一年内里表中的最大行数和最小行数,是设计者的最大问题。这里牵扯到了一个概念:上下限推测的方法。(别问我,我也不懂) 然后通过简单的计算可以知道数据库大概的情况,然后可以调整我们的策略。说的仔细一点,我们可
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2024-01-12 23:09:29
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# 数据仓库与粒度在盈利性分析中的应用
在当今的商业环境中,数据分析已成为企业获取竞争优势的关键。数据仓库作为存储和管理大量数据的系统,对于企业的决策支持至关重要。本文将探讨数据仓库中的粒度概念,以及它在盈利性分析中的应用。
## 什么是数据仓库?
数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统,通常用于支持企业的决策制定。与传统的数据库不同,数据仓库通常包含历史数据,并且是为查询和分析而优化的
声明粒度粒度是说明事实表的每一行表示什么,比如:用户下单的内容放到订单事实表的每一行中 这里的关键是粒度的描述 不能将维度列出来 而代替粒度声明 这一步特别容易被忽略 粒度声明需要达到共识 否则极有可能到下面三四步后返工重来1 确定数据粒度的基本准则数据粒度是指数据仓库中保存数据的细化或综合程度。数据仓库中包含大量数据表,这些数据表中的数据以什么粒度来存储,会对信息系统的多方面产生影响。在做 数据
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2023-10-25 15:22:21
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维度建模时,力求在数据仓库中记录最明细粒度的数据,以保证完整记录业务发生的事实,从而满足日后面临不同分析需求时能够对数据进一步加工利用。可在商业智能项目中往往还需要更高粒度的数据,这时就会面临维度模型粒度提升的情况。满足业务需求的前提下为提高效率而采取的提升粒度做法不在讨论之列。1、 关注的层次提升,提高维度级别传统BI应用中,决策分析层的数据粒度往往比业务操作层的大,比如DW中财务模型一般会记录到分录的级别(凭证之下),可是分析时往往关注核算项目、科目、甚至指标和比率的层级,而且在时间上一般是月度级别。2、 关注的角度缩窄,降维DW中明细粒度的数据需要记录一个业务事实发生的方方面面,比如DW Read More
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2013-07-20 18:17:00
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维度在《数据仓库工具箱》一书中对维度的定义是:维度表是事实表不可或缺的组成部分。维度表包含业务过程度量事件有关的文本环境。他用来描述与"谁、什么、哪里、何时、如何、为什么"有关的事件。维度用来描述事实,他从不同角度描述事实,也就是说维度是描述事实的角度。 我们描述事实的何时,那么就是时间维度。 比如我们描述这件商品的何时售出,那就是时间维度 比如我们描述这件商品的何地售出,那就是地理维度 比如我们
干净、整洁、有调理,这些外部条件让我们对一间仓库产生了初步的好感。 进一步,效率、发货时效、库存准确率,则是这间仓库的核心指标,最能体现其内在价值。 单就库存准确率而言,它的存在客观反映了仓库物流的作业流程情况,是物控、财务、采购、品质、生产等部门作出正确的物料管理与控制决策的重要依据。 我们今天来探讨一下,除人员管理方法外,从流程与制度上提升库存准确率的一系列方法
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2024-01-16 20:45:06
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1. 维度(Dimension) 维度是用来反映业务的一类属性,这类属性的集合构成一个维度。如时间、地理位置或产品,14.粒度粒度将直接决定所构建仓库系统能够提供决策支持的细节级别。粒度越高表示仓库中的数据较粗,反之,较细。粒度是与具体指标相关的,具体表现在描述此指标的某些可分层次维的维值上。例如,时间维度,时间可以分成年、季、月、周、日等。2. 指标(Meas
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2023-11-25 14:32:02
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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,粒度级就越小;相反,细化程度越低,粒度级就越大。
数据的粒度一直是一个设计问题。在早期建立的操作型系统中,粒度是用于访问授权的。
当详细的数据被更新时,几乎总是把它存放在最低粒度级上。但在数据仓库环境中,对粒度不作假设。下图说明了粒度问题。
在数据仓库环境中粒度之所以是主
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2023-11-07 08:43:08
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讲数据仓库涉及到的基本概念。
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2021-07-26 11:19:43
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# 数据仓库粒度级设计需要考虑的因素
在数据仓库的设计过程中,粒度是一个至关重要的概念。粒度指的是数据的详细程度,它直接影响存储的数据量、系统的性能以及最终用户的查询体验。在设计数据仓库粒度级时,需要考虑多个因素。本文将详细介绍这些因素,并提供相应的代码示例以及可视化流程图和饼状图,以帮助读者更好地理解这一过程。
## 1. 粒度的定义与重要性
粒度是指数据的细节水平。例如,在销售数据的仓库
度量度量是业务流程节点上的一个数值。比如销量,价格,成本等等。粒度粒度就是业务流程中对度量的单位,比如商品是按件记录度量,还是按批记录度量。事实在《数据仓库工具箱》一书中对事实的定义是:事实涉及来自业务过程的度量,基本都以数量值表示。一个事实表行与粒度存在一对一关系。 比如上班时长表(上班时间,加班时间),上班时间可以拆分成签到时间,签退时间形成一个维度表,加班时间就是一个数值,加了几个小时的班是
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2023-12-04 19:26:29
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目录数据分层通用的数据分层设计一、数据运营层:ODS(Operational Data Store)二、数据仓库层:DW(Data Warehouse)1. 数据明细层:DWD(Data Warehouse Detail)2. 数据中间层:DWM(Data WareHouse Middle)3. 数据服务层:DWS(Data WareHouse Servce)三、数据应用层:APP(Applica