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数据仓库维度表更新技术分析

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维度 数据如上图所示，ETL清理数据并存储在维度 -4中 。维度系统将同步维度-4/仓库to数据库系统，数据 仓库钟维度表与事实表的关系，7，了解数据 仓库、-数据仓库、-4/库的区别，数据 仓库 。

1、 维度建模(Kimball架构 Business sector是逻辑空间的定义，基于业务特征的命名空间是指面向业务的分析的集合，它抽象了业务流程或维度 。其中，业务流程可以概括为不可分割的行为事件 。在业务流程下，可以定义指标；维度指被测环境 。比如买家下单，买家是维度 。为了保证整个系统的活力，需要对数据字段进行长期的抽象和维护 ， 但是不容易改变 。在划分数据域时 ， 既能覆盖当前所有的业务需求 ， 又能在新业务进入时不受影响地纳入现有的数据域并扩展新的数据域 。

请注意，业务流程是一个不可分割的行为事件，通俗地说，业务流程就是企业活动中的一个事件 。维度是一个度量环境 ， 用来反映一种业务属性 。这些属性的集合构成了一个维度，也可以称为实体对象 。维度属于a 数据域，如地理维度(包括国家、地区、省市一级)、时间维度(包括年、季、月、周) 。维度属性属于a 维度 。例如，地理位置维度中的国家名称、国家ID和省份名称都属于维度属性 。
【数据仓库维度表更新技术分析】
2、数仓初识-理论知识数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、时变的数据集合 。以下是对上述分层的简要描述，下面将具体详细描述每一层；这一层主要是规范了数据并开始退化部分维度表(维度表合并)，但这一层仍然是正常的表单设计 。这一层开始设计面向主题的宽表，DWD层的-减少仓库数量的Join operation ADS层也叫数据 bazaar层，是为了屏蔽业务直接查询仓库数量导致仓库数量增加的问题 。所以这一层会使用Kylin、ES等很多组件来加快仓库的数量 。

3、基于flinksql构建实时 数据 仓库根据数据目前的发展，已经不局限于线下分析，而数据的时效性在近几年已经成为刚需，是一个实时处理的框架 。要使实时数据这个方案可行，需要考虑以下几点:1 。国家机制2 。准确的一次性语义3 。高通量4 。灵活和可扩展的应用程序5 。容错机制 。就这几点，flink已经完美实现，支持flinksql高级API，降低了开发成本，可以实现快速迭代，易于维护 。

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