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mysql雪花算法 mysql如何做雪花模型

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数据仓库数据建模的几种思路1、数据仓库接典型的两种数据仓库建模的理论是维度建模和基于主题域的实体关系建模，这两种方式分别以Kimball和Immon两位大师为代表 。
2、主数据区：主数据区是全行最全的基础数据区，保留历史并作为整个数据仓库的数据主存储区，后续的数据都可以从主数据区数据加工获得 ， 因此主数据区的数据天然就要保留所有历史数据轨迹 。
3、数据库和逻辑模型有概念模型、层次模型、网状模型和关系模型四种 。逻辑模型，是指数据的逻辑结构 。逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出业务部门的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用 。
如何设计一个能够高效查询的千万级MySQL数据库?对查询进行优化 ， 应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引 。
首先可以考虑业务层面优化，即垂直分表 。垂直分表就是把一个数据量很大的表，可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类 ， 拆分为多个表 。
MySQL 1 的 partition，而是人为把一个表分开存在若干表或不同的服务器 。
数据仓库的功能包括1、首先数据仓库功能包括ETL设计，包括数据的抽取同步、数据清洗、数据转换 。其次包括数据分层，一般会划分为ODS层、CM层、ML层 。最后包括数据初步建模 。
2、数据仓库组织的最根本目的就是能够更加便利，有序的进行仓库管理，让仓库数据化，可以让管理更加的便利的同时，更加的科学，安全 。
3、数据库：传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理 ， 例如银行交易 。
【mysql雪花算法 mysql如何做雪花模型】4、数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境 。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题 。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性 。
5、整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构，具体由下图表示 。数据仓库系统体系结构 ·数据源：是数据仓库系统的基?。?是整个系统的数据源泉 。通常包括企业内部信息和外部信息 。
6、数据仓库系统提供了标准的报表和图表展示功能，数据仓库内的数据来源于不同的业务处理系统，而数据仓库系统展示的数据是整个企业的数据集成，数据仓库的作用就是利用这些最宝贵的业务数据作出最明智的商业决策 。
数据仓库建模,星型模型大致了解,就是事实表对应许多维表;对雪花型模型...1、星型模式 vs 雪花模型多维数据建模以直观的方式组织数据，并支持高性能的数据访问 。每一个多维数据模型由多个多维数据模式表示 ， 每一个多维数据模式都是由一个事实表和一组维表组成的 。多维模型最常见的是星形模式 。
2、星型模型、雪花模型和星座模型是数据仓库维度建模中重要的三种模型，接下来说一下它们的特点以及相互间的联系 。星型模型由一张事实表和多张维度表组成 。
3、概述 多维数据模型是最流行的数据仓库的数据模型 ， 多维数据模型最典型的数据模式包括星型模式、雪花模式和事实星座模式，本文以实例方式展示三者的模式和区别 。
4、星型模式 星形模式（Star Schema）是最常用的维度建模方式 。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样 。
5、事实，数据仓库可以帮助分析归类沿不同层面：事实表中包含的主要数据 。它包括一个汇总的数据，如价格和单位出售 ， 量大 。有可能在一个星型模式多个事实表 。维表，这通常是小于事实表，包括属性描述的事实 。

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