数据仓库维度管理包括哪些 数据仓库维度建模举例
摘要：
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数据仓库的基本元素是什么表
数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。
数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。 单从概念上讲，有些晦涩。任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。
数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。
维度模型最基本的要素是事实表和维度表。维度建模（dimensional modeling）是数据仓库建设中的一种数据建模方法，将数据结构化的逻辑设计方法，它将客观世界划分为度量和上下文，Kimball 最先提出这一概念。其最简单的描述就是，按照事实表，维度表来构建数据仓库，数据集市。
数仓设计--维度(全量、拉链表)
1、维度属性通常不是静态的，而是会随时间变化的，数据仓库的一个重要特点就是反映历史的变化，所以如何保存维度的历史状态是维度设计的重要工作之一。
2、顾名思义，缓慢变化维度（slowly changing dimension， SCD）就是数据仓库维度表中，那些随时间变化比较不明显，但仍然会发生变化的维度。
3、DWD层（详细维度数据）： 这一层是数据清洗和规范化的关键，处理最细粒度的业务过程，如商品交易的详细记录。DWD通过维度建模，如国家代码、地理位置等，确保一致性，降低口径风险。设计时，维度表应控制在千万级以下，以优化性能，例如使用Map Join技术。
4、标记一般指的是其他数仓特有的属性，例如表是天级的还是小时的，是全量的还是增量的。 ods 的设计可以保证所有的数据按照统一的规范进行存储。 DW是数据仓库的核心，从ODS层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。
5、数据仓库可通过拉链表的形式来记录业务状态变化，甚至可以设计专用的事实表来记录。只要有历史分析的需要，就可以去实现。高速查询 数据仓库本身并不提供高速查询功能。只是由于其简单的星形结构，比业务数据库的复杂查询在速度上更有优势。如果仍然采用传统的关系型数据库来储存数据。
数据仓库工具箱—杂项维度
如果具有高度非关联的属性，包含更多的数量值，则将它们合并为单一的杂项维度为主没有多的意义。在建模表头/明细数据维度时需要避免两个常见的设计错误。将事务表头当成维度。采用这样的设计方法对每个新订单来说，将在维度表中增加一行。
缩减维度： 从基本维度中提取子集，聚焦于高粒度数据处理。跨表钻取： 通过共享属性在不同事实表间进行无缝查询，Bl工具的编织功能大显身手。价值链和企业数据仓库架构： 从流程到维度的精细划分，支持数据仓库的模块化和标准化。
这时，通常的解决方案是建立杂项维度，将这些字段建立到一个维表中，在事实表中只需保存一个外键即可，杂项维度可以理解为将许多小维表通过行转列的方式存储到一张大维表中的处理方案。 指维度属性直接存储到事实表中的维度。
怎么选择仓储管理系统呢？
1、仓库管理系统软件比较好的有以下几个：速达软件。速达软件有着20多年的业内经验，专注为企业管理软件，深耕至今，行业客户也不少。是专业的企业管理软件软件供应商，有仓库管理系统、进销存系统、OA办公系统等成熟产品。
2、管家婆仓库管理软件：拥有多年的行业经验，覆盖进销存、仓库管理等多个领域，适合不同行业需求。 里诺工业仓库管理软件：适用于仓库、货物管理，界面友好，易于上手，适用于特定行业如食品、服装、电子等。
3、保持简洁 复杂的WMS系统未必就物超所值或最适合自己。应当选择最能实现自己特定业务需求的WMS系统。复杂系统常常导致过长的培训周期和低回报。 用户界面友好 将选择集中在提供图形用户界面并完全实现点击操作的WMS系统。这样设计的WMS系统有助于提高操作效率和满意程度。
4、选择仓储管理系统时我们首先要考虑的是产品本身的功能，在这个选择的过程中我们应该注意以下几个原则：系统开放性与可扩展性 一个好的系统必须是一个开放的系统，指在常用的数据库上运行常用的操作系统。
5、软件更新维护。仓库管理系统产品不同于其他产品，在使用过程中往往因为操作或者其他原因会存在功能性的差异，随着市场的不断变化，软件也应不断的变化，那么这就要求软件开发商应具有可以满足不同用户需求，独立解决问题的能力。与时俱进，不断发展。
6、在选择仓库管理软件时，市场上一些备受推崇的选项包括：百草商贸通、管家通出入库管理软件、恒源好用进销存系统、小蜜蜂SmartWMS、易特商品销售管理软件以及纵横仓库管理软件。如果您正在寻找易于使用的仓库管理软件，可以考虑傻瓜进销存、金蝶精斗云和管家婆软件等。
数据仓库中的多维模型最常用的是哪种
1、多维模型最常见的是星形模式。在星形模式中，事实表居中，多个维表呈辐射状分布于其四周，并与事实表连接。在星型的基础上，发展出雪花模式，下面就二者的特点做比较。 星型模式位于星形中心的实体是指标实体，是用户最关心的基本实体和查询活动的中心，为数据仓库的查询活动提供定量数据。
2、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。星型模式（star schema）星型模式的核心是一个大的中心表（事实表），一组小的附属表（维表）。
3、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。
4、多维数据模型（Multi-Dimensional Data Model）：多维数据库用于存储和分析多维数据，通常用于商业智能和数据分析。OLAP（在线分析处理）系统通常使用多维数据模型。每种数据模型都有其优势和限制，选择合适的数据模型取决于应用的需求和数据的特性。
5、数据库常用的数据模型有层次模型、网状模型、关系模型三种。层次模型 层次模型是数据库系统最早使用的一种模型，它的数据结构Q是一棵有向树。根结点在最上端，层次最高，子结点在下，逐层排列。层次模型的特征是：有且只有一个根结点；其他结点有且仅有一个父结点网状模型。
6、星型模型 星型模型是一种由一点向外辐射的建模范例，中间有一单一对象沿半径向外连接到多个对象。星型模型反映了最终用户对商务查询的看法：销售事实、赔偿、付款和货物的托运都用一维或多维描述(按月、产品、地理位置)。星型模型中心的对象称为“事实表”，与之相连的对象称为“维表”。
