維度表上又關(guān)聯(lián)了其他維度表。這種模型使用過(guò)程中會(huì)造成大量的join，維護(hù)成本高，性能方面也較差，所以一般不建議使用。尤其是基于hadoop體系構(gòu)建數(shù)倉(cāng)，減少join就是減少shuffle，性能差距會(huì)很大。c.星座模型星座模型，是對(duì)星型模型的擴(kuò)展延伸，多張事實(shí)表共享維度表。數(shù)倉(cāng)模型建設(shè)后期，當(dāng)一個(gè)星型模型為一個(gè)實(shí)體，又有多個(gè)是實(shí)體，實(shí)體間又共用維表(這個(gè)是很常見(jiàn)的)，就自然成了星座模型了。大部分維度建模都是星座模型。構(gòu)建企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，必不可少的就是制定數(shù)倉(cāng)規(guī)范。包括命名規(guī)范，流程規(guī)范，設(shè)計(jì)規(guī)范，開(kāi)發(fā)規(guī)范等。開(kāi)發(fā)規(guī)范示例：開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)一般SQL/Shell為主，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)倉(cāng)又對(duì)Python、Java、Scala提出了新的要求。不管是傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)，還是基于Hadoop生態(tài)的構(gòu)建的(hive、spark、flink)數(shù)倉(cāng)，SQL雖然戲碼在下降，但依然是重頭戲。在數(shù)倉(cāng)中sql的基本操作既簡(jiǎn)單又實(shí)用，sql中比較復(fù)雜和重要的就是join，下面用一張圖清晰的解釋了各種join的邏輯SQL開(kāi)發(fā)規(guī)范：在大數(shù)據(jù)生態(tài)，不管哪種數(shù)據(jù)處理框架，總有都會(huì)孵化出強(qiáng)大SQL的支持。如HiveSQL，SparkSQL，BlinkSQL等。但本質(zhì)上還是SQL.數(shù)據(jù)治理大數(shù)據(jù)時(shí)代必不可少的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，可從元數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)?！按髷?shù)據(jù)”作為一種概念和思潮由計(jì)算領(lǐng)域發(fā)端，之后逐漸延伸到科學(xué)和商業(yè)領(lǐng)域。政商數(shù)據(jù)庫(kù)

基于云的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)將更加完善近幾年來(lái)，云計(jì)算技術(shù)發(fā)展的越來(lái)越快，與此相應(yīng)的應(yīng)用范圍也越來(lái)越寬。云計(jì)算的發(fā)展為大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展提供了一定的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)和技術(shù)支持。云計(jì)算為大數(shù)據(jù)提供了分布式的計(jì)算方法、可以彈性擴(kuò)展、相對(duì)便宜的存儲(chǔ)空間和計(jì)算資源，這些都是大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展中十分重要的組成部分。此外，云計(jì)算具有十分豐富的IT資源、分布較為普遍，為大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展提供了技術(shù)支持。隨著云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，發(fā)展平臺(tái)的日趨成熟，大數(shù)據(jù)技術(shù)自身將會(huì)得到快速提升，數(shù)據(jù)處理水平也會(huì)得到明顯提升。龍泉驛區(qū)商業(yè)地產(chǎn)數(shù)據(jù)解決方案大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)整合的智能處理方面，進(jìn)而在大規(guī)模的數(shù)據(jù)中獲取有用的信息。

    還得考慮可操作性、約束性（備注約束性是完成數(shù)據(jù)質(zhì)量提升的一個(gè)關(guān)鍵要素，未來(lái)新話題主題會(huì)討論這些），這個(gè)既要顧業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)源、合理的整合的角色是數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)師，又叫數(shù)據(jù)模型師。平臺(tái)中模型設(shè)計(jì)所關(guān)注的是企業(yè)分散在各角落數(shù)據(jù)、未知的商業(yè)模式與未知的分析報(bào)表，通過(guò)模型的步驟，理解業(yè)務(wù)并結(jié)合數(shù)據(jù)整合分析，建立數(shù)據(jù)模型為Datacleaning指定清洗規(guī)則、為源數(shù)據(jù)與目標(biāo)提供ETLmapping（備注：ETL代指數(shù)據(jù)從不同源到數(shù)據(jù)平臺(tái)的整個(gè)過(guò)程，ETLMapping可理解為數(shù)據(jù)加工算法，給數(shù)碼看的，互聯(lián)網(wǎng)與非互聯(lián)網(wǎng)此處差異性也較為明顯，非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)ETL定義與架構(gòu)較為復(fù)雜）支持、理清數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。（備注：Datacleaning是指的數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)質(zhì)量相關(guān)不管是在哪個(gè)行業(yè)，是令人的問(wèn)題，分業(yè)務(wù)域、技術(shù)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，需要通過(guò)事前盤(pán)點(diǎn)、事中監(jiān)控、事后調(diào)養(yǎng)，有機(jī)會(huì)在闡述）。大家來(lái)看一張較為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)模型關(guān)系圖：數(shù)據(jù)模型是整個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)建設(shè)過(guò)程的導(dǎo)航圖。有利于數(shù)據(jù)的整合。數(shù)據(jù)模型是整合各種數(shù)據(jù)源指導(dǎo)圖，對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)從邏輯層角度進(jìn)行了描述，通過(guò)數(shù)據(jù)模型，可以建立業(yè)務(wù)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)之間的映射與轉(zhuǎn)換關(guān)系。排除數(shù)據(jù)描述的不一致性。

    所以NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)大數(shù)據(jù)管理、檢索、讀寫(xiě)、分析以及可視化方面具有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)不可比擬的優(yōu)勢(shì)。[]數(shù)據(jù)庫(kù)授權(quán)方式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)常見(jiàn)的有Oracle，SQLServer，DB，Mysql，除了Mysql大多數(shù)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如果要使用都需要支付一筆價(jià)格高昂的費(fèi)用，即使是的Mysql性能也受到了諸多的限制。而對(duì)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，比較主流的有redis，HBase，MongoDb，memcache等產(chǎn)品，通常都采用開(kāi)源的方式，不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)那樣，需要一筆高昂的花費(fèi)。數(shù)據(jù)庫(kù)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)編輯所謂的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，就是結(jié)合了數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)與分布式技術(shù)的一種結(jié)合。具體指的是把那些在地理意義上分散開(kāi)的各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)，但在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)邏輯上又是屬于同一個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)的一種數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。既有著數(shù)據(jù)庫(kù)間的協(xié)調(diào)性也有著數(shù)據(jù)的分布性。這個(gè)系統(tǒng)并不注重系統(tǒng)的集中控制，而是注重每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)的自治性。此外為了讓程序員能夠在編寫(xiě)程序時(shí)可以減輕工作量以及系統(tǒng)出錯(cuò)的可能性，一般都是完全不考慮數(shù)據(jù)的分布情況，這樣的結(jié)果就使得系統(tǒng)數(shù)據(jù)的分布情況一直保持著透明性。[]數(shù)據(jù)性概念在分布式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)中同樣是十分重要的一環(huán)，但是不僅如此。在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)以二進(jìn)制信息單元0、1的形式表示。

    如：同名異義、同物異名..。減少多余冗余數(shù)據(jù)，因?yàn)榱私鈹?shù)據(jù)之間的關(guān)系，以及數(shù)據(jù)的作用。在數(shù)據(jù)平臺(tái)中根據(jù)需求采集那些用于分析的數(shù)據(jù)，而不需要那些純粹用于操作的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)模型在數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中是一個(gè)統(tǒng)稱，嚴(yán)格上來(lái)講分為概念模型、邏輯模型、物理模型。(備注：四類模型如何去詳細(xì)構(gòu)建文本不深講，關(guān)于非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)模型網(wǎng)上非常多)BillInmon對(duì)EDW的定義是面向事物處理、面向數(shù)據(jù)管理，從數(shù)據(jù)的特征上需要堅(jiān)持維護(hù)細(xì)粒度的數(shù)據(jù)、維護(hù)微觀層次的數(shù)據(jù)關(guān)系、保存數(shù)據(jù)歷史。所以在構(gòu)建完畢的數(shù)據(jù)平臺(tái)中可以從中映射并檢查業(yè)務(wù)信息的完整性（同時(shí)也是養(yǎng)數(shù)據(jù)過(guò)程中的重要反饋點(diǎn)），這種方式還可以找出多個(gè)系統(tǒng)相關(guān)和重合的信息，減少多個(gè)系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)的重復(fù)定義和不一致性，減小了應(yīng)用集成的難度。Ralphkilmball對(duì)DM（備注：數(shù)據(jù)集市，非挖掘模型）的定義是面向分析過(guò)程的(AnalyticalProcessoriented)，因?yàn)檫@個(gè)模型對(duì)業(yè)務(wù)用戶非常容易理解，同時(shí)為了查詢也是做了專門(mén)的性能優(yōu)化。所以星型、雪花模型很直觀比較高性能為用戶提供查詢分析。該方式的建模首先確定用戶需求問(wèn)題與業(yè)務(wù)需求數(shù)據(jù)粒度，構(gòu)建分析所需要的維度、與度量值形成星型模型；。數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)加工后就成為信息。蒲江數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)

數(shù)據(jù)是指對(duì)客觀事件進(jìn)行記錄并可以鑒別的符號(hào)。政商數(shù)據(jù)庫(kù)

數(shù)據(jù)分析成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點(diǎn)數(shù)據(jù)分析在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中占據(jù)十分重要的位置，隨著時(shí)代的發(fā)展，數(shù)據(jù)分析也會(huì)逐漸成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的重點(diǎn)。大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集和的智能處理方面，進(jìn)而在大規(guī)模的數(shù)據(jù)中獲取有用的信息。要想逐步實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能，就必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。而數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、和管理都是數(shù)據(jù)分析步驟的基礎(chǔ)，通過(guò)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析得到的結(jié)果，將應(yīng)用于大數(shù)據(jù)相關(guān)的各個(gè)領(lǐng)域。未來(lái)大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，與數(shù)據(jù)分析技是密切相關(guān)的政商數(shù)據(jù)庫(kù)

成都達(dá)智咨詢股份有限公司是一家有著雄厚實(shí)力背景、信譽(yù)可靠、勵(lì)精圖治、展望未來(lái)、有夢(mèng)想有目標(biāo)，有組織有體系的公司，堅(jiān)持于帶領(lǐng)員工在未來(lái)的道路上大放光明，攜手共畫(huà)藍(lán)圖，在四川省等地區(qū)的商務(wù)服務(wù)行業(yè)中積累了大批忠誠(chéng)的客戶粉絲源，也收獲了良好的用戶口碑，為公司的發(fā)展奠定的良好的行業(yè)基礎(chǔ)，也希望未來(lái)公司能成為*****，努力為行業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展奉獻(xiàn)出自己的一份力量，我們相信精益求精的工作態(tài)度和不斷的完善創(chuàng)新理念以及自強(qiáng)不息，斗志昂揚(yáng)的的企業(yè)精神將**成都達(dá)智咨詢供應(yīng)和您一起攜手步入輝煌，共創(chuàng)佳績(jī)，一直以來(lái)，公司貫徹執(zhí)行科學(xué)管理、創(chuàng)新發(fā)展、誠(chéng)實(shí)守信的方針，員工精誠(chéng)努力，協(xié)同奮取，以品質(zhì)、服務(wù)來(lái)贏得市場(chǎng)，我們一直在路上！