1。概述多維數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)倉庫中最流行的數(shù)據(jù)模型。多維數(shù)據(jù)模型最典型的數(shù)據(jù)模型有星形模式、雪花模式和事實星座模式。本文通過實例展示了它們之間的模式和差異。二、star schema star schema的核心是一個大的中心表(事實表)和一組小的附屬表(維度表)。星型模式的例子如下:3 .snowflakeschema雪花模式是星型模式的擴展，其中一些維度表被規(guī)范化并進一步分解為附加表(維度表)。

supplier_type表進一步細分為供應(yīng)商維度。4.FactConstellation或galaxyschema數(shù)據(jù)倉庫由多個主題組成，包含多個事實表，維度表是公共的，可以共享。這個模型可以看作是恒星模式的集合，所以被稱為星系圖式或事實星座圖式。這種模式的一個例子如下圖所示:如上圖所示，事實星座模式包含兩個事實表:sales和shipping，它們共享維度表。

大數(shù)據(jù)分析平臺軟件通過云存儲、云計算、算法庫、工作流引擎、開放接口五大關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)。大數(shù)據(jù)分析是指對海量數(shù)據(jù)的分析。大數(shù)據(jù)可以概括為五個V，數(shù)據(jù)量大、速度快、多樣、有價值、真實。大數(shù)據(jù)作為目前IT行業(yè)最火的詞匯，緊隨其后的是數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等，逐漸成為行業(yè)人士爭相追逐的利潤焦點。

DataWarehouse，英文名為DataWarehouse，可縮寫為DW或DWH。數(shù)據(jù)倉庫是為企業(yè)各級決策過程提供各種數(shù)據(jù)支持的戰(zhàn)略集合。它是一個單獨的數(shù)據(jù)存儲，用于分析報告和決策支持。為需要商業(yè)智能的企業(yè)提供業(yè)務(wù)流程改進、監(jiān)控時間、成本、質(zhì)量和控制方面的指導(dǎo)。我打個簡單的比方。數(shù)據(jù)倉庫可以理解為倉庫，數(shù)據(jù)就是這個倉庫里的貨物，數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)者就是這個倉庫的管理員。所以一個數(shù)據(jù)倉庫就是如何管理好數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)以一種規(guī)范的方式放入倉庫，方便BI、AI等數(shù)據(jù)用戶更好的利用倉庫中的數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)更好的發(fā)揮作用。很明顯，在一堆規(guī)整整齊的商品里找東西。

目前，WH。公認的數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)始人Inmon在他的著作《構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫》中定義了數(shù)據(jù)倉庫；數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時相的數(shù)據(jù)，用于支持企業(yè)管理中的決策過程。數(shù)據(jù)倉庫中面向主題的數(shù)據(jù)對應(yīng)于傳統(tǒng)的面向應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫。主題是在更高層次上對數(shù)據(jù)進行分類的標(biāo)準，每個主題對應(yīng)一個宏觀分析領(lǐng)域。

哪個挖掘機更強？在山東找到藍翔。公共通信平臺1介紹了數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、與時間相關(guān)的和不可修改的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)是基于信息系統(tǒng)業(yè)務(wù)發(fā)展和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)技術(shù)的需要而產(chǎn)生的一系列新的應(yīng)用技術(shù)，并逐漸獨立出來。數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)可以看作是基于數(shù)學(xué)和統(tǒng)計的嚴密邏輯思維來實現(xiàn)“科學(xué)判斷和有效行為”的工具，也是實現(xiàn)“數(shù)據(jù)集成和知識管理”的有效手段。

1)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)提供標(biāo)準的報表和圖表顯示功能。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)來自不同的業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)展示的數(shù)據(jù)是整個企業(yè)的數(shù)據(jù)集成。數(shù)據(jù)倉庫的作用是通過使用這些最有價值的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)做出最明智的業(yè)務(wù)決策。2)數(shù)據(jù)倉庫支持多維分析。多維分析將一個實體的屬性定義為維度，使用戶可以方便地從多個角度對數(shù)據(jù)進行匯總和計算，從而增強數(shù)據(jù)分析和處理的能力，通過對不同維度的數(shù)據(jù)進行對比分析，增強信息處理的能力。

從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫企業(yè)的數(shù)據(jù)處理大致可以分為兩類:一類是操作處理，也稱為聯(lián)機事務(wù)處理，是針對數(shù)據(jù)庫中某項具體業(yè)務(wù)聯(lián)機的日常操作，通常查詢和修改少數(shù)記錄。另一種是分析處理，一般是對一些主題的歷史數(shù)據(jù)進行分析，以支持管理決策。兩者有不同的特點，主要體現(xiàn)在以下幾個方面。1.處理性能日常業(yè)務(wù)涉及到頻繁而簡單的數(shù)據(jù)訪問，所以對操作處理的性能要求比較高，需要數(shù)據(jù)庫能夠在短時間內(nèi)做出響應(yīng)。

3.數(shù)據(jù)更新的操作處理主要由原子事務(wù)組成，數(shù)據(jù)更新頻繁，需要并行控制和恢復(fù)機制。4.數(shù)據(jù)限時運營處理主要服務(wù)于日常業(yè)務(wù)運營，5.數(shù)據(jù)綜合業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)通常只具有簡單的統(tǒng)計功能。數(shù)據(jù)庫已經(jīng)廣泛應(yīng)用于信息技術(shù)領(lǐng)域，我們社會生活的幾乎所有部門都有各種數(shù)據(jù)庫來存儲與我們生活密切相關(guān)的各種數(shù)據(jù)，作為數(shù)據(jù)庫的一個分支，數(shù)據(jù)倉庫的概念被提出，它在時間上比數(shù)據(jù)庫近得多。