LWH Dimensions of a Cube

数据开发技术方向主要有数据仓库、在线分析处理（OLAP）以及数据挖掘三部分组成。

一、数据仓库：架构

1.数据仓库 Data Warehouse,DW

数据仓库是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。

2.数据集市

①数据集市 Data Mart,DM

②操作集市 Oper Mart

3.ODS 操作数据存储Operational Data Storage,ODS

4.ETL Extract-Transform-Load

一、数据仓库：抽象

1.主题

①主题Subject

②主题域Subject Area

2.主体

3.模型

①模型Model

②数据模型Data Model

③业务数据模型Business Data Model

④逻辑数据模型Logical Data Model,LDM

⑤物理数据模型Physical Data Model,PDM

⑥实体Entity

⑦关系Relatioship

⑧属性Attribute

⑨实体关系Entity Relationship，ER

⑩事实Fact

?维度Dimension

?维的层次Hierarchy of Dimension

?维的级别Level of Dimension

?维的成员Level of Dimension

?业务过程Business Process

?度量Measure

?指标Metric

?指示器Indicator

?粒度Grain

?度量值Measures

一、数据仓库：建模

1.模型查询

①即席查询Ad Hoc Queries

②冰山查询 Iceberg Query

③交叉探察 Drill Across

④实体建模Entity Modeling

⑤范式建模Third Normal Form，3NF

⑥维度建模Dimensional Modeling、总线架构Bus Architecture、一致性维度Comformed Dimension、一致性事实Comformed Fact

2.事实表

①事实表Fact Table

以粒度的不同来化分，事实表可以分为三类，分别是事务粒度事实表，周期快照粒度事实表和累积快照粒度事实表。

①事务粒度事实表Transaction Grain Fact Table

②周期快照粒度事实表Periodic Snapshot Grain Fact Table

③累积快照粒度事实表AccumulatingSnapshot Grain Fact Table

以用途的不同来化分，事实表可以分为三类，分别是原子事实表，聚集事实表和合并事实表。

①原子事实表Atom Fact Table

②聚集事实表Aggregated Fact Table

③合并事实表Consolidated/Merged Fact Table

其他类型事实表

①非事实型事实表Factless Fact Table

②蜈蚣事实表Centipede Fact Table

③旋转事实表Pivoted Fact Table

④切片事实表Sliced FactTable

⑤稀疏事实表Sparse Facts

3.维度表

①维度表Dimension Table

②代理关键字 Surrogate Key

③缓慢变化维度SlowlyChanging Dimension SCD

④退化维度Degenerate Dimension

⑤微型维度-Minidimension

⑥多值维度Multivalue Dimension

⑦角色模仿维度RolePlayingDimensions

⑧杂项维度Junk Dimension

4.宽表

宽表Wide table

在维度建模的基础上又分为三种模型:星型模型、雪花模型、星座模型。

星型模式：星型模式StarSchema

雪花模式：雪花模式SnowflakeSchema

星座模式：事实星座模式FactConstellation或星系模式galaxy schema

5.数据分析 BI

商业智能BusinessIntelligenceBI

OLTP

联机事务处理Online Transaction Processing，OLTP

OLAP

①大规模并行计算框架Massively Parallel Processing，MPP

②联机分析处理OLAPOnlineAnalytical Processing,OLAP

③MOLAP

④ROLAP

⑤HOLAP

6.多维分析

①多维分析MultidimensionalAnalvsis

②立方体Cube

③钻取 Drill Down

④上卷Roll Up

⑤切片Slice

⑥切块(Dice

⑦旋转Pivot

二、数据挖掘：机器学习

①机器学习MachineLearning

②标签Lable

③特征Feature

④样本Example

⑤模型Model

⑥策略Strategy

⑦算法Algorithm

⑧监督学习Supervised Learning

⑨回归Regression

⑩分类Classification

?无监督学习Unsupervised Learning

三、深度学习

深度学习DeepLearning

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