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Quick二中二5尾拖7尾多少组 BI 的模子安排与天生

日期: 2019-05-21 16:34

  遵守上面的程序,和本例子中的需求,理解盘查中的症结音讯(以下程序与天生SQL思绪中的程序逐一对应)OLAP(On-line Analytical Processing,联机理解解决)依照存储数据的式样差别可能分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。星型模子它由底细表(FactTable)和维表(DimensionTable)构成。模子修建好了后,BI 的模子安排与天生SQL道理分解接下来的重心即是针对理解需求来天生知足理解必要的SQL语句,然后将SQL语句下发到DB中来盘查数据,返回理解结果。维度表用于存储维度的注意数据,比如出售底细表中存储了产物维度的ID,产物维度表中存储产物的名称、品牌音讯,两者通过产物ID举行联系。底细表sales_fact_1997通过表键product_id、customer_id、time_id、store_id分离与维度表product(产物维表)、customer(客户维表)、time_by_day(工夫维表)、store(商号维表)相干联,联系相干为多对一联系。底细表用于存储维度症结字和数值类型的底细数据,凡是是环绕交易经过举行策画,比如:出售底细表,凡是来存储用户正在什么工夫、住址采办了产物,销量和出售额等音讯。下面通过全体的需求场景来先容奈何天生SQL语句。二中二5尾拖7尾多少组按日期、产物查看总的出售额、出售量,Quick二中二5尾拖7尾多少组日期局限正在1997年,总出售额局限正在1000元以上,结果遵守总的出售额倒序布列,看前5个。暂时最大作的联机理解解决(OLAP)的标准为维度筑模标准。本文先容Quick BI奈何举行维度筑模,基于维度模子奈何来主动化的天生理解盘查的SQL语句,从而使数据理解变得更容易。下面示例product(产物)维度表与product_class(产物种别)维度表通过product_class_id相干联,联系相干为多对一。值得喜悦的是,暂时越来越多的人依然认识到了用数据理解决心贸易战略的首要性,也都正在举行着各行各业的数据理解。跟着物联网的告诉开展,数据量展现井喷式的延长,奈何来理解和行使这些数据,使数据形成贸易代价,依然变得越来越首要。ROLAP暗示基于相干数据库存储的OLAP完成(Relational OLAP),以相干数据库为重点,以相干型组织举行多维数据的暗示和存储;MOLAP暗示基于多维数据存储的OLAP完成(Multidimensional OLAP);HOLAP暗示基于搀杂数据存储的OLAP完成(Hybrid OLAP),如低层用相干型数据库存储,高层是多维数组存储。

  以下示例为星型模子:此中sales_fact_1997为底细表,存储客户正在某个工夫、某个商号、采办了某个产物,采办量和出售额的音讯,纪录的是一个下单经过。接下来要紧先容基于相干型数据库的ROLAP的筑模道理。ROLAP将多维数据库中的表分为两类:底细表和维度表。下面陈设出以上示例顶用到的表的筑表语句,管家婆六肖中!必要正在 MySQL数据库下践诺,其他类型数据库必要做极少调治。底细表中的维度表键分离与相对应的维表中的主键相干联,联系之后因为形势看起来像是一个星星,于是形势的称为星型模子。product_class没有与sales_fact_1997底细表直接联系。雪花模子是当有一个或多个维表没有直接维系究竟细表上,而是通过其他维表维系究竟细表上时,其图解就像一个雪花,故称雪花模子。家喻户晓数据理解的重点是数据,为了更容易的理解数据,数据模子的策画必要屈从必定的标准。1.理解必要用到的字段和表,倾向是昭彰盘查必要用到哪些表、表间相干、表上分组字段、会合字段,确定SQL中select和from音讯。

 



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