粒度对数据仓库的影响,数仓的发展演练有哪几部分

平均粒度影响系数 2023-08-19 18:48 321 墨鱼

平均粒度影响系数

粒度对数据仓库的影响,数仓的发展演练有哪几部分

∪△∪ 粒度是数据仓库环境中的主要设计问题，因为它极大地影响数据仓库中存储的数据量以及数据仓库可以回答的查询类型。数据仓库中的数据量和查询的详细粒度是数据仓库设计中的重要因素，它直接影响数据仓库中驻留的数据量和可以执行的查询类型。显然，粒度级别越低，支持的查询越多；反之，支持的查询有限

细粒度数据是指最细粒度的数据，通常是交易级别的数据，包含每笔交易的详细信息。这些细节对于企业进行业务分析和决策非常有用。细粒度的数据通常存储在数据仓库中。粒度是指数据仓库的数据单元中存储的数据细化程度或综合程度。粒度会影响数据仓库中存储的数据量，同时也会影响数据仓库可以回答查询问题的详细程度。远离按粒度组织数据

粒度是指数据仓库中数据单元的详细程度或综合程度。就我们刚才提到的数据模型而言，粒度是指数据模型中存储的数据的详细程度。上面截图中的数据模型都是基于物理表的。第一粒度是对数据仓库中数据的全面程度的衡量。它不仅影响数据仓库中的数据量，还影响数据仓库中存储的数据。可以回答询问的类型。在数据仓库中，多维粒度至关重要。由于数据仓库

数据仓库中数据单元的详细程度或综合程度是数据仓库设计中的关键问题之一。数据粒度的粗细不仅影响数据仓库中存储的数据大小，还影响查询性能和可能的粒度。对于数据仓库架构设计者来说，这是非常重要的。由于粒度的原因，它会影响依赖于从中获取数据的数据仓库的所有环境。粒度的主要问题是使其处于正确的级别，粒度级别也不能

ˇ▽ˇ 1确定数据粒度的基本标准数据粒度是指数据仓库中存储的数据的精细度或全面性。数据仓库包含大量数据表。这些数据表中存储的数据的粒度会影响信息系统。1)确定粒度2)确认事实3)事实类型4，累积快照事实表1)概述2)设计流程1)选择业务流程2)声明粒度3)确认维度4)确认事实3.维度建模摘要4.维度建模理论

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