数据仓库- 建模理念

 

数仓建模的目标

访问性能:能够快速查询所需的数据,减少数据I/O

数据成本:减少不必要的数据冗余,实现计算结果数据复用,降低大数据系统中的存储成本和计算成本。

使用效率:改善用户使用体验,提高使用数据的效率

数据质量:改善数据统计口径的不一致性,减少数据计算错误的可性,提供高质量的、一致的数据访问平台

 

大数据的数仓建模需要通过建模的方法更好的组织、存储数据、以便在性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。

 

关系模式范式

关系型数据库设计时,遵照一定的规范要求,目的在于降低数据的冗余性和数据的一致性,目前业界范式有:

第一范式(1NF)

第二范式(2NF)

第三范式(3NF)普遍达到第三范式

巴斯-科德范式(BCNF)

第四范式(4NF)

第五范式(5NF)

第六范式(接近Key-Value)

 

第一范式(1NF)

域都应该是原子性的,即数据库表的第一列都是不可分割的原子数据项

数据仓库- 建模理念

第二范式(2NF)

在1NF的基础上,实体的属性完全依赖于主关键字,不能存在仅依赖主关键字一部分的属性。第三范式

数据仓库- 建模理念

 

修改为第二范式

数据仓库- 建模理念

第三范式(3NF)

在2NF的基础上,任何的非主键不依赖于其它非主属性

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改进后

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博客大数据

SpringBoot- springboot集成Redis出现报错:No qualifying bean of type 'org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory'

2019-8-18 18:00:56

博客

Springboot- Caused by: org.hibernate.AnnotationException: No identifier specified for entity:

2019-8-18 18:14:15

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