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晨柳溪
我就是我,低调的烟火
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2017年3月18日
搭建数据仓库第09篇:物理建模
摘要: 归纳起来就是 主题域设计 分层设计 维度建模反第三范式操作,星型模型和星座模型 分区设计 依照逻辑模型,在数据库中进行建表、索引等。数据仓库,为了满足高性能的需求,可以增加冗余、隐藏表之间的约束等反第三范式操作。 这一阶段,主要针对的是数据库、硬件、性能。 范式: 第一范式:数据库表的字段都是单一属
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posted @ 2017-03-18 10:10 晨柳溪
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2016年12月25日
Python进阶篇:Socket多线程
摘要: 1. 初识Socket server和clinet之间的交互方式 2. 客户端和服务端的单次交互 3. 客户端和服务端单线程交互 4. 多个客户端和服务端的多线程交互
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posted @ 2016-12-25 15:07 晨柳溪
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2016年12月24日
Python进阶篇:文件系统的操作
摘要: 通过一个例子来熟悉文件的基本操作:创建文件,读取文件,修改文件,删除文件,重命名文件,判断文件是否存在
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posted @ 2016-12-24 14:49 晨柳溪
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2016年12月13日
搭建数据仓库第08篇:逻辑建模–5–维度建模核心之一致性维度2
摘要: 目录 前言 维度表的类型 维度表的使用场景 维度表的键和属性 小结 前言 维度表的类型 维度表的使用场景 维度表的键和属性 小结 前言 前面从宏观的角度,讲述了7何问题。那么从微观的角度,具体的改怎样的来建设一致性维表呢? 本篇从表的类型和使用场景,以及建设过程中键的设置和属性的设置做一些总结。 维
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posted @ 2016-12-13 23:42 晨柳溪
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2016年11月28日
Python进阶篇:Python简单爬虫
摘要: 目录 前言 要解决的问题 设计方案 代码说明 小结 前言 前一段一直在打基础,已经学习了变量,流程控制,循环,函数这几块的知识点,就想通过写写小程序来实践一下,来加深知识点的记忆和理解。首先考虑的就是爬虫啦,一直很崇拜爬虫大师,特别想能够学习一些爬虫技术,去淘宝上爬爬数据,说不定什么时候可以使用数据
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posted @ 2016-11-28 23:22 晨柳溪
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2016年11月25日
搭建数据仓库第07篇:逻辑建模–4–维度建模核心之一致性维度
摘要: 目录 前言 What一致性维度 When一致性维度 Where一致性维度 How一致性维度 Why一致性维度 小结 前言 上一篇提到了数据仓库建设中的维度建模方法,了解了总线架构的基础是一致性维度。本篇将具体的总结一致性维度的5W问题。 What一致性维度 维度一直是大家所熟知的,但是前面加上了“一
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posted @ 2016-11-25 17:04 晨柳溪
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2016年11月21日
搭建数据仓库第06篇:逻辑建模–3–维度建模核心之总线架构
摘要: 目录 前言 维度建模 星型模型 小结 前言 维度建模是Kimball提出来的经典的数据仓库建模思想。维度建模提倡针对某一主题,通过建设维度和事实来快速建设数据仓库。与维度建模相对应的自然是Inmon的范式建模。在上篇也提到范式建模非常适合应用于中间明细层的建设,那么在DW/DM层为什么选择使用维度建
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posted @ 2016-11-21 22:50 晨柳溪
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2016年11月17日
搭建数据仓库第05篇:逻辑建模–2–范式建模
摘要: 目录 前言 使用情景 如何来范式建模 使用的效果 小结 前言 上篇讲述了一些抽象的概念模型和逻辑模型设计的东西,接下来就该讲述如何来一步一步的利用Inmon和Kimball数据仓库的理论来建设数据仓库的模型,主要分几块吧,一个是范式建模,然后是维度建模(分几篇总结),最后是因地制宜,按照自己的平台来
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posted @ 2016-11-17 22:06 晨柳溪
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2016年11月11日
搭建数据仓库第04篇:逻辑建模–1–概要
摘要: 目录 前言 原则 内容 小结 前言 上一篇讲述了数据仓库模型设计中的业务建模和领域概念建模,接下来就自然而然的来到了逻辑数据建模LDM(Logical Data Model)的阶段,这个阶段可以说是建模最重要的一环(也就是维度建模)。逻辑建模涉及到了整个数据仓库所有层次的模型设计,从DW到DM甚至到
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posted @ 2016-11-11 00:56 晨柳溪
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搭建数据仓库第03篇:业务建模和概念模型设计
摘要: 目录 前言 业务建模 概念模型 小结 前言 上一篇在数据仓库在技术架构设计和产品选择方面进行了一些总结。从这一篇将开始数据路径上的学习和思考吧。数据仓库作为一种产品,在不同的公司或者部门设计出来是不一样的。但是设计的思想是相通的。按照层次关系划分,数据路径上包括业务建模,概念模型设计,逻辑模型设计和
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posted @ 2016-11-11 00:55 晨柳溪
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