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数据库维度建设思路是什么 • Worktile社区
数据库维度建设思路是指在设计和构建数据库时，考虑到数据的维度，从而合理组织和管理数据的过程和方法。它涉及到数据库的结构设计、数据的存储和访问方式等方面，旨在提高数据库的性能、可扩展性和灵活性。
维度建模详解：从概念到实践-CSDN博客
在维度建模中，度量称为事实，上下文和环境称为维度。事实常以数值形式出现，而且一般都被大量文本形式的上下文包围着。这些文本形式的上下文描述了事实的“5个w”（when、where、what、who、why）信息事实表的一行对应一个度量事件。维度建模认为事实表应该包含最底层、最原子性的细节，因为这样会带来最大的灵活性。事实表中最常用的度量一般是数值型和可加类型。但事实表的度量并非都是可加的，有些是半可加性质的，另一些则是非可加性质的。除了存储的事实外，事实表都会包含多个相关的外键。这里需要注意的是，在进行事实表的设计时，一定要注意一个事实表只能有一个粒度，不能将不同粒度的事实建立在同一张事实表中。
怎么理解维度建模？ - 知乎
维度建模（dimensional modeling）是数据仓库建设中的一种非常重要的数据建模方法，是将数据进行结构化的逻辑设计方法。维度建模由数据仓库领域的大师Ralph Kimball最先提出，他所参与著作的《数据仓库工具箱》是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典著作。维度建模是从分析决策的需求为出发点，构建数据模型，构建的数据模型是服务于数据分析需求。维度建模在解决更快速完成数据分析需求的同时，还能提供较好的大规模复杂查询的响应性能需求。因此，维度建模就是一种组织数据仓库的形式、模型，用这种方式组织搭建的数据仓库，对快速支持数据分析有着巨大的帮助，目前也是比较主流的数仓模型。首先介绍一些关于维度建模的基础知识，主要包括事实表、维度表、粒度等。
深入解析维度建模：从理论到实践-百度开发者中心 - Baidu
本文将带您了解维度建模的基本概念、优势、过程以及应用实例，帮助您更好地理解和应用这一技术。
维度建模是什么？构建数据语义的核心方法-帆软企业数字化 . . .
应用维度建模时的最佳实践是什么？通过这篇文章，你将了解到维度建模的基础概念，理解它在数据语义构建中的不可替代性，以及如何通过这些方法提升企业数据分析能力。
维度是如何构建的？ ️
维度的概念构建维度的第一步是概念本身的构思。在欧几里得几何中，我们熟悉三个空间维度：高度、宽度和深度。然而，在探索物理和数学的其他分支时，构想甚至构建额外的维度是可能的。
维度建模 - MBA智库百科
维度建模（Dimensional Modeling）维度建模是数据仓库建设中的一种数据建模方法。 Kimball 最先提出这一概念。其最简单的描述就是，按照事实表，维表来构建数据仓库，数据集市。这种方法的最被人广泛知晓的名字就是星型模式（Star-schema）。
【维度建模】维度模型设计详细步骤 - CSDN博客
本文档详细阐述了数据仓库维度建模的过程，包括需求调研、数据探查、高层模型设计、详细维度模型开发、问题追踪、模型审查验证及设计文档的完成。