MaxCompute大数据实践，电商数据仓库的星型模型和传统星型的区别-低调大师

MaxCompute大数据实践，电商数据仓库的星型模型和传统星型的区别

2017-06-25 752

作者：王永伟

在Kimball所著的《数据仓库工具箱》一书中，对于维度模型设计采用的4步设计方法：1.选择业务过程 2.声明粒度 3.确定维度 4.确定事实。

在当前的互联网大数据环境下，面对复杂的业务场景，为了更有效准确地进行维度模型建设，基于Kimball的4步维度建模方法，我们进行了更进一步的改进。

第一步：选择业务过程及确定事实表类型

在明确了业务需求以后，接下来需要进行详细的需求分析，对业务的整个生命周期进行分析，明确关键的业务步骤，从而选择与需求有关的业务过程。

以淘宝的正向订单流转为例：

业务过程通常用行为动词表示，表示业务执行的活动。比如图中的淘宝订单流转的业务过程有四个：创建订单、买家付款、卖家发货、买家确认收货。在明确了流程所包含的业务过程后，需要根据具体的业务需求来选择与维度建模有关的业务过程。比如选择买家

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阿里云全球首批 MVP 杨绣专访 - 技术要坚持刨根问底

自我介绍我现在在人人车负责数据架构方面的工作，搭建数据采集、抓取、存储、计算、BI可视化等系统。之前在百度网页搜索部，是一名架构工程师(主要在抓取业务)，技术方向是高并发分布式服务架构，负责大抓取系统内的架构模块研发。涉及高并发抓取器、链接缓存、压力控制、时效性筛选等子系统。工作的主要目标是系统性能优化、稳定性提升，为策略算法应用提供舒适的架构，这也是我自认为比较擅长的。使用阿里云产品过程中，我提过很多工单，包括系统bug、易用性问题、功能建议。因为喜欢刨根问底，不满足于“重启一下”、“再试一次”之类的临时性解决方法，我会很认真地描述使用场景、异常现象和可能的原因，要求客服和后台研发继续分析给出明确原因。这一点对阿里云改进产品体验有一些帮助。人人车和MaxCompute(原ODPS）的磨合和共同成长早期，人人车的报表系统是使用RD

2017-06-26

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作者：王永伟规范化和反规范化当属性层次被实例化为一系列维度，而不是单一的维度时，此模式被称为雪花模式。大多数联机事务处理系统（OLTP）的底层数据结构在设计时采用此种规范化技术，通过规范化处理将重复属性移至其自身所属的表中，删除冗余数据。此种方法用在OLTP系统中可以有效避免数据冗余导致的不一致性。比如在OLTP系统中，存在商品表和类目表，且商品表中冗余有类目表的属性字段，假设对某类目进行更新，则必须更新商品表和类目表，且由于商品和类目是一对多的关系，商品表可能每次需要更新几十万甚至上百万条记录，这是不合理的。而对于联机分析处理系统（OLAP），数据是稳定的，不存在OLTP系统中存在的问题。对于淘系商品维度，如果采用雪花模式进行规范化处理，将表现为如下形式：将维度的属性层次合并到单个维度中的操作称为反规范化。分析系

2017-06-26

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Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

JDK

JDK是 Java 语言的软件开发工具包，主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心，它包含了JAVA的运行环境（JVM+Java系统类库）和JAVA工具。

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