我的erwin不能用了，哪位大师帮帮忙啊？好多作业都没法做、、

yanwowo40 2012-03-23 05:00:33

我的erwin打不开，注册了不行、、

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sunriseWang 2013-06-13

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本文深入探讨了数据仓库的核心——数据模型，特别是维度建模。介绍了事实表、维度表、粒度等概念，以及退化维度和缓慢变化维的处理方式。此外，讲解了经典数据仓库模型，包括星型、雪花和星座模型，并提到了建模工具如PowerDesigner和ERWin。强调了模型质量对数仓的重要性。

本文探讨了在ACCESS数据库中进行模糊查询时使用的正确通配符，并通过实例解释了如何修正错误的LIKE子句。此外，还介绍了ERWin中实体关系图（E-R图）的实线和虚线所代表的不同类型的关系。

本文深入探讨了数据仓库建模的核心概念，包括事实表、维度表、粒度和维度建模流程。事实表分为事务、周期快照和累积快照三种类型，维度表涉及退化维度和缓慢变化维的处理。建模方法包括维度模型（如星型、雪花和星座模型）、范式模型、DataVault模型和Anchor模型。此外，还介绍了常用的建模工具如PowerDesigner和ERWin。理解粒度和维度的一致性是掌握维度建模的关键，而选择合适的建模方法和工具则直接影响数据仓库的性能和持久性。

本文深入探讨了数据仓库建模的基础概念，包括事务事实表、周期快照事实表和累积快照事实表，以及维度表中的退化维度和缓慢变化维。详细阐述了维度建模的流程、粒度定义以及建模方法，如星型、雪花和星座模型。此外，还介绍了范式建模、DataVault模型和 Anchor 模型。最后提到了常见的建模工具如 PowerDesigner、ERWin 和 Visio。内容全面，适合数据仓库和BI领域的从业者参考。

本文深入探讨数据仓库建模的核心概念，包括维度建模、范式建模、DataVault模型和Anchor模型，详解事实表、维度表及粒度定义，阐述星型、雪花和星座模型的优劣，为构建高效数据仓库提供指导。

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