《数据仓库维度建模完全指南》电子版谁有，我出500分

ww_wyc 2004-01-07 10:36:35

好多人都说这本书好，我很想看一下，出高分求，英文版300分，如果是中文版出500分或更高，你开价就好了。wenyingchun1@163.com 谢谢。

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ww_wyc 2004-01-12

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进不去

shibamo 2004-01-09

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建议你看英文版,中文版翻译的不是很好.
http://www.cnoug.org/html/ut/attach/2003/06/01/6354-.pdf
只能用acrobat的5.0版本来看.

ww_wyc 2004-01-07

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本文记录了读《数据仓库工具箱》时关于Kimball维度建模技术的思考。介绍了一致性维度可提供一致性和复用性，缩减维度用于支持不同聚合粒度需求，还讲解了跨表钻取、价值链、企业数据仓库总线架构及总线矩阵等概念，助力企业整合数据进行分析。

数据仓库建模中处理不规则深度维度是关键挑战。本文介绍三种解决方案：扁平化维度表+NULL填充适用于简单场景；桥接表+事实表关联适合复杂层级；层级维度表适用于以路径或层级编码存储的场景。结合电商、组织架构等案例对比优劣，指导根据业务需求选择建模方式。

本文面向大数据领域萌新，介绍数据仓库相关知识。阐述了数据仓库与传统数据库的区别，其层级结构包括数据源层、ETL层等。详细说明了构建数据仓库的步骤，如需求收集、数仓建模等。还以滴滴顺风车实时数仓构建为例，展示了数据获取、分析及展现过程。

维度建模是面向分析优化的数据仓库建模方法，核心由事实表（存储可度量数值事件）和维度表（存储描述性文本属性）构成，形成星型模型。其优势在于提升查询性能、增强业务可读性及支持灵活扩展。本文结合超市小票实例说明事实与维度的划分逻辑，并阐释为何该模式成为数据分析领域的主流范式。

本文探讨了在多个企业系统间构建高效数据仓库的方法。面对错综复杂的数据关系及500多张表，文章详细介绍了数据抽取、存储建模、ETL加速等关键步骤，并提出构建企业级数据仓库的核心思路。

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