2 关于数据仓库维度数据处理的方法探究系列——无变化维度处理

简介:
无变化维度一般都是比较简单的维度,都是经过一次性处理后就不再变化的数据;通常这些维度都是一些常识数据 (如性别,重要程度 )和分段数据 (为了减少单层维度的数量,按照一定业务标准进行的人为分组 )。
2 无变化维度处理 
2.1 概述 
无变化维度一般都是比较简单的维度,都是经过一次性处理后就不再变化的数据;通常这些维度都是一些常识数据 (如性别,重要程度 )和分段数据 (为了减少单层维度的数量,按照一定业务标准进行的人为分组 )。
2.2实现 
这类维度的实现一般都比较简单,即一次性插入之后就完成了;当然如果需要考虑以后的变化,还是建议按照缓慢变化维的第一种处理方式。
2.3代码 
-- 创建一个维度表,简单维度表的 ID 字段通常为手工生成字段
CREATE TABLE t_dem_xxx
(
ID VARCHAR(20) NOT NULL,
Name VARCHAR(50),
CONSTRAINT PK_t_dem_xxx PRIMARY KEY (ID)
)
go

CREATE PROCEDURE p_dem_xxx
AS
-- 维度抽取存储过程
BEGIN
DECLARE
@num NUMERIC(10,0)
SELECT @num = COUNT(*) FROM t_dem_xxx

-- 下列情况为手工加入
IF @num = 0
BEGIN
INSERT INTO t_dem_xxx(ID,Name) values('1','aaa')
INSERT INTO t_dem_xxx(ID,Name) values('2','bbb')
INSERT INTO t_dem_xxx(ID,Name) values('3','ccc')
END

-- 下列情况为从临时表中加入
IF @num = 0
BEGIN
INSERT INTO t_dem_xxx (ID,Name) SELECT ID,Name FROM t_tmp_xxx
END
END 






本文转自baoqiangwang51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/baoqiangwang/310382 ,如需转载请自行联系原作者
相关文章
|
4月前
|
存储 运维 监控
云原生数据仓库使用问题之怎么创建维度表
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。
|
存储 数据挖掘 关系型数据库
数仓学习---6、数据仓库概述、 数据仓库建模概述、维度建模理论之事实表、维度建模理论之维度表
数仓学习---6、数据仓库概述、 数据仓库建模概述、维度建模理论之事实表、维度建模理论之维度表
|
6月前
|
存储 数据采集 分布式计算
大规模数据处理:从数据湖到数据仓库
对于大型企业来说,海量的数据是一种巨大的财富,但如何高效地处理这些数据却是一个巨大的挑战。本文将介绍大规模数据处理的两种主流方式:数据湖和数据仓库,并探讨它们的优缺点以及如何选择适合企业的方案。
83 1
|
6月前
|
数据挖掘 数据库
离线数仓6.0--- 数据仓库 ER模型-范式理论,维度模型、维度建模理论之事实表、维度建模理论之维度表
离线数仓6.0--- 数据仓库 ER模型-范式理论,维度模型、维度建模理论之事实表、维度建模理论之维度表
282 0
|
SQL 数据挖掘 HIVE
Hive数据仓库维度分析
Hive数据仓库维度分析
162 0
|
存储 BI 数据库
数据仓库(4)基于维度建模的数仓KimBall架构
基于维度建模的KimBall架构,将数据仓库划分为4个不同的部分。分别是操作型源系统、ETL系统、数据展现和商业智能应用,如下图。
294 1
|
存储 SQL 数据挖掘
数据仓库-维度建模不是万金油
写在前面:最近有些抵触写东西,总感觉自己没有清晰的表达思路和专业的知识体系,写的东西都是更偏向个人经验的一家之谈;之前总想着把文章结构做好,图片做好,表达做好,这样能更容易让大家理解,可以让更多的人接受所要表达的观点;但是,这样写太痛苦了,似乎是为了达到某种结果而刻意为之。。。最终还是回归表达的本质,传播思路和想法,把这个说清楚就可以了,不管是三言两语还是长篇大论,让看到的人能知道有这么一种观点和
139 0
|
SQL 存储 HIVE
数据仓库系列--维度表技术
数据仓库系列--维度表技术
145 0
|
3月前
|
存储 缓存 Cloud Native
MPP架构数据仓库使用问题之ADB PG云原生版本的扩缩容性能怎么样
MPP架构数据仓库使用问题之ADB PG云原生版本的扩缩容性能怎么样
MPP架构数据仓库使用问题之ADB PG云原生版本的扩缩容性能怎么样
|
4月前
|
SQL Cloud Native 关系型数据库
云原生数据仓库使用问题之分组优化如何实现
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。

热门文章

最新文章