本文主要是介绍数仓建模理论核心要义，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 1.Kimball理论
- 2.阿里OneData理论
- 3.核心概念拓展
- 3.1 一致性维度？
- 3.1.1 一致性维度体现是什么
- 3.1.2 为什么要做一致性维度
- 3.2 一致性事实？
- 3.3 如何解决缓慢变化维问题？
1.Kimball理论
维度建模（Kimball架构）
2.阿里OneData理论
全链路数据治理-智能数据建模
3.核心概念拓展
3.1 一致性维度？
3.1.1 一致性维度体现是什么
在同一个集市内，一致性维度的意思是两个维度如果有关系，要么就是完全一样的，要么就是一个维度在数学意义上是另一个维度的子集。例如，如果建立月维度话，月维度的各种描述必须与日期维度中的完全一致，最常用的做法就是在日期维度上建立视图生成月维度。这样月维度就可以是日期维度的子集，在后续钻取等操作时可以保持一致。如果维度表中的数据量较大，出于效率的考虑，应该建立物化视图或者实际的物理表。
一致性维度的意思是两个维度如果有关系，要么就是完全一样的，怎么理解？？
可以从数据格式、数据值、数据粒度、数据质量来评价一样一致性维度的五个方面
3.1.2 为什么要做一致性维度
（1）容易管理，一致性维度不仅规范化，而且大大减少维度表的数量。
（2）容易使用，同一主题或者实体的维度表单一，容易获取和使用。所有的事实共享同样的维度，容易进行交叉计算。
维度建模核心之一致性维度
3.2 一致性事实？
一致性事实的体现：不同集市的同一事实，需保证口径一致，单位统一。
3.3 如何解决缓慢变化维问题？
缓慢变化维
这篇关于数仓建模理论核心要义的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
