维度表sql server 2008 r2 数据仓库怎样画出事实表和维度表

创建维度要注意笛卡尔积的问题，想问下什么是笛卡尔积问题，注意不能造成M*N的情况，这里的M*N又是什么意思？

笛卡尔积这里主要表明维度里面各个特征之间的可能的映射关系, 如果某个维度的特征存在M:N的关系, 如客户和物料, 一个客户可能采购N种物料, 一颗物料也可能被N个客户采购,他们之间的映射关系就是M:N, 此时维度表里面可能产生M*N条记录, 这M*N条记录并非全部由业务数据产生, 很大一部分是由于笛卡尔积产生,这些冗余记录会影响cube的性能, 所以同一个维度里要避免特征之间M:N的映射关系.

如果特征之间产生M:N的映射关系, 那么他们也应该被放在不同的维度里面来避免笛卡尔积德问题.

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hive建立数据仓库 事实表的外键和维度表主键怎么关联 什么命令

其实hive里面虽然从mysql导入的时候要求mysql的数据有主键，但是在hive里面主键的概念明显是模糊了的甚至说是去掉的，更没有想传统数据仓库的时候，事实表和维表的键可以连在一起的情况一般都是直接在hive-ql的时候用jion的，即在条件判断的时候加上a.id=b.id

ssas cube 一般什么样的表作为事实表

按照范式概念，一般是第三范式表的可以做为事实表。

比如学生的每个学期考试成绩、销售人员的销售业绩、上班人员每天的上班打点时间等等。

然后 学生、销售人员、上班人员这些可以作为维度表。

数据仓库常用的多维数据模型有那几种？它们各自有什么特点？

行业标准为星型模型 按客户化可成为雪花型模型 数据按用户视角分为事实和维度 比如销售领域 销售数据就是事实 会有一张行数巨大的销售事实表 而客户需要的分析关注角度就为维度 比如地区维度表，时间维度表，客户维度表，产品维度表等 事实表和维度表呈标准星型关联 事实表在中间 维度表在周围环绕 维度表可按各属性变化快慢客户化拆分成雪花型 你可以去了解下数据仓库之父所定义的总线结构 可以很好的搭建各个数据集市，进行平行的扩展

sql server 2008 r2 数据仓库怎样画出事实表和维度表

可以通过SQL SERVER的数据转换服务转为excel，在SQL SERVER的企业管理器里面，右键“所有任务”-“附加数据库”，找到这个mdf文件然后确定。

下一步就是转换了。

在SQL SERVER的企业管理器里面，选择要转换的数据库，“所有任务”-“导出数据库