哪位大神能解释一下数据仓库 时间维度维度表的类型么

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-12-20 04:21 标签： 结构性维度 名词解释
&&&&数据仓库维度表更新技术分析
数据仓库维度表更新技术分析
要想在百度八亿网页的数据海洋中找到你所要的信息，
人工方式需要1200 多人年，而百度搜索技术不到1 秒钟。人
们被数据淹没，却渴望知识。商务智能技术已成为当今企业
获取竞争优势的源泉之一。商务智能通常被理解为将企业中
现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智决策的IT工具集。
其中数据仓库、OLAP和数据挖掘技术是商务智能的重要组成
部分。商务智能的关键在于如何从众多来自不同企业运作系
统的数据中，提取有用数据，进行清理以保证数据的正确性，
然后经过抽取、转换、装载合并到一个企业级的数据仓库里，
从而得到企业数据的一个全局视图，并在此基础上利用适当
的查询分析、数据挖掘、OLAP等技术工具对其进行分析处理，
最终将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
可见，数据仓库技术是商业智能系统的基础，在智能系统开
发过程中，星型模式设计又是数据仓库设计的基本概念之一。
星型模式是由位于中央的事实表和环绕在四周的维度表
组成的，事实表中的每一行与每个维度表的多行建立关系，
查询结果是通过将一个或者多个维度表与事实表结合之后产
生的，因此每一个维度表和事实表都有一个“一对多”的连
接关系，维度表的主键是事实表中的外键。随着企业交易量
的越来越多，星型模式中的事实表数据记录行数会不断增加，
而且交易数据一旦生成历史是不能改变的，即便不得不变动，
如对发现以前的错误数字做修改，这些修改后的数据也会作
为一行新纪录添加到事实表中。与事实表总是不断增加记录
的行数不同，维度表的变化不仅是增加记录的行数，而且据
需求不同维度表属性本身也会发生变化。本文着重讨论数据
仓库维度表的变化类型及其更新技术。
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开发技术下载排行ssis中如何向数据仓库的时间维度表中添加数据
ssis中如何向数据仓库的时间维度表中添加数据
发布时间： 5:05:17
编辑：www.fx114.net
本篇文章主要介绍了"ssis中如何向数据仓库的时间维度表中添加数据"，主要涉及到ssis中如何向数据仓库的时间维度表中添加数据方面的内容，对于ssis中如何向数据仓库的时间维度表中添加数据感兴趣的同学可以参考一下。
控制流中的&execute&sql&task&控件
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关键字：互联网、大数据、数据仓库、数据平台、架构
数据存储与分析
任务调度与监控
元数据管理
一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。
先大概列一下互联网...数据仓库的事实表分类
三种基本事实表，并说明ETL的过程中如何处理它们。
答：事实表从粒度的角色来划分可以分为三类，分别是交易粒度事实表（Transaction Grain）、周期快照粒度事实表（Periodic Snapshot）和累计快照粒度事实表（Accumulating
Snapshot）。在事实表的设计时，一定要注意一个事实表只能有一个粒度，不能将不同粒度的事实建立在同一张事实表中。
交易粒度事实表的来源伴随交易事件成生的数据，例如销售单。在ETL过程中，以原子粒度直接进行迁移。
周期快照事实表是用来记录有规律的，固定时间间隔的业务累计数据，例如库存日快照。在ETL过程中，以固定的时间间隔生成累计数据。
累积快照事实表用来记录具有时间跨度的业务处理过程的整个过程的信息。在ETL过程中，随着业务处理过程的步骤逐步完善该表中的记录。
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