为什么要进行 维度退化
时间: 2023-05-24 22:04:28 浏览: 665
维度退化是指在数据仓库中存在一些维度,其取值非常少,甚至只有一个,这些维度对分析和决策没有任何帮助,却会占用大量存储空间和计算资源。因此需要进行维度退化,将这些无用的维度合并到事实表中,以减小存储空间和提高查询效率。
维度退化的目的是优化数据仓库的性能和效率,减少数据冗余和重复计算,在减少存储空间和提高查询效率的同时,也为数据仓库的维护和管理带来了便利。
相关问题
hive中的维度退化
维度退化是指将原本应作为维度的属性字段,直接存储在事实表中,而不单独建立维度表。这样做的目的是为了简化数据模型,减少关联查询的开销。在Hive中,维度退化可以通过以下步骤来实现:
1. 创建事实表:使用Hive的DDL语句创建一个事实表,其中包含需要退化的维度字段以及其他度量字段。
2. 将维度字段存储在事实表中:将原本应作为维度的属性字段直接存储在事实表的对应列中。
3. 使用查询语句进行关联:在需要查询退化维度的时候,可以使用Hive的查询语句将事实表与其他维度表进行关联,以获取额外的维度信息。
需要注意的是,维度退化可能会导致数据冗余和数据更新的复杂性增加。因此,在决定是否使用维度退化时,需要权衡数据模型的简化和查询性能之间的平衡。
维度表与事实表维度退化形成宽表
维度表和事实表是数据仓库中两个重要的表,它们通常被用于构建多维数据模型。在多维数据模型中,维度表用于描述业务过程中的各种特征和属性,而事实表用于记录度量值。
维度退化是指在事实表中包含了维度表中的一些属性,这些属性本应该作为维度表的一部分,但是由于某些原因,被直接存储在事实表中。维度退化通常发生在一些维度表中只包含唯一标识符的情况下,例如日期维度表或者时间维度表。在这种情况下,事实表中可能会包含日期或者时间的详细信息,例如年份、月份、日期等。
宽表是指将多个表合并成一个表,通常用于简化数据模型和提高查询效率。在数据仓库中,通常使用星型模型或者雪花模型来组织数据,这些模型都是基于维度表和事实表的。如果事实表中包含了维度表中的一些属性,那么可以将这些属性直接合并到事实表中,形成一个宽表,这样可以简化数据模型,提高查询效率。
维度表和事实表的维度退化形成宽表是一种常见的数据建模方式,但需要注意的是,这种方式可能会导致数据冗余和更新困难等问题,因此需要根据实际情况进行权衡和选择。