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2.1 基本概念

《数据仓库工具箱(第3版)--维度建模权威指南》第2章Kimball维度建模技术概述,本章内容出自这些设计模式的发明者。我们并不期望您一开始就从头到尾阅读本章,但希望您能将本章作为所提供技术的参考。本节为大家介绍基本概念。

作者:王念滨/周连科/韦正现 译来源:清华大学出版社|2015-12-10 16:50

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第2章 Kimball维度建模技术概述

始于The Data Warehouse Toolkit(Wiley, 1996)第1版,Kimball小组为采用维度方式建模数据定义了完整的技术集合。在本书的前两个版本中,作者感到技术的介绍应该通过涵盖各种行业的熟悉的用例展开。尽管我们仍然感到业务用例是基本的教学方法,但由于技术已经非常标准化,因此有些维度建模者对这一逻辑进行了改变,首先介绍技术,然后基于环境研究用例。不管使用哪种方法都是一个好事情。

Kimball 技术已经被业界所接受,成为最佳实践。实际上,一些早期Kimball大学毕业的学生已经出版了他们自己的维度建模书籍。这些书籍通常能非常准确地解释Kimball技术,但由于这些技术的健壮性,其他书籍并未显著地扩展技术库或提供了一些有争论的指导。

本章内容出自这些设计模式的发明者。我们并不期望您一开始就从头到尾阅读本章,但希望您能将本章作为所提供技术的参考。

2.1  基本概念

本节介绍的技术,在所有维度设计工作中都需要考虑。本书的每一章几乎都会涉及本节所介绍的概念。

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