数据仓库事实表和维度表案例

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库，支持x86和Kunpeng硬件架构，支持行存储与列存储，提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力，用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景，广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

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数据仓库事实表和维度表案例更多内容

事实表接口

事实表接口查找事实表查看事实表详情查看逆向事实表任务父主题：数据架构API

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查看事实表详情

E: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实表维度 FACT_ LOG IC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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新建事实表

，不勾选则无法同步。管理事实表事实表创建好之后，进入数据架构的“维度建模 > 事实表”页面，您可以对事实表进行编辑、发布、下线、查看发布历史或删除操作。图6 事实表管理编辑事实表在事实表列表中，找到需要编辑的事实表，单击“编辑”，进入编辑事实表页面。根据实际需要编辑相关内容。

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查找事实表

E: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实表维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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管理维度表

> 维度建模”，进入维度建模页面。单击“维度表”页签，进入维度表页面。在维度表列表中，单击需要关联质量规则的维度表名称。在维度表的详情页的表字段列表中，查找字段并单击，配置单个表字段关联质量规则。图6 维度表单个字段关联质量规则配置完成后，单击“确定”，完成维度表字段关联质量规则。

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维度表接口

维度表接口查找维度表查看维度表详情父主题：数据架构API

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查找维度表

E: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实表维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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查看逆向事实表任务

查看逆向事实表任务功能介绍查看逆向事实表任务。调用方法请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/fact-logic-tables/database 表1 路径参数参数是否必选参数类型描述 project_id 是 String

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维度建模

结果写入汇总表中。单击规范设计左侧“维度建模”，切换到汇总表页面，单击新建，进入新增汇总表编辑页面。图5 汇总表1 进入新增汇总表编辑页面。填入所属主题、表名称、表编码、统计维度选择客户类型、数据连接类型、数据源、数据库和、Schema、资产责任人。图6 汇总表2 指标配置

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查看维度表详情

E: 维度表 DIMENSION_TABLE_ATTRIBUTE: 维度属性 DIRECTORY: 目录 FACT_ATTRIBUTE: 事实表属性 FACT_DIMENSION: 事实表维度 FACT_LOGIC_TABLE: 事实表 FACT_MEASURE: 事实表度量 FUNCTION:

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查看逆向维度表任务

查看逆向维度表任务功能介绍查看逆向维度表任务。调用方法请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/dimension/database 表1 路径参数参数是否必选参数类型描述 project_id 是 String 项目

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选择表模型

选择表模型在设计数据仓库模型的时候，最常见的有两种：星型模型与雪花模型。选择哪一种模型需要根据业务需求以及性能的多重考量来定。星型模型由包含数据库核心数据的中央事实数据表和为事实数据表提供描述性属性信息的多个维度表组成。维度表通过主键关联事实表中的外键。如图1。所有的事实都必须保持同一个粒度。

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数据架构支持哪些数据建模方法？

度表通过主/外键实现关联。典型的维度模型有星形模型，以及在一些特殊场景下使用的雪花模型。在 DataArts Studio 数据架构中，维度建模是以维度建模理论为基础，构建总线矩阵、抽象出事实和维度，构建维度模型和事实模型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，构建出汇总模型。

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案例：改建分区表

案例：改建分区表现象描述如下简单SQL语句查询，性能瓶颈点在dwcjk的Scan上。图1 原始执行计划优化分析从业务层确认表数据(在cjrq字段上)有明显的日期特征，符合分区表的特征。重新规划dwcjk表的表定义：字段cjrq为分区键、天为间隔单位定义分区表dwcjk

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案例：改建分区表

案例：改建分区表现象描述如下简单SQL语句查询，性能瓶颈点在dwcjk的Scan上。优化分析从业务层确认表数据(在cjrq字段上)有明显的日期特征，符合分区表的特征。重新规划dwcjk表的表定义：字段cjrq为分区键、天为间隔单位定义分区表dwcjk_part。修改后结果如下，性能提升近1倍。

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案例：改建分区表

runtime: 3.587 ms (4 rows) 优化分析从业务层确认表数据(在time字段上)有明显的日期特征，符合分区表的特征。重新规划normal_date表的表定义：字段time为分区键、月为间隔单位定义分区表normal_date_part。修改后结果如下，性能提升近10倍。

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案例：改建分区表

案例：改建分区表逻辑上的一张表根据某种策略分成多个物理块进行存储，这张逻辑上的表称之为分区表，每个物理块则称为一个分区。一般对数据和查询都有明显区间段特征的表使用分区策略可通过较小不必要的数据扫描，从而提升查询性能在查询时，可通过分区剪枝技术尽可能减少底层数据扫描，即缩小表的

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案例：改建分区表

runtime: 3.587 ms (4 rows) 优化分析从业务层确认表数据（在time字段上）有明显的日期特征，符合分区表的特征。重新规划normal_date表的表定义：字段time为分区键、月为间隔单位定义分区表normal_date_part。修改后结果如下，性能提升近10倍。

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案例：改建分区表

runtime: 3.587 ms (4 rows) 优化分析从业务层确认表数据(在time字段上)有明显的日期特征，符合分区表的特征。重新规划normal_date表的表定义：字段time为分区键、月为间隔单位定义分区表normal_date_part。修改后结果如下，性能提升近10倍。

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查询单个主维度下子维度监控对象列表

Redis 4.0和5.0的Proxy集群时才存在，表示集群Proxy节点维度的监控对象列表。字段名称与children的子维度对象名称相同。 total Integer 主维度监控对象的总数。表4 DimChild 参数参数类型描述 dim_name String 维度名称，当前

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查询主维度信息列表

查询主维度信息列表功能介绍查询主维度对象列表，主维度ID当前支持dcs_instance_id，dcs_memcached_instance_id。调用方法请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/dims/monitored-objects

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