hive数据仓库的设计，项目中分了几层，每层有什么意义？数据仓库的设计，建议看一看Kimball的维度模型设计的相关书籍。一般来说，数据仓库会包含维度表，事实表，以及相关的汇总结果，通常以cube形式存在的多维分析的结果集
hive数据仓库的设计，项目中分了几层，每层有什么意义？
数据仓库的设计，建议看一看Kimball的维度模型设计的相关书籍。一般澳门新葡京来说，数据仓库会包含维度表（繁体：錶），事实表，以及相关的汇总结果，通常以cube形式存在的多维分析的结果集。
维度表是指用来看数据的不同划分角度，如按时间查看，按城市查看等等，这里的时间，城市等就是维度，数据仓库里一般会对这些数据单独管理，形成维度表，同时针对维度表的变化，有些对应的不同处理方案。事实表则存储了按维度划分的度量指标的记录，如记录不同时间，不同城市的销售额的表，这其中的销售额就是一种度量，可以按照时间，城市等维度进行划分，同时也可以聚合汇总。
对数据进行了维度与事实的划分后，就可以根据需求，按不同的维度组合幸运飞艇进行事实表的(pinyin：de)查询。cube一般会按既定的维度组合进行预计算，并将各维度组合的值存储下来，以备直接查询。
BI有哪些类型的数据仓库架构？
BI的数据仓库的架构主要有星型和雪花型两种方式。星型架构：一种使用关系澳门银河数据库实现多{读：duō}维分析空间的模式，称为星型模式。星型模式的基本形式必须实现多维空间，以使用关系数据库的基本功能。
雪花架构：当星型模式澳门博彩的维[繁体：維]度需要进行规范化时，星型模式就演进为雪花模式。
比如商业智能FineBI的FineCube，高性能列式存储的文件型数据库，因澳门金沙为采用MOLAP的形式，在大数据处理方面有不[pinyin：bù]错的支撑，数据处理能力强。
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