好的，各位观众老爷，数据探险家们，欢迎来到老码农的数据奇幻漂流记！今天，咱们要聊聊实时数仓里那些既要“貌美如花”，又要“挣钱养家”的维表小姐姐，以及如何把星型模型这架“挖掘机”开得更快更稳！准备好了吗？系好安全带，咱们出发！🚀 第一章：维表小姐姐的“前世今生” 1.1 啥是维表？能吃吗？ 别急着吃，维表可不是吃的，虽然它也养活了一大堆数据分析师和算法工程师。简单来说，维表就是用来描述业务实体属性的表。比如，用户信息表，商品信息表，地域信息表等等。它们就像一个个鲜活的人物设定，给我们的数据分析赋予灵魂。 举个栗子🌰： 想象一下，你在电商平台买了件心仪的“战衣”，后台会记录下这笔订单。订单表里可能只有商品ID、用户ID、订单金额等等，但是，你想知道这件“战衣”是什么颜色？什么材质？哪个品牌？哪个国家的？这时候，就需要维表来“解密”了！ 订单表（事实表）： 订单ID, 用户ID, 商品ID, 订单金额, 订单时间 商品维表： 商品ID, 商品名称, 商品颜色, 商品材质, 品牌ID, 国家ID 品牌维表： 品牌ID, 品牌名称, 品牌Logo, 品牌介绍 国家维表： 国家ID, 国家名称, …
实时数仓的维度建模与星型模型设计挑战
好的，各位观众老爷，欢迎来到今天的实时数仓维度建模与星型模型设计“吐槽大会”！我是你们的老朋友，数据界的段子手——Bug终结者（希望如此）。今天咱们不讲那些枯燥的理论，就来聊聊这实时数仓里让人又爱又恨的维度建模和星型模型，看看它们到底是怎么“折磨”我们的。 开场白：数据江湖，谁主沉浮？ 话说这数据江湖，风起云涌，传统的离线数仓已经满足不了大家日益增长的“偷窥欲”了。老板们都想实时掌握用户的一举一动，今天买了什么，明天想买什么，后天会不会跑路… 于是，实时数仓应运而生，带着它“更快、更准、更狠”的口号，横扫江湖。 但问题来了，实时数仓可不是简单的把数据搬过去就完事儿的。数据量大、速度快、变化频繁，这些都是摆在我们面前的拦路虎。要想在实时数仓里玩转数据，维度建模和星型模型就是我们的倚天剑和屠龙刀！ 第一章：维度建模：数据世界的“整理术” 维度建模，顾名思义，就是从“维度”的角度来组织数据。你可以把它想象成一个超级整理术，把杂乱无章的数据，按照不同的主题进行归类，方便我们快速查找和分析。 1.1 什么是维度？ 维度，就是我们观察数据的角度。比如，你想分析用户的购物行为，那么时间、地点、商品、 …