空间数据模型是关于现实世界中空间实体及其相互间联系的概念,它为描述空间数据的组织和设计空间数据库模式提供着基本方法。因此,对空间数据模型的认识和研究在设计GIS空间数据库和发展新一代GIS系统的过程中起着举足轻重的作用。
《地理信息系统——原理、方法和应用》邬伦等编著,第48页。
来源二:为了能够利用地理信息系统工具来解决现实世界中的问题,首先必须将复杂的地
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空间数据模型是关于现实世界中空间实体及其相互间联系的概念,它为描述空间数据的组织和设计空间数据库模式提供着基本方法。因此,对空间数据模型的认识和研究在设计GIS空间数据库和发展新一代GIS系统的过程中起着举足轻重的作用。
《地理信息系统——原理、方法和应用》邬伦等编著,第48页。
来源二:为了能够利用地理信息系统工具来解决现实世界中的问题,首先必须将复杂的地理事物和现象抽象到计算机中进行表示、处理和分析,其结果就是空间数据模型。
数据建模是一种用于定义和分析数据的要求和其需要的相应支持的信息系统的过程。因此,数据建模的过程中,涉及到的数据建模工作,与企业的利益和用户的信息系统密切相关。从需求到实际的数据库,有三种不同的类型。用于信息系统的数据模型作为一个概念数据模型,本质上是一组记录数据要求的规范技术。数据首先用于讨论适合企业的要求,然后被转变为一个逻辑数据模型,该模型可以在数据库中的数据结构概念模型中实现。一个概念数据模型的实现可能需要多个逻辑数据模型。数据建模中的后面一步是确定逻辑数据模型到物理数据模型中到对数据访问性能和存储的具体要求。数据建模定义的不只是数据元素,也包括它们的结构和它们之间的关系。
维度建模
1、维度和指标的概念
按照维度表、事实表构建数据模型,通过指标评价企业经营活动。
维度一般包括:地区、时间、部门、产品等等。
指标一般包括:销售数量、销售金额、平均销售金额等等。
2、星型模型
星型模是一种多维的数据关系,它由一个事实表和一组维表组成。每个维表都有一个维作为主键,所有这些维的主键组合成事实表的主键。强调的是对维度进行预处理,将多个维度集合到一个事实表,形成一个宽表。这也是我们在使用 hive 时,经常会看到一些大宽表的原因,大宽表一般都是事实表,包含了维度关联的主键和一些度量信息,而维度表则是事实表里面维度的具体信息,使用时候一般通过 join 来组合数据,相对来说对OLAP 的分析比较方便。
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