自动维度建模 Astera: 分步指南

要开始探索自动化维度建模，首先必须了解维度建模。维度建模 is 其中 这个 最先进的 首选 设计方法 HPMC胶囊 构建数据仓库。 1996年首次推出， 金博尔和s 尺寸al 数据模型 现在有 BECome 现代的基石 数据仓库设计与开发. 这个 非规范化 星型模式 降低s 复杂性和 优化s 历史数据的维护、查询性能、检索和 消费 报告.

进一步了解 维度建模.

一目了然，以 主题导向 尺寸al 模型 由事实组成 与 非规范化维度表 联接ed 通过外键. 事实 c阿里 数字信息 关于特定的业务措施/交易, 例如， a 销售 发票. D感觉s 带有描述性属性 事实上, 最终允许 这个 商业智能 (BI) l艾尔杜 容易 过滤和查询数据 报告。

为您设计正确的维度数据模型 数据仓库然而， 可 一个挑战! 保持最新状态 模型 过程需要在牛奶或乳清产品在管式降膜蒸发器中浓缩至约XNUMX%固体含量之前，进行初始的热处理和巴氏杀菌步骤。 写作 经常出现长而复杂的脚本. 但是， 有 进行维度模型的困难方法埃琳, 然后 有一个简单的、无代码的方法–这个 Astera way.

无需任何编码即可构建端到端数据仓库

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什么是自动维度建模？

自动维度建模是数据仓库中使用的一种技术，它使用工具来简化构建维度模型的过程。自动维度建模使您能够：

• 自动发现并理解数据的结构
• 根据最佳实践和数据特征将数据组织成事实和维度
• 自动创建必要的代码以在数据仓库中实现维度模型

传统的维度建模涉及手动设计数据仓库的结构 数据分析。该过程包括定义事实表来存储可测量的数据和维度表来提供事实的上下文。这可能是一个耗时且复杂的过程。

自动化维度建模 Astera

Astera“ 数据仓库解决方案 利用端到端自动化和无代码开发来简化维度建模。 使用先进的代码生成器， Astera 数据仓库生成器 自动化s 手册 设计任务 并重新领导者s 维度模型 设计时间 几乎 80％。

让“ 请点击 形成一种 Astera 简化 复杂 数据建模 t向开发商索要, 例如，定义 与 配置维度和事实 在星型模式中.

服务, 我们有 源模型 包含 多 表来自 a 交易 系统 基于虚构的 环球进口商s 数据库s 对于微软 SQL。 或者，它可以是 分期/还有 ODS 数据库。

图 1. 源模型

步骤1： 确定事实和维度

只是 选择“构建尺寸模型” 来自 下降向下 菜单 并标记 有关实体 as 事实s 和尺寸s 代表星型模式.

图 2. 构建维度模型特征

您选择什么作为事实或维度主要取决于 OLAP 报告用例和实体类型。您还可以自动检测实体以自动 对架构表进行去变形，以便在 BI 层中更快地查询结果。使用此选项，您无需花费时间手动对相关表进行非规范化。

在此用例中，发票交易已被标记为事实，而描述性属性（例如供应商、客户、库存项目和城市信息）已被标记为支持维度。

图 3.“构建维度模型”配置窗口

步骤 2：配置事实和维度

窗口中的其他预构建选项包括行标识符、子事实实体选项和添加日期/时间关系下拉列表。

如果您想使用行标识符来维护历史数据，则维度中有很多选择。 这里，行标识符可以是以下任意一项：当前记录指示符、版本号、有效日期和到期日期以及有效到期范围。

同样，在构建器窗口中，您可以添加日期或时间维度以将特定于时间的属性合并到模型中。

从窗口继续，瞧，您的维度模型架构实际上已准备就绪。

图 4. 维度数据模型

步骤3： 更多配置

Astera 灵活性与自动化同样重要。

自动尺寸模型消除了手动配置的所有麻烦。然而，这并不意味着我们的维度数据模型是一成不变的。在部署之前，您还可以手动调整模型以匹配您的数据仓库用例要求。

例如，您可以添加新实体、重新定义关系、重新配置单个事实和维度、添加代理键和行标识符。  

同样，通过从工具栏中选择识别或非识别链接实体并加入您的实体来创建新关系。  

可以通过“编辑关系”窗口进一步配置各个链接或关系。

图 5. 更改关系类型、别名或添加不同的外键

另外，如果你 计划制作 实体的变更，您可以访问一个 各种 选项 只需右键单击 利益实体。 

您可以通过添加代理键/行标识符、更改模式或编辑元素名称和类型等来重新配置实体。  

最后，通过选择属性，您可以打开实体的布局构建器并访问各个列的设置。  

这就是尺寸的布局构建器 (s袜子) 好像：

图 7. 各个实体的布局生成器

使用布局构建器 重新配置 特定字段并分配 具体事实或维度 角色 （在 这个 形式 SCD）以获得最佳查询性能和历史记录维护。  

最后，在实体索引字段上，可以添加索引，以提高基于实体字段的检索速度。

图 8. 实体索引

上图保存了一个现有索引“PK_Sales_Customers”，它是存在于 数据库。对于索引优化，您只需单击一下即可根据字段特征添加、删除或自动生成索引。

还有更多步骤吗？不，就是这个。您的自动化维度数据模型的星型模式已准备就绪。然而，值得注意的是，该模型目前存在于逻辑层面。我们可以使用以下命令在我们选择的数据库中创建一个物理层 正向工程 功能，这又是 is 真的很简单通过 Astera.

自动执行手动设计任务并将尺寸模型设计时间缩短 80%

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自动维度建模 Astera

Astera的自动化维度建模彻底改变了您处理数据仓库的方式。 通过自动化整个过程并为模型优化提供 100% 无代码环境， Astera 数据仓库生成器 显着缩短设计和开发时间。 最重要的是，它并没有失去 灵活性方面, 鉴于过多的 配置 可用选项我n 我们的企业级数据中心ta仓库自动化解决方案。

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