退化维度的维度表可以被剔除，从而简化维度数据仓库的模式。因为简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。 当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度。需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。 维度属性也可以存储到事实表中，这种存储到事实表中的维度列被称为“退化维度”。与其他存储在维表中的维度一样 ，退化维度也可以用来进行事实表的过滤查询、实现聚合操作等。那么究竟怎么定义退化维度呢？比如说订单id，这种量级很大的维度，没必要用一张维度表来进行存储，而我们进行数据查询或者数据过滤的…
数据仓库维度模型设计 1 维度建模基本概念 维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。 维度建模是专门应用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。数据集市可以理解为是一种"小型数据仓库"。 1.1． 事实表 发生在现实世界中的操作型事件，其所产生的可度量数值，存储在事实表中。从最低的…
本文为CSDN博主「初心江湖路」的原创文章，原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43878293/article/details/90020221
因为使用了笛卡尔积，但是在Spark2.x中是笛卡尔积操作是默认关闭，如果需要开启，则添加如下配置 val sparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("wula") .config("spark.sql.crossJoin.enabled","true").getOrCreate()