数据仓库原理和 NoSQL
使用 MongoDB、CouchDB 和相关技术，我们可以获得更快的查询，那么这仍然有效吗? “交易数据的副本，专门针对查询和分析进行了重组."(R. Kimball 数据仓库工具包，1996 年 我的意思是，我们真的需要将数据重组为 OLAP 方案以进行查询以进行分析吗?更具体地说，是否可以使用 NoSQL(不一定使用 OLAP 建模)来实现用于分析目的的钻取、切片和切块以及其他报告
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Inmon数据集市vs Kimball数据集市
是kimball和inmon之间的唯一区别，即Enterprise层(EDW).我四处搜寻，发现inmon还使用EDW创建数据集市.这是否意味着对于给定的业务流程和源系统，这两个数据集市在结构上都相似? 一旦这两个过程的数据集市都可以使用，它们是否具有相同的性能? 如果我错了，请纠正我，首先创建数据仓库，然后在其上创建维度模型以用于特定的业务需求.(ER模型到维度模型) 我找不到
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Datamart与Reporting Cube的区别是什么?
这些术语到处都是，我不知道清晰的定义.我很确定我知道什么是数据集市.而且我已经使用Business Objects和Cognos之类的工具创建了报表多维数据集. 我还让人们告诉我，数据集市不只是多维数据集的集合. 我也有人告诉我，数据集市是一个报表多维数据集，仅此而已. 您了解什么区别? 解决方案 多维数据集可以(并且可以说应该是非常特定的意思-通过 OLAP服务器(例如
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是什么使对OLAP多维数据集/数据集市和类似数据结构的访问比对关系数据库的访问速度更快?
是什么使对OLAP Cubes/Datamart和类似数据结构的访问比对关系数据库的访问速度更快? 编辑 将尽快提供200的赏金. 解决方案 我要说的主要是因为目的不同. OLAP多维数据集/数据集市主要以读取模式用于业务用户的数据分析，而我假设在提到关系数据库时，您所谈论的是OLTP的使用，例如需要ACID事务. 不同目的意味着: 实施的不同限制导致不同的数
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数据仓库原理和NoSQL
使用MongoDB，CouchDB和相关技术，我们可以获得更快的查询，所以这仍然有效吗? “交易数据的副本，专门针对查询和分析进行了重组." (R. Kimball数据仓库工具包，1996 我的意思是，我们是否真的需要将数据重组为OLAP方案以查询数据以进行分析?更具体地说，是否可以使用NoSQL来实现用于分析目的的向下钻取，切片和切块以及其他报告(对于OLAP建模不一定如此)?还可以
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