星型数据模型(星型数据仓库)

星型布局模式的特点是在事实表外侧只有

1、星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。

2、结构简单：星型拓扑是最早的计算机网络拓扑结构之一，也是目前许多网络中常见的拓扑结构。它结构简单，易于理解和实现，使得网络的管理和维护相对容易。

3、星座模型是星型模型的拓展（可以看作是多个事实表版本的星型模型），它的一个特点是多张事实表共用模型中的维度表，适用于比星型模型和雪花模型更复杂的场合。

4、【答案】：星型结构有中心节点和分支节点构成，各个分支节点与中心节点间均具有点到点的物理连接，分支节点之间没有直接的物理通路。

5、故障诊断和隔离容易。中央节点对连接线路可以逐一隔离进行故障检测和定位，单个连接点的故障只影响一个设备，不会影响全网。方便服务。中央节点可以方便地对各个站点提供服务和网络重新配置。

数据库和数据仓库的区别是什么?

数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。

数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。

数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。基本每家电商公司都会经历，从只需要业务数据库到要数据仓库的阶段。

大数据和大数据开发有什么区别?

大数据工程师和大数据开发工程师两者之间没有区别。大数据工程师指的就是大数据开发工程师。大数据工程师（即大数据开发工程师）从事大数据***集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务。

技术区别 大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力。

简单点来说，大数据开发就是做大量数据的分布式计算的。数据分析主要是做数据的收集、挖掘、清洗、分析，最后形成分析报告想学的话可以参考下科多大。

大数据开发：简单粗略来说就是用工具实现大数据分析后所需要得出的结果。简单理解，大数据开发就是制造软件的，只是与大数据相关而已，通常用到的就是与大数据相关的开发工具、环境等等。

7.阿里大数据——大数据建模

1、大数据系统需要数据模型方法来帮助更好的组织和存储数据，以便在性能、成本、效率和质量之间取得最佳平衡。

2、阿里巴巴在08年就把大数据作为一项公司基本战略，要知道那个时候甚至还没几个人开始谈论“大数据”，可以说在大数据方面相比于国内其他互联网公司，阿里是走在前面的。

3、BAT三巨头开始挖掘大数据阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。

4、Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

5、大数据或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。

数据仓库的含义,数据仓库和数据库的区别.?

1、数据仓库与数据库的主要区别在于：（1）数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。（2）数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。（3）数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。

2、数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。

3、其实从三个定义，我们好像区别不大。数据库指的是数据的***，数据仓库也是一个数据***，大数据也是一个处理和存储数据的地方。但是不同的是，在于应用场景，和构建的技术原理不一样。

4、数据仓库和数据库的主要区别：数据仓库是指从业务数据中创建信息数据库，并针对决策和分析进行优化。数据库是数据管理的有效技术，是由一批数据构成的有序***，这些数据被存放在结构化的数据表里。