This HTML5 document contains 63 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

Prefix	IRI
dcterms	http://purl.org/dc/terms/
yago-res	http://yago-knowledge.org/resource/
dbo	http://dbpedia.org/ontology/
foaf	http://xmlns.com/foaf/0.1/
n22	http://dbpedia.org/resource/File:
n14	http://dbpedia.org/resource/Wiktionary:
dbpedia-es	http://es.dbpedia.org/resource/
n24	https://global.dbpedia.org/id/
dbpedia-ru	http://ru.dbpedia.org/resource/
dbt	http://dbpedia.org/resource/Template:
dbpedia-uk	http://uk.dbpedia.org/resource/
rdfs	http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
freebase	http://rdf.freebase.com/ns/
n15	http://dbpedia.org/resource/ISO/
n19	http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/
rdf	http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
owl	http://www.w3.org/2002/07/owl#
wikipedia-en	http://en.wikipedia.org/wiki/
dbc	http://dbpedia.org/resource/Category:
dbp	http://dbpedia.org/property/
prov	http://www.w3.org/ns/prov#
xsdh	http://www.w3.org/2001/XMLSchema#
gold	http://purl.org/linguistics/gold/
wikidata	http://www.wikidata.org/entity/
dbr	http://dbpedia.org/resource/

Statements

Subject Item

dbr:Dimension_(data_warehouse)

rdf:type

dbo:Building

rdfs:label

Tabla de dimensión Dimension (data warehouse) Таблица измерений Розмірність (сховище даних)

rdfs:comment

En un almacén de datos o un sistema OLAP, la construcción de Cubos OLAP requiere de una tabla de hechos y varias tablas de dimensiones, estas acompañan a la tabla de hechos y determinan los parámetros (dimensiones) de los que dependen los hechos registrados en la tabla de hechos. Таблица измерений (англ. dimension table) — таблица в структуре многомерной базы данных, которая содержит атрибуты событий, сохраненных в таблице фактов. Атрибуты представляют собой текстовые или иные описания, логически объединенные в одно целое. Например, имя покупателя может являться атрибутом в таблице измерений покупателей, а наименование товара, — в таблице измерений товаров. В то время как сумма транзакции является величиной аддитивной, и её значение должно храниться в таблице фактов. Таблица фактов связана с таблицами измерений с помощью внешнего ключа. A dimension is a structure that categorizes facts and measures in order to enable users to answer business questions. Commonly used dimensions are people, products, place and time. (Note: People and time sometimes are not modeled as dimensions.) In a data warehouse, dimensions provide structured labeling information to otherwise unordered numeric measures. The dimension is a data set composed of individual, non-overlapping data elements. The primary functions of dimensions are threefold: to provide filtering, grouping and labelling. Розмірність (англ. dimension table) — це структура сховища даних з класифікацією фактів та , яка дозволяє користувачам виконувати бізнес-завдання. Часто використовуються такі розмірності як люди, вироби, місце та час. У сховищі даних розмірність надає структуровану інформацію маркування на противагу невпорядкованим числовим вимірюванням. Розмірність є набором даних, який складається з окремих , які не перекриваються. Є три основні функції розмірності: забезпечення фільтрації, групування та маркування. розмірності схожий на категорійну змінну в статистиці.

foaf:depiction

n19:Dimension_estrella.png

dcterms:subject

dbc:Data_warehousing dbc:Metadata

dbo:wikiPageID

3264084

dbo:wikiPageRevisionID

1079541765

dbo:wikiPageWikiLink

dbc:Metadata dbr:Candidate_key dbr:Tuple-versioning dbr:Degenerate_dimension dbr:National_Information_Exchange_Model dbr:Fact_(data_warehouse) dbr:Fact_table dbr:Surrogate_key dbc:Data_warehousing dbr:Extract,_transform,_load dbr:Representation_term dbr:Data_set dbr:Foreign_key n14:slice_and_dice dbr:Ralph_Kimball dbr:Categorical_variable n15:IEC_11179 dbr:Data_element dbr:Measure_(data_warehouse) dbr:Coordinated_Universal_Time dbr:Data_warehousing dbr:Business_fact dbr:Data_warehouse dbr:Performance_improvement dbr:Slowly_changing_dimension dbr:Metadata n22:Dimension_estrella.png dbr:Data_integration dbr:Primary_key

owl:sameAs

dbpedia-uk:Розмірність_(сховище_даних) dbpedia-es:Tabla_de_dimensión freebase:m.0923f0 yago-res:Dimension_(data_warehouse) wikidata:Q4449270 dbpedia-ru:Таблица_измерений n24:48Rew

dbp:wikiPageUsesTemplate

dbt:About dbt:Data_warehouse dbt:Short_description dbt:Use_dmy_dates

dbo:thumbnail

n19:Dimension_estrella.png?width=300

dbo:abstract

Таблица измерений (англ. dimension table) — таблица в структуре многомерной базы данных, которая содержит атрибуты событий, сохраненных в таблице фактов. Атрибуты представляют собой текстовые или иные описания, логически объединенные в одно целое. Например, имя покупателя может являться атрибутом в таблице измерений покупателей, а наименование товара, — в таблице измерений товаров. В то время как сумма транзакции является величиной аддитивной, и её значение должно храниться в таблице фактов. Таблица фактов связана с таблицами измерений с помощью внешнего ключа. С течением времени значения атрибутов строки в таблице измерений могут измениться. Например, юридический адрес компании или отдел компании, в котором работает сотрудник. Для отслеживания и обработки в таком случае используют медленно меняющиеся измерения. Есть несколько типов обработки таких изменений: * Первый тип: Перезаписать старые значения. * Второй тип: Добавить новую строку, содержащую новые значения, сохраняя бизнес-ключ для различия строк. * Третий тип: Добавить новый атрибут в существующую строку. En un almacén de datos o un sistema OLAP, la construcción de Cubos OLAP requiere de una tabla de hechos y varias tablas de dimensiones, estas acompañan a la tabla de hechos y determinan los parámetros (dimensiones) de los que dependen los hechos registrados en la tabla de hechos. Розмірність (англ. dimension table) — це структура сховища даних з класифікацією фактів та , яка дозволяє користувачам виконувати бізнес-завдання. Часто використовуються такі розмірності як люди, вироби, місце та час. У сховищі даних розмірність надає структуровану інформацію маркування на противагу невпорядкованим числовим вимірюванням. Розмірність є набором даних, який складається з окремих , які не перекриваються. Є три основні функції розмірності: забезпечення фільтрації, групування та маркування. Ці функції часто описуються як «подрібнюй та перемішуй» (англ. slice and dice). Зазвичай сховища даних включають продаж як міру, а клієнт та виріб використовуються у якості розмірностей. Кожен продаж — це коли клієнт купує виріб. Дані можуть бути отримані тільки для піддослідної групи, а потім розподілені групуванням по виробах. розмірності схожий на категорійну змінну в статистиці. Зазвичай розмірність в сховищах даних організовані всередині однієї або декількох ієрархічних структур. Наприклад, «календарна дата» — загальна розмірність, що складається з дня, місяця та року, може мати декілька можливих ієрархій: * «Дні (згруповані в) місяці (які згруповані в) роки», * «Дні (згруповані в) тижні (які згруповані в) роки» * «Дні (згруповані в) місяці (які згруповані в) квартали (які згруповані в) роки» * та численні комбінації. Підсумовуючи, можна сказати, що атрибути подій з таблиці фактів сховища даних являють собою текстові або інші описи, логічно об'єднанні в єдине ціле. Наприклад, ім'я покупця може бути атрибутом в таблиці розмірностей покупців, а ім'я товару — в таблиці розмірностей товарів. В той час як сума транзакції є величиною адитивною і її значення повинно зберігатися в таблиці фактів. Таблиця фактів пов'язана зі структурами (або таблицями) розмірностей за допомогою зовнішнього ключа. A dimension is a structure that categorizes facts and measures in order to enable users to answer business questions. Commonly used dimensions are people, products, place and time. (Note: People and time sometimes are not modeled as dimensions.) In a data warehouse, dimensions provide structured labeling information to otherwise unordered numeric measures. The dimension is a data set composed of individual, non-overlapping data elements. The primary functions of dimensions are threefold: to provide filtering, grouping and labelling. These functions are often described as "slice and dice". A common data warehouse example involves sales as the measure, with customer and product as dimensions. In each sale a customer buys a product. The data can be sliced by removing all customers except for a group under study, and then diced by grouping by product. A dimensional data element is similar to a categorical variable in statistics. Typically dimensions in a data warehouse are organized internally into one or more hierarchies. "Date" is a common dimension, with several possible hierarchies: * "Days (are grouped into) Months (which are grouped into) Years", * "Days (are grouped into) Weeks (which are grouped into) Years" * "Days (are grouped into) Months (which are grouped into) Quarters (which are grouped into) Years" * etc.

gold:hypernym

dbr:Structure

prov:wasDerivedFrom

wikipedia-en:Dimension_(data_warehouse)?oldid=1079541765&ns=0

dbo:wikiPageLength

18008

foaf:isPrimaryTopicOf

wikipedia-en:Dimension_(data_warehouse)