星型模型与雪花模型是数据仓库中常见的维度建模方式。每种模型都有其优缺点。在本练习中,您将识别各自的典型特征。
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一,将理论转化为实践
概览 Microsoft Fabric 中数据工程的基本要素,从星型模型等关键解决方案设计要点,到支持数据探索与转换的各类 Fabric 功能。
当前练习
深入探讨在 Microsoft Fabric 中实施星型模型时需要考虑的具体方面,包括创建事实表与维度表、管理缓慢变化维度及其他特殊维度场景,以及数据的规范化与反规范化。
深入学习数据转换与探索的关键领域:清洗、筛选、聚合与合并数据。
了解用于监控 Fabric 解决方案性能的工具,以及如何在 Fabric 基础设施和各个对象中实施性能改进,包括对 Delta Lake 表的优化。