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我簡單的做一個比喻，數(shù)據(jù)倉庫就是可以理解就是一個使用倉庫，數(shù)據(jù)就是這個倉庫的貨物，而數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)人員就是這個倉庫的管理員，所以數(shù)據(jù)倉庫就是一個怎么管理好數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)規(guī)范的放在倉庫中，便于BI、AI等其他的使用數(shù)據(jù)的方面可以更好的使用倉庫里面的數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)發(fā)揮出更好的價值，顯
文章目錄 數(shù)據(jù)倉庫 什么是數(shù)據(jù)倉庫？ 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別？ 事實表和維度表 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型： 為什么數(shù)據(jù)倉庫要分層？ 數(shù)據(jù)倉庫模式：Kimball （金箔）和 Inmon（恩門） 數(shù)據(jù)庫架構——Lambda架構和Kappa架構
RDS for MySQL數(shù)據(jù)遷移到數(shù)據(jù)倉庫服務DWS 場景介紹 步驟1：創(chuàng)建集群 步驟2：創(chuàng)建連接 步驟3：創(chuàng)建并執(zhí)行作業(yè) 步驟4：查看作業(yè)運行結果 步驟5：服務退訂（可選）
碼中有沒有進行適當?shù)囊?guī)避數(shù)據(jù)傾斜語句13Where條件中is null語句有沒有進行空字符串處理 五、流程規(guī)范 根據(jù)阿里流程規(guī)范，本文將數(shù)據(jù)倉庫研發(fā)流程抽象為如下幾點： 需求階段：數(shù)據(jù)產品經理應如何應對不斷變化的業(yè)務需求。設計階段：數(shù)據(jù)產品經理、數(shù)據(jù)開發(fā)者應如何綜合性能、成本
在介紹Lambda和Kappa架構之前，我們先回顧一下數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展歷程： 傳送門-數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展歷程 寫在前面 咳，隨著數(shù)據(jù)量的暴增和數(shù)據(jù)實時性要求越來越高，以及大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展驅動企業(yè)不斷升級迭代，數(shù)據(jù)倉庫架構方面也在不斷演進，分別經歷了以下過程：早期經典數(shù)倉架構 > 離線大數(shù)據(jù)架構 > Lambda
href=https://bbs.huaweicloud.com/blogs/63f924f959a711e89fc57ca23e93a89f>將MYSQL整庫數(shù)據(jù)遷移到華為云數(shù)據(jù)倉庫服務</a></b>
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可。 數(shù)據(jù)倉庫具體的分層 標準的數(shù)據(jù)倉庫分層: stg(數(shù)據(jù)緩沖層)， ods (數(shù)據(jù)貼源層)，dw:dwd dws dwt (數(shù)據(jù)倉庫 層)，ads (數(shù)據(jù)集市層)，app (應用層)。 stg:源數(shù)據(jù)緩沖層，它和源系統(tǒng)數(shù)據(jù)是同構的，而且這一層數(shù)據(jù)粒度是最細的，數(shù)據(jù)層與 業(yè)務源的數(shù)據(jù)結構-
Database，即數(shù)據(jù)庫，用于管理各類數(shù)據(jù)對象，各數(shù)據(jù)庫間相互隔離。 Datafile Segment，即數(shù)據(jù)文件，通常每張表只對應一個數(shù)據(jù)文件。如果某張表的數(shù)據(jù)大于1GB，則會分為多個數(shù)據(jù)文件存儲。 Table，即表，每張表只能屬于一個數(shù)據(jù)庫。 Block，即數(shù)據(jù)塊，是數(shù)據(jù)庫管理的基本單位，默認大小為8KB。
可。 數(shù)據(jù)倉庫具體的分層 標準的數(shù)據(jù)倉庫分層: stg(數(shù)據(jù)緩沖層)， ods (數(shù)據(jù)貼源層)，dw:dwd dws dwt (數(shù)據(jù)倉庫 層)，ads (數(shù)據(jù)集市層)，app (應用層)。 stg:源數(shù)據(jù)緩沖層，它和源系統(tǒng)數(shù)據(jù)是同構的，而且這一層數(shù)據(jù)粒度是最細的，數(shù)據(jù)層與 業(yè)務源的數(shù)據(jù)結構-
數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫：數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的主要應用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持復雜的分析操作，側重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結果。 數(shù)據(jù)倉庫匯總有可能有很多維度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析結果，取百家之長（各個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)
href=https://bbs.huaweicloud.com/blogs/40887a51598111e89fc57ca23e93a89f>從MYSQL遷移數(shù)據(jù)到華為云數(shù)據(jù)倉庫服務經驗總結</a></b>
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Hive 用作數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)庫。只是需要做一些工作和利用一些解決辦法將 Hive 打造成這樣的系統(tǒng)。為什么您要再次經歷這一過程？因為您必須使用手頭的工具并讓它們發(fā)揮作用。設計數(shù)據(jù)倉庫此數(shù)據(jù)對一個數(shù)據(jù)庫而言是結構化數(shù)據(jù)，但對于數(shù)據(jù)倉庫，您需要找出事實和維度。數(shù)據(jù)倉庫設計很簡單：您
地區(qū)部空運成本，再匯總看季度全球空運成本）數(shù)據(jù)倉庫跟業(yè)務執(zhí)行系統(tǒng)的不同點業(yè)務執(zhí)行系統(tǒng)OLTP數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫OLAP數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)導出數(shù)據(jù)細節(jié)性數(shù)據(jù)綜合性和提煉性數(shù)據(jù)當前值數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)可更新不可更新，但周期性刷新一次處理的數(shù)據(jù)量小一次處理的數(shù)據(jù)量大面向應用，事務驅動面向分析，分析驅動?
臨時轉儲數(shù)據(jù)倉庫
過清理和組織的數(shù)據(jù)。它包含元數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫是高級分析、報告和決策的基礎。 數(shù)據(jù)集市：數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉庫的一個子集，用于存儲特定團隊或用途（如銷售或營銷）的數(shù)據(jù)。它可以幫助用戶快速訪問他們工作所需的信息。 數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘是分析存儲在數(shù)據(jù)倉庫中的大型數(shù)據(jù)集以發(fā)現(xiàn)有意義的
表結構不一樣。審計可以在數(shù)據(jù)倉庫進行，但是不應該從中進行。 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)清理 1，數(shù)據(jù)加入到失去原有細節(jié)的一個輪轉綜合文件中 2，數(shù)據(jù)從高性能的介質（如DASD）轉移到大容量介質上 3，數(shù)據(jù)從系統(tǒng)中被真正清除 4，數(shù)據(jù)從體系結構的一個層次轉到
數(shù)據(jù)庫 與 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 1）用于OLTP 2）數(shù)據(jù)庫是面向事物處理的，數(shù)據(jù)是由日常的業(yè)務產生的，會有頻繁的增刪改操作 3）數(shù)據(jù)庫一般用來存儲當前事務性數(shù)據(jù)，如交易數(shù)據(jù)、業(yè)務數(shù)據(jù) 4）數(shù)據(jù)庫的設計一般是符合三范式的，有最大的精確度和最小的冗余度，有利于數(shù)據(jù)的操作 5）數(shù)
- 維度層 存儲維度數(shù)據(jù)，用于數(shù)據(jù)立方體的構建。在數(shù)據(jù)立方體中，維度用于切片、切塊和匯總數(shù)據(jù)。比如在維度層存儲代碼表，公共代碼、業(yè)務代碼等。 ERR (Error Handling) - 錯誤處理層 用于識別、記錄和處理數(shù)據(jù)質量問題的部分。 數(shù)據(jù)流向是這樣的，數(shù)據(jù)抽取到ODS層，然
