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文章目錄 數據倉庫 什么是數據倉庫？ 數據庫與數據倉庫的區(qū)別？ 事實表和維度表 數據倉庫的數據模型： 為什么數據倉庫要分層？ 數據倉庫模式：Kimball （金箔）和 Inmon（恩門） 數據庫架構——Lambda架構和Kappa架構
我簡單的做一個比喻，數據倉庫就是可以理解就是一個使用倉庫，數據就是這個倉庫的貨物，而數據倉庫的開發(fā)人員就是這個倉庫的管理員，所以數據倉庫就是一個怎么管理好數據，使得數據規(guī)范的放在倉庫中，便于BI、AI等其他的使用數據的方面可以更好的使用倉庫里面的數據，使得數據發(fā)揮出更好的價值，顯
Database，即數據庫，用于管理各類數據對象，各數據庫間相互隔離。 Datafile Segment，即數據文件，通常每張表只對應一個數據文件。如果某張表的數據大于1GB，則會分為多個數據文件存儲。 Table，即表，每張表只能屬于一個數據庫。 Block，即數據塊，是數據庫管理的基本單位，默認大小為8KB。
碼中有沒有進行適當的規(guī)避數據傾斜語句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 根據阿里流程規(guī)范，本文將數據倉庫研發(fā)流程抽象為如下幾點： 需求階段：數據產品經理應如何應對不斷變化的業(yè)務需求。設計階段：數據產品經理、數據開發(fā)者應如何綜合性能、成本
可。 數據倉庫具體的分層 標準的數據倉庫分層: stg(數據緩沖層)， ods (數據貼源層)，dw:dwd dws dwt (數據倉庫 層)，ads (數據集市層)，app (應用層)。 stg:源數據緩沖層，它和源系統(tǒng)數據是同構的，而且這一層數據粒度是最細的，數據層與 業(yè)務源的數據結構-
構建一個讓你的數據倉庫在實時世界中游刃有余的架構。 架構設計： 構建實時數據倉庫的關鍵之一就是設計一個可靠而強大的架構。這就像在峽谷中建造一座堅固的橋梁，讓你的數據可以安全地流動。GaussDB（DWS）提供了分布式數據庫管理系統(tǒng)的優(yōu)勢，讓你可以輕松應對海量數據的處理和存儲。就
混合架構。 架構組成特點經典數倉架構關系型數據庫（mysql、oracle）為主數據量小，實時性要求低離線大數據架構hive，spark為主數據量大，實時性要求低Lambdahive，spark負責存量，strom/Flink負責實時計算數據量大，實時性要求高Kappakafka、str
可。 數據倉庫具體的分層 標準的數據倉庫分層: stg(數據緩沖層)， ods (數據貼源層)，dw:dwd dws dwt (數據倉庫 層)，ads (數據集市層)，app (應用層)。 stg:源數據緩沖層，它和源系統(tǒng)數據是同構的，而且這一層數據粒度是最細的，數據層與 業(yè)務源的數據結構-
分布式中間件+單機版數據庫搭建。由于該方案不具備數據的強一致性能力，在同一時刻系統(tǒng)中數據可能是不完整、不準確的，為銷售對單帶來極大困難。為保證數據的最終一致性，交易系統(tǒng)數據需要通過ETL工具時隔數小時后同步到BI系統(tǒng)，無法做到實時分析，銷售及運營主管無法實時掌握經營情況。為了解決
結果。 數據倉庫匯總有可能有很多維度數據的統(tǒng)計分析結果，取百家之長（各個數據源的數據），成就自己的一方天地（規(guī)劃各種業(yè)務域的模型，指標）。 舉個栗子~ 車聯(lián)網早期是肯定沒有數據倉庫的，剛開始啟動階段就是車上發(fā)送什么數據我就存儲什么數據，比如出現告警，就實時展示出來給用戶
在短時間內返回結果。 實時數據加載：GaussDB(DWS)支持實時數據加載，可以將實時產生的數據直接導入到數據倉庫中。這使得企業(yè)可以及時地獲取最新的數據，并進行實時分析。 實時數據同步：GaussDB(DWS)支持實時數據同步，可以與其他系統(tǒng)進行實時數據的同步和交互。這使得企業(yè)
過清理和組織的數據。它包含元數據和原始數據。數據倉庫是高級分析、報告和決策的基礎。 數據集市：數據集市是數據倉庫的一個子集，用于存儲特定團隊或用途（如銷售或營銷）的數據。它可以幫助用戶快速訪問他們工作所需的信息。 數據挖掘：數據挖掘是分析存儲在數據倉庫中的大型數據集以發(fā)現有意義的
在數據倉庫平臺建設過程中，數據的加載、卸載，各層數據模型之間的數據流轉，業(yè)務規(guī)則的實現等等數據加工過程都會以ETL任務的方式實現。 構建ETL子系統(tǒng)是數據倉庫系統(tǒng)實施的一個非常重要的環(huán)節(jié)，在倉庫平臺建設過程中搭建一個完整、標準的ETL子系統(tǒng)是數據倉庫平臺建設的基礎性目標之一。ET
數據倉庫是信息（對其進行分析可做出更明智的決策）的中央存儲庫。通常，數據定期從事務系統(tǒng)、關系數據庫和其他來源流入數據倉庫。業(yè)務分析師、數據工程師、數據科學家和決策者通過商業(yè)智能 (BI) 工具、SQL 客戶端和其他分析應用程序訪問數據。 數據和分析已然成為
地區(qū)部空運成本，再匯總看季度全球空運成本）數據倉庫跟業(yè)務執(zhí)行系統(tǒng)的不同點業(yè)務執(zhí)行系統(tǒng)OLTP數據數據倉庫OLAP數據原始數據導出數據細節(jié)性數據綜合性和提煉性數據當前值數據歷史數據可更新不可更新，但周期性刷新一次處理的數據量小一次處理的數據量大面向應用，事務驅動面向分析，分析驅動?
數據倉庫的數據會來自各個業(yè)務系統(tǒng)數據或者外部爬取數據，所以需要我們知道每個數據倉庫的模型字段都是來自哪個源，這樣我們就能快速全面的了解相關業(yè)務。相對穩(wěn)定，數據倉庫的數據一般不會實時變化，所以我們今天看去年的數據和明天看去年的數據是一樣的，如果我們發(fā)現某一個月度數據不對，就可能需要
置，被稱之為“數據倉庫之父”。 五 數據集市（1994－1996） 數據倉庫發(fā)展的第一明顯分歧是數據集市概念的產生。由于企業(yè)級數據倉庫的設計、實施很困難，使得最早吃數據倉庫螃蟹的公司遭到大面積的失敗，因此數據倉庫的建設者和分析師開始考慮只建設企業(yè)級數據倉庫的一部分，然后再逐
去保證數據質量。如果你是數據團隊負責人，需要提高團隊成員對于數據質量的重視程度，制定數據質量標準和規(guī)范，開發(fā)數據質量管理工具，使得相關工作能夠更輕松有序的開展。如果你是一線數據開發(fā)，至少得保證自己負責的部分內容的數據質量。接到任務后不要急于上手，先去看看上游依賴的數據數據質量是否
表結構不一樣。審計可以在數據倉庫進行，但是不應該從中進行。 數據倉庫的數據清理 1，數據加入到失去原有細節(jié)的一個輪轉綜合文件中 2，數據從高性能的介質（如DASD）轉移到大容量介質上 3，數據從系統(tǒng)中被真正清除 4，數據從體系結構的一個層次轉到
臨時轉儲數據倉庫
