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s_auction_auctions 是與前臺商品中心 系統(tǒng)同步的商品表，此表即是主維表。第三步：確定相關維表。數(shù)據(jù)倉庫是業(yè)務源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合，不同業(yè)務系統(tǒng)或者同 一業(yè)務系統(tǒng)中的表之間存在 關聯(lián)性。根據(jù)對業(yè)務的梳 理，確定哪些表和主維表存在關聯(lián)關系，并選擇其中的某些表用于生成維度屬性。第四步 ：確定維度屬性
中間表一般出現(xiàn)在Job中，是Job中臨時存儲的中間數(shù)據(jù)的表，中間表的作用域只限于當前Job執(zhí)行過程中，Job一旦執(zhí)行完成，該中間表的使命就完成了，是可以刪除的（按照自己公司的場景自由選擇，以前公司會保留幾天的中間表數(shù)據(jù)，用來排查問題）。 規(guī)范：mid_table_name_[0~9|dim] t
客戶能看到昨天的數(shù)據(jù)分析。由于有的企業(yè)每日的數(shù)據(jù)量很大，如果數(shù)據(jù)倉庫設計的不好，需要延時一-到兩天才能顯示數(shù)據(jù)，這顯然是不能出現(xiàn)這種事情的。高質量:數(shù)據(jù)倉庫所提供的各種信息，肯定要準確的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫通常要經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，裝載，查詢，展現(xiàn)等多個流程而得到的，如果復雜的架構會有更多層
客戶能看到昨天的數(shù)據(jù)分析。由于有的企業(yè)每日的數(shù)據(jù)量很大，如果數(shù)據(jù)倉庫設計的不好，需要延時一-到兩天才能顯示數(shù)據(jù)，這顯然是不能出現(xiàn)這種事情的。高質量:數(shù)據(jù)倉庫所提供的各種信息，肯定要準確的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫通常要經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，裝載，查詢，展現(xiàn)等多個流程而得到的，如果復雜的架構會有更多層
息系統(tǒng)相關。 數(shù)據(jù)倉庫是集成的，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)有來自于分散的操作型數(shù)據(jù)，將所需數(shù)據(jù)從原來的數(shù)據(jù)中抽取出來，進行加工與集成，統(tǒng)一與綜合之后才能進入數(shù)據(jù)倉庫； 數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是在對原有分散的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎上經(jīng)過系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的，必須消除源數(shù)據(jù)中的不一致性，以保
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
無狀態(tài)性每個請求必須包含服務器必須理解的所有信息，而不是依賴于服務器記住先前的請求。服務端不能保存除了單次請求之外的，任何與其通信的客戶端的狀態(tài)?？蛻舳?span id="rzlhj9r" class='cur'>的所有請求必須包括服務端完成請求所需的所有信息（認證，授權，表單）。 冪等性冪等性指的是一次和多次請求某一個資源應該具有相同的作用。冪等的方法意味著
interface，應用程序編程接口）中對同樣的業(yè)務邏輯進行兩次編程：一次為批量計算的ETL系統(tǒng)，一次為流式計算的Streaming系統(tǒng)。針對同一個業(yè)務問題產(chǎn)生了兩個代碼庫，各有不同的漏洞。這種系統(tǒng)實際上非常難維護服務器存儲大：數(shù)據(jù)倉庫的典型設計，會產(chǎn)生大量的中間結果表，造成數(shù)據(jù)急速膨脹，加大服務器存儲壓力。
的產(chǎn)生。由于企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的設計、實施很困難，使得最早吃數(shù)據(jù)倉庫螃蟹的公司遭到大面積的失敗，因此數(shù)據(jù)倉庫的建設者和分析師開始考慮只建設企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的一部分，然后再逐步添加，但是這有背于BillInmon的原則：各個實施部分的數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉換和加載是獨立，導致了數(shù)據(jù)的混亂與不
了華為云混合負載數(shù)據(jù)倉庫DWS。DWS采用“一庫兩用”的設計理念，一套數(shù)據(jù)倉庫集群既可以支持超高并發(fā)、低時延的業(yè)務交易請求，同時可支撐復雜的海量數(shù)據(jù)分析和BI應用，減少開發(fā)和運維成本。相比于原系統(tǒng)，BI系統(tǒng)時效性大大提高，且數(shù)據(jù)分析性能提升3倍。做到數(shù)據(jù)實時一致的同時，DWS也確
從數(shù)據(jù)源的采集到多層清洗加工的過程中，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)邏輯分層一般分為4層。 分層的核心思想就是解耦。 ODS Operation Data Store 原始數(shù)據(jù)層，也有叫貼源層，該層對采集的原始數(shù)據(jù)進行原樣存儲。 DWD Data Warehouse Detail 明細數(shù)據(jù)層，對ODS進行清洗，解決數(shù)據(jù)質量問題。
織數(shù)據(jù)的，通常是星形或雪花結構的數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)粒度來說，這層的數(shù)據(jù)是輕度匯總級的數(shù)據(jù)，已經(jīng)不存在明細數(shù)據(jù)了。從數(shù)據(jù)的時間跨度來說，通常是PDW層的一部分，主要的目的是為了滿足用戶分析的需求，而從分析的角度來說，用戶通常只需要分析近幾年（如近三年的數(shù)據(jù)）的即可。從數(shù)據(jù)的廣度來說，仍然覆蓋了所有業(yè)務數(shù)據(jù)。
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。 B
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)有意義的模式、
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)），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(wǎng)早期是肯定沒有數(shù)據(jù)倉庫的，剛開始啟動階段就是
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?
多原dbc的系統(tǒng)表，為了減小業(yè)務腳本的改動量，我們保留該Schema）。3、 用戶及權限管理用戶的權限設計應該與原設計基本相同，數(shù)據(jù)庫的用戶權限管理與原Teradata的權限管理的形式基本一致。原Teradata庫中的權限設計中將每個庫的權限拆成四類權限組：表和視圖的查詢訪問權限
同構：需要同步的兩張表一模一樣；異構：需要同步的兩張表結構不一樣。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
臨時轉儲數(shù)據(jù)倉庫
數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)定期從事務系統(tǒng)、關系數(shù)據(jù)庫和其他來源流入數(shù)據(jù)倉庫。業(yè)務分析師、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)和分析已然成為
