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維度表技術(shù) 數(shù)據(jù)倉庫(09)數(shù)據(jù)倉庫(09)數(shù)倉緩慢變化維度數(shù)據(jù)的處理 數(shù)據(jù)倉庫(10)數(shù)據(jù)倉庫(10)數(shù)倉拉鏈表開發(fā)實(shí)例 數(shù)據(jù)倉庫(11)數(shù)據(jù)倉庫(11)什么是大數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)治理的范圍是哪些 數(shù)據(jù)倉庫(12)數(shù)據(jù)倉庫(12)數(shù)據(jù)治理之?dāng)?shù)倉數(shù)據(jù)管理實(shí)踐心得 數(shù)據(jù)倉庫(13)數(shù)據(jù)
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(shí)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(gòu)——Lambda架構(gòu)和Kappa架構(gòu)
哪些關(guān)鍵性能指標(biāo)能衡量FinOps實(shí)施的成功？
為了提高指標(biāo)管理的效率，你需要按照業(yè)務(wù)線、主題域和業(yè)務(wù)過程三級目錄方式管理指標(biāo)。 Step2：劃分原子指標(biāo)和派生指標(biāo) 原子指標(biāo) + 原子指標(biāo) = 派生指標(biāo) Step3：進(jìn)行指標(biāo)命名規(guī)范 需要遵循兩個(gè)原則：易懂與統(tǒng)一 易懂，就是看到指標(biāo)的名稱，
數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的優(yōu)勢有哪些？
)操作。 數(shù)據(jù)源種類可以有多種: 日志:所占份額最大； 存儲(chǔ)在備份服務(wù)器上業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫:如Mysg|、 Oracle ； 來自HTTP/FTP的數(shù)據(jù):合作伙伴提供的接口 其他數(shù)據(jù)源:如Excel等需要手工錄入的數(shù)據(jù). 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 數(shù)據(jù)計(jì)算 HDFS是大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)平
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(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)文件。如果某張表的數(shù)據(jù)大于1GB，則會(huì)分為多個(gè)數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)。 Table，即表，每張表只能屬于一個(gè)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(rèn)大小為8KB。
在介紹Lambda和Kappa架構(gòu)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(shí)時(shí)性要求越來越高，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展驅(qū)動(dòng)企業(yè)不斷升級迭代，數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)方面也在不斷演進(jìn)，分別經(jīng)歷了以下過程：早期經(jīng)典數(shù)倉架構(gòu) > 離線大數(shù)據(jù)架構(gòu) > Lambda
<align=left>如題：數(shù)據(jù)倉庫使用哪些安全防護(hù)？</align>
（L）：將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中，以便進(jìn)一步處理。 數(shù)據(jù)倉庫：數(shù)據(jù)倉庫充當(dāng)中央存儲(chǔ)庫，用于存儲(chǔ)經(jīng)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(bào)告和決策的基礎(chǔ)。 數(shù)據(jù)集市：數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉庫的一個(gè)子集，用于存儲(chǔ)特定團(tuán)隊(duì)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。
)操作。 數(shù)據(jù)源種類可以有多種: 日志:所占份額最大； 存儲(chǔ)在備份服務(wù)器上業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫:如Mysg|、 Oracle ； 來自HTTP/FTP的數(shù)據(jù):合作伙伴提供的接口 其他數(shù)據(jù)源:如Excel等需要手工錄入的數(shù)據(jù). 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 數(shù)據(jù)計(jì)算 HDFS是大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)平
易懂的查詢結(jié)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(jì)分析結(jié)果，取百家之長（各個(gè)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(wù)域的模型，指標(biāo)）。 舉個(gè)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(dòng)階段就是車上發(fā)送什么數(shù)據(jù)我就存儲(chǔ)什么數(shù)據(jù)，比如出現(xiàn)告警，就實(shí)時(shí)展示
地區(qū)部空運(yùn)成本，再匯總看季度全球空運(yùn)成本）數(shù)據(jù)倉庫跟業(yè)務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)的不同點(diǎn)業(yè)務(wù)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(dǎo)出數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)性數(shù)據(jù)綜合性和提煉性數(shù)據(jù)當(dāng)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(yīng)用，事務(wù)驅(qū)動(dòng)面向分析，分析驅(qū)動(dòng)?
表結(jié)構(gòu)不一樣。審計(jì)可以在數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行，但是不應(yīng)該從中進(jìn)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(xì)節(jié)的一個(gè)輪轉(zhuǎn)綜合文件中 2，數(shù)據(jù)從高性能的介質(zhì)（如DASD）轉(zhuǎn)移到大容量介質(zhì)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(jié)構(gòu)的一個(gè)層次轉(zhuǎn)到
臨時(shí)轉(zhuǎn)儲(chǔ)數(shù)據(jù)倉庫
件）匯總數(shù)據(jù)。反饋數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析在做完整個(gè)分析方案后，可以和數(shù)據(jù)放倉庫小伙伴一起分享成果，讓數(shù)據(jù)倉庫同事學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析思路的同時(shí)，也可以更好地規(guī)劃模型，從而進(jìn)入良性循環(huán)。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)分析都存在的組織架構(gòu)在很多大團(tuán)隊(duì)會(huì)有，很多小團(tuán)隊(duì)是沒有專門的數(shù)據(jù)分析人員或者數(shù)據(jù)倉庫人員的，二者是合為一體的。
性，消除不同源系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的差異。 OBJ (Object Layer) - 對象層 將數(shù)據(jù)組織成邏輯上相關(guān)的對象或?qū)嶓w。這一層通常包含經(jīng)過聚合和匯總的數(shù)據(jù)。 DM (Data Mart) - 數(shù)據(jù)集市 為業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)。通常包含高度匯總的數(shù)據(jù)。 有2個(gè)層，單獨(dú)拿出來 DIM (Dimension)
數(shù)據(jù)倉庫是信息（對其進(jìn)行分析可做出更明智的決策）的中央存儲(chǔ)庫。通常，數(shù)據(jù)定期從事務(wù)系統(tǒng)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫和其他來源流入數(shù)據(jù)倉庫。業(yè)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)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(yīng)用程序訪問數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)和分析已然成為
在數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)建設(shè)過程中，數(shù)據(jù)的加載、卸載，各層數(shù)據(jù)模型之間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，業(yè)務(wù)規(guī)則的實(shí)現(xiàn)等等數(shù)據(jù)加工過程都會(huì)以ETL任務(wù)的方式實(shí)現(xiàn)。 構(gòu)建ETL子系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)實(shí)施的一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，在倉庫平臺(tái)建設(shè)過程中搭建一個(gè)完整、標(biāo)準(zhǔn)的ETL子系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)建設(shè)的基礎(chǔ)性目標(biāo)之一。ET
統(tǒng)解決方案，交易和BI相互獨(dú)立。交易平臺(tái)采用分布式中間件+單機(jī)版數(shù)據(jù)庫搭建。由于該方案不具備數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性能力，在同一時(shí)刻系統(tǒng)中數(shù)據(jù)可能是不完整、不準(zhǔn)確的，為銷售對單帶來極大困難。為保證數(shù)據(jù)的最終一致性，交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)需要通過ETL工具時(shí)隔數(shù)小時(shí)后同步到BI系統(tǒng)，無法做到實(shí)時(shí)分析，
