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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(gòu)——Lambda架構(gòu)和Kappa架構(gòu)
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
商業(yè)智能 BI、數(shù)據(jù)倉庫 DW、數(shù)據(jù)挖掘 DM 商業(yè)智能BI(Business Intelligence) 。相比于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘，它是一個更大的概念。商業(yè)智能可以說是基于數(shù)據(jù)倉庫，經(jīng)過了數(shù)據(jù)挖掘后，得到了商業(yè)價值的過程。所以說數(shù)據(jù)倉庫是個金礦，數(shù)據(jù)挖掘是煉金術(shù)，而商業(yè)報告則是黃金。
可。 數(shù)據(jù)倉庫具體的分層 標(biāo)準(zhǔn)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(yīng)用層)。 stg:源數(shù)據(jù)緩沖層，它和源系統(tǒng)數(shù)據(jù)是同構(gòu)的，而且這一層數(shù)據(jù)粒度是最細(xì)的，數(shù)據(jù)層與 業(yè)務(wù)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)-
分)檢查多選題6分（計分）4. （多選）一般在數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型有：A. 雪花模型B. 星型模型C. 直線模型D. 總線模型AB正確5. （多選）一般在數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)分為三層，包括：A. ODS層（數(shù)據(jù)貼源層）B. DW層（數(shù)據(jù)倉庫層）C. DM層（數(shù)據(jù)集市層）D. SQL層（數(shù)據(jù)查詢層）ABC
碼中有沒有進(jìn)行適當(dāng)?shù)囊?guī)避數(shù)據(jù)傾斜語句13Where條件中is null語句有沒有進(jìn)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(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)如何應(yīng)對不斷變化的業(yè)務(wù)需求。設(shè)計階段：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)開發(fā)者應(yīng)如何綜合性能、成本
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(jìn)行原樣存儲。 DWD Data Warehouse Detail 明細(xì)數(shù)據(jù)層，對ODS進(jìn)行清洗，解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。
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)實時性要求越來越高，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展驅(qū)動企業(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
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(rèn)大小為8KB。
可。 數(shù)據(jù)倉庫具體的分層 標(biāo)準(zhǔn)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(yīng)用層)。 stg:源數(shù)據(jù)緩沖層，它和源系統(tǒng)數(shù)據(jù)是同構(gòu)的，而且這一層數(shù)據(jù)粒度是最細(xì)的，數(shù)據(jù)層與 業(yè)務(wù)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)-
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)計分析結(jié)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(wù)域的模型，指標(biāo)）。 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車上發(fā)送什么數(shù)據(jù)我就存儲什么數(shù)據(jù)，比如出現(xiàn)告警，就實時展示
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(wù)執(zhí)行系統(tǒng)的不同點業(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)動面向分析，分析驅(qū)動?
臨時轉(zhuǎn)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(chǔ)。 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(tuán)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
4，數(shù)據(jù)從體系結(jié)構(gòu)的一個層次轉(zhuǎn)到另一個層次，比如從操作層轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)倉庫層 在操作型環(huán)境中的檔案數(shù)據(jù)的時間范圍稱為數(shù)據(jù)的操作型窗口，一般不是很長，只能從一個星期到兩年。 數(shù)據(jù)倉庫中的錯誤數(shù)據(jù)處理方法： 1，原始數(shù)據(jù)更新 2，加入修正條目 3，重新設(shè)置當(dāng)前正確數(shù)據(jù)。作者 |徐建 ?轉(zhuǎn)載請注明出處：華為云博客
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)則的實現(xiàn)等等數(shù)據(jù)加工過程都會以ETL任務(wù)的方式實現(xiàn)。 構(gòu)建ETL子系統(tǒng)是數(shù)據(jù)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(shè)過程中搭建一個完整、標(biāo)準(zhǔn)的ETL子系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉庫平臺建設(shè)的基礎(chǔ)性目標(biāo)之一。ET
統(tǒng)解決方案，交易和BI相互獨立。交易平臺采用分布式中間件+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工具時隔數(shù)小時后同步到BI系統(tǒng)，無法做到實時分析，
置，被稱之為“數(shù)據(jù)倉庫之父”。 五 數(shù)據(jù)集市（1994－1996） 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展的第一明顯分歧是數(shù)據(jù)集市概念的產(chǎn)生。由于企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)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(shè)者和分析師開始考慮只建設(shè)企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的一部分，然后再逐
件）匯總數(shù)據(jù)。反饋數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析在做完整個分析方案后，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，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)隊會有，很多小團(tuán)隊是沒有專門的數(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。
