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的產(chǎn)生。由于企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)、實(shí)施很困難，使得最早吃數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)螃蟹的公司遭到大面積的失敗，因此數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)者和分析師開(kāi)始考慮只建設(shè)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一部分，然后再逐步添加，但是這有背于BillInmon的原則：各個(gè)實(shí)施部分的數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換和加載是獨(dú)立，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的混亂與不
關(guān)于數(shù)據(jù)環(huán)境： 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)最好是以反復(fù)的方式進(jìn)行。首先建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一部分，然后再建立另一部分。即出現(xiàn)所謂的CLDS的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的開(kāi)發(fā)生命周期，區(qū)別于傳統(tǒng)的需求驅(qū)動(dòng)開(kāi)發(fā)生命周期(SDLC)。 粒度的選擇： 一般采用雙重粒度或建立活樣本數(shù)據(jù)庫(kù)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中分區(qū)是在應(yīng)用層而非系統(tǒng)層進(jìn)行；
了華為云混合負(fù)載數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS。DWS采用“一庫(kù)兩用”的設(shè)計(jì)理念，一套數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群既可以支持超高并發(fā)、低時(shí)延的業(yè)務(wù)交易請(qǐng)求，同時(shí)可支撐復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)分析和BI應(yīng)用，減少開(kāi)發(fā)和運(yùn)維成本。相比于原系統(tǒng)，BI系統(tǒng)時(shí)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(shí)時(shí)一致的同時(shí)，DWS也確
優(yōu)化這些查詢，使這些查詢的效率很高。而即席查詢是用戶在使用時(shí)臨時(shí)生產(chǎn)的，無(wú)法人工預(yù)先優(yōu)化這些查詢，需要數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部實(shí)時(shí)自動(dòng)優(yōu)化，所以即席查詢也是評(píng)估數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)重要指標(biāo)。在一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)中，即席查詢使用的越多，對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的要求就越高，對(duì)數(shù)據(jù)模型的對(duì)稱性的要求也越高。
Processing），支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(zhǎng)（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(méi)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的，剛開(kāi)始啟動(dòng)階段就是
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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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)?
（L）：將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，以便進(jìn)一步處理。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)充當(dāng)中央存儲(chǔ)庫(kù)，用于存儲(chǔ)經(jīng)過(guò)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(cāng)庫(kù)是高級(jí)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(cāng)庫(kù)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(yíng)銷）的數(shù)據(jù)。它可以幫助用戶快速訪問(wèn)他們工作所需的信息。
臨時(shí)轉(zhuǎn)儲(chǔ)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
</align> 13985 <align=left>由于DWS/LibrA（注1）的集群的Coordinator Node是多活的、對(duì)等的，所以整個(gè)系統(tǒng)的并發(fā)數(shù)隨著CN的增加可以不斷增長(zhǎng)。具體的并發(fā)能力受限于實(shí)際場(chǎng)景：</align>•短事務(wù)：在平安城市某項(xiàng)目中，在混合負(fù)載場(chǎng)景下，測(cè)試過(guò)5000+并發(fā)，可以穩(wěn)定運(yùn)行。
ODS：抽取的原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)一般和原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)或者抽取的業(yè)務(wù)日志數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)保持一致。一句話：從業(yè)務(wù)系統(tǒng)增量抽取，數(shù)據(jù)不做清洗轉(zhuǎn)換，與業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型保持一致。 DWS：根據(jù)ODS層，增加一些維度信息，過(guò)濾一些異常數(shù)據(jù)。為DW層提供來(lái)源明細(xì)數(shù)據(jù)，提供業(yè)務(wù)系統(tǒng)細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期沉淀，為未來(lái)分析類需求的擴(kuò)展提供歷史數(shù)據(jù)支撐。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是信息（對(duì)其進(jìn)行分析可做出更明智的決策）的中央存儲(chǔ)庫(kù)。通常，數(shù)據(jù)定期從事務(wù)系統(tǒng)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和其他來(lái)源流入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。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(guò)商業(yè)智能 (BI) 工具、SQL 客戶端和其他分析應(yīng)用程序訪問(wèn)數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)和分析已然成為
在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)建設(shè)過(guò)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(guò)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(cāng)庫(kù)系統(tǒng)實(shí)施的一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，在倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)建設(shè)過(guò)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(cāng)庫(kù)平臺(tái)建設(shè)的基礎(chǔ)性目標(biāo)之一。ET
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DW(Data Warehouse) 。它可以說(shuō)是 BI 這個(gè)房子的地基，搭建好 DW 這個(gè)地基之后，才能進(jìn)行分析使用，最后產(chǎn)生價(jià)值。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以說(shuō)是數(shù)據(jù)庫(kù)的升級(jí)概念. 和數(shù)據(jù)庫(kù)并無(wú)明顯差別都是通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)將原有的多個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源中的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)會(huì)來(lái)自各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)或者外部爬取數(shù)據(jù)，所以需要我們知道每個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的模型字段都是來(lái)自哪個(gè)源，這樣我們就能快速全面的了解相關(guān)業(yè)務(wù)。相對(duì)穩(wěn)定，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)一般不會(huì)實(shí)時(shí)變化，所以我們今天看去年的數(shù)據(jù)和明天看去年的數(shù)據(jù)是一樣的，如果我們發(fā)現(xiàn)某一個(gè)月度數(shù)據(jù)不對(duì)，就可能需要
簡(jiǎn)稱數(shù)倉(cāng)、DW)，是一個(gè)用于存儲(chǔ)，分析，報(bào)告的數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目的是構(gòu)建面向分析的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境，分析結(jié)構(gòu)為企業(yè)提供決策支持 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)不同，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專注分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)本身并不“生產(chǎn)”任何數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)來(lái)源于不同外部系統(tǒng) 同時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)自身不需要“消費(fèi)”任何數(shù)據(jù)，其結(jié)果開(kāi)放給各個(gè)外部應(yīng)用使用
都是分 ODS -> DW -> APP：ODS（Operational Data Store）就是將各種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)清洗整理到這里的這一層。一般涉及各種ETL工具，我們用的時(shí)sqoop。DW（Data WareHouse），數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層，指的是經(jīng)過(guò)抽象，模塊化的數(shù)據(jù)，可以有
te、dw_end_date），為數(shù)據(jù)行的生命周期 12月20日商品拉鏈表的數(shù)據(jù)： 12月20日的數(shù)據(jù)是全新的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到dw表 dw_start_date表示某一條數(shù)據(jù)的生命周期起始時(shí)間，即數(shù)據(jù)從該時(shí)間開(kāi)始有效（即生效日期） dw_end_date表示某一條數(shù)據(jù)的生命周期
打造成這樣的系統(tǒng)。為什么您要再次經(jīng)歷這一過(guò)程？因?yàn)槟仨毷褂檬诸^的工具并讓它們發(fā)揮作用。設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)此數(shù)據(jù)對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)而言是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但對(duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，您需要找出事實(shí)和維度。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)很簡(jiǎn)單：您對(duì)該數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行反規(guī)范化，基于運(yùn)動(dòng)員統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個(gè)事實(shí)表。然后基于與這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相關(guān)的某
GaussDB(DWS)學(xué)習(xí)與資源 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)的培訓(xùn)課程、知識(shí)講座和社區(qū)論壇。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)的培訓(xùn)課程、知識(shí)講座和社區(qū)論壇。 數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)室 — 手把手教您使用云數(shù)倉(cāng) 數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)室是華為云官方實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，在這里您可以一鍵創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，實(shí)踐和驗(yàn)證典型場(chǎng)景。
用AWS的基礎(chǔ)服務(wù)能力，EC2作為計(jì)算節(jié)點(diǎn)，本地支持緩存，數(shù)據(jù)表存儲(chǔ)在S3中。它提出一種“虛擬倉(cāng)庫(kù)”的概念，每個(gè)查詢可分配到不同的虛擬倉(cāng)庫(kù)中，針對(duì)不同的倉(cāng)庫(kù)也分配不同的資源。倉(cāng)庫(kù)間不會(huì)影響性能，且倉(cāng)庫(kù)本身具有很高的彈性，可自動(dòng)提供額外的計(jì)算資源。支持結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不需要E
