数据仓库的基本概念数据仓库概念:英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。基本特征:数据
BW 数据仓库是一种强大的数据存储和分析工具，尤其在大型企业中，帮助管理和分析海量的业务数据。利用 BW 数据仓库，企业能够得到更深入的业务洞察，将数据转换为可操作的信息，最终支持业务决策。然而，使用 BW 数据仓库的过程中，会面临各种技术挑战和问题。
在一次定期维护中，我们的 BW 数据仓库出现了数据加载缓慢的问题，严重影响了业务分析与决策的及时性。这种情况迫使我们必须对其进行深入调查。
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BW算是数据仓库吗 一直以来，SAP BW和传统的企业级数据仓库似乎就是两个不同的世界，之间隔着一道墙。如果你到LinkedIn的TDWI论坛上发文，说你自己是一位BW工作者，你立刻会被众人鄙视，诸如“BW是一个古老、笨重、怪异的技术”，&ld...
原创
2021-07-22 17:14:00
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大数据平台如何选择？这是一个很头疼的问题。现如今是信息时代，每家公司的系统的数据量也越来越大，那么大数据平台如何选择呢？数据仓库还是用传统的数据库呢？“大数据平台如何选择”是不是要在数据仓库和数据库直接做个选择呢？大数据平台如何选择？其实不是说一定要在数据仓库和数据库之间做个选择。首先我们来说一下，BW是什么？BW全称是Business Warehouse，定位于数据存储，主要用来构建数据仓库，包
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2023-08-21 13:51:35
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1说说假增量我们都知道，对于BW来说，很多ECC的标准数据源自带了增量更新功能，每天各种凭证产生的增量数据会自动堆积到增量队列里，然后BW端做一个增量信息包按天把这些增量抽取到数据仓库里，非常轻松自然，对于客户和顾问，都是透明的自动的容易实施的，这也是上过ECC的企业数据仓库采用SAP BW的一个优...
原创
2021-07-22 16:49:25
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日志服务器FlumeKafkaFlume->HDFSHive离线数仓搭建ODS原始数据层1:创建外部表 2:startlogeventlog编写加载数据脚本-追求每隔一段时间将数据导入到hiveDWD明细数据层启动日志展开创建启动日志和事件日志的base表##创建启动日志基础表
drop table if exists dwd_start_log;
create external table
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2023-10-11 06:10:47
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# 连接索引：提升数据仓库查询效率的利器
在当今数据驱动的时代，数据仓库的需求越来越高。为了有效地管理和分析海量数据，各种技术层出不穷。其中，连接索引（Join Index）作为一种重要的优化技术，能够显著提升数据查询的效率。本文将深入探讨连接索引的概念、工作原理及其在数据仓库中的应用，并提供具体的代码示例。
## 1. 什么是连接索引？
连接索引是一种预计算的索引，它将多个表中的相关数据连
# 如何实现数据仓库的星形连接
在数据仓库的设计中，星形模型（Star Schema）是一种常见的方法，它能有效提升数据查询的效率。作为一名刚入行的软件开发者，你可能会对如何实现星形连接感到困惑。本文将详细介绍实现星形连接的流程，以及每一步需要完成的代码。
## 星形连接流程
在开始之前，我们先来看一下实现星形连接的基本流程。可以将流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
与数据库连接
一. 引入必要的名字空间二. 使用Connection对象1 创建Connection对象2 连接字符串2.1 三种最常用
数据仓库之OLAP与OLTP区别关于数据仓库数据仓库的定义数据仓库的目的数据仓库的特征数据库与数据仓库的区别实际讲的是OLTP与OLAP的区别OLTP（联机事务处理）OLAP（联机分析处理）OLTP与OLAP区别（图） 关于数据仓库数据仓库的定义一个面向主题，集成的，稳定，随时间变化的数据集合，以用于支持管理的决策过程。数据仓库的目的通过集成不同的系统信息为企业提供统一的决策分析平台，帮助企业解
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2023-11-01 20:50:32
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# 数据仓库如何连接 API：解决数据集成问题的方案
## 引言
在当今的数据驱动时代，企业往往需要将来自多个来源的数据整合到一个位置，以便进行分析和决策支持。数据仓库作为一个集中存储和管理数据的系统，扮演着至关重要的角色。连接 API（应用程序编程接口）是实现数据集成的重要方式之一。本方案将介绍如何将 API 数据集成到数据仓库中，解决特定的数据集成问题，并提供代码示例和相关图示。
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讲数据仓库涉及到的基本概念。
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2021-07-26 11:19:43
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前面的文章中讲到了OLTP、OLAP的概念，简单回顾下一个是代表像业务系统，主要处理业务流程的。一个是代表BI的分析型系统，主要是处理分析的，典型的代表就是数据仓库。OLTP就是Online Transaction Processing System，在线事务处理系统;OLAP则是Online Analytical Processing System，在线分析处理系统。但是严格意义上来讲，OLAP
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2023-09-05 16:25:47
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一、数仓分层1.1 数仓分层ODS(Operation Data Store)：原始数据层，关系建模，存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理DWD(Data Warehouse Detail)：明细数据层，维度建模，对ODS层数据进行清洗（去除空值，脏数据，超过极限范围的数据）、维度退化、脱敏等DWS(Data Warehouse Service)：服务数据层，以DWD为基础，
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2024-01-11 13:22:19
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大数据时代，大数据存储的解决方案，往往涉及到数据仓库的选型策略。从传统时期的数据仓库，到大数据环境下的数据仓库，其核心的技术架构是在随着最新技术趋势而变化的。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲，大数据环境下的数据仓库。数据仓库的概念，最早是在1991年被提出，而直到最近几年的大数据趋势下，实时数据处理快速发展，使得数据仓库技术架构不断向前，出现了实时数仓，而实时数仓又分为批数据+流数据、批流一体两
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2023-11-17 17:00:19
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数据仓库一、数据仓库概述首先，我们先来看下数据库、数据集市、数据仓库以及数据湖的概念。1、什么是数据库？数据库（Database）是按照一定格式和数据结构在计算机保存数据的软件，属于物理层。最早期是广义上的数据库，这个阶段的数据库结构主要以层次或网状的为主，这是数据库的数据和程序间具备非常强的依赖性，应用有一定局限性。我们现在所说的数据库一般指的是关系型数据库。关系数据库是指采用了关系模型来组织数
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2024-01-16 01:24:26
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数据仓库系统是一个信息提供平台，他从业务处理系统获得数据，主要以星型模型和雪花模型进行数据组织，并为用户提供各种手段从数据中获取信息和知识。
从功能结构划分，数据仓库系统至少应该包含数据获取（Data Acquisition）、数据存储（Data Storage）、数据访问（Data Access）三个关键部分。
一、数据仓库组成：
数据
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2023-09-25 20:47:53
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目录DIM层设计要点：8.1 商品维度表1）建表语句2）数据装载8.2 优惠券维度表1）建表语句2）数据装载8.3 活动维度表2）数据装载8.4 地区维度表1）建表语句2）数据装载8.5 日期维度表1）建表语句2）数据装载8.6 用户维度表（拉链表）1）建表语句2）分区规划3）数据装载8.7 数据装载脚本8.7.1 首日装载脚本8.7.2 每日装载脚本DIM层设计要点：（1）DIM层的设计依据是维
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2023-08-26 15:54:24
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数据仓库搭建之DIM层搭建在开发数据仓库的DIM层时，我们需要注意以下几点：1）DIM层的设计依据是维度建模理论，该层存储维度模型的维度表。2）在我们该项目当中，DIM层的数据存储格式为orc列式存储+snappy压缩。3）DIM层表名的命名规范为dim_表名_全量表或者拉链表标识（full/zip）。1.维度确定我们根据之前构建的业务总线矩阵，来确定我们当前需要构建的维度表。 我们可以看到，我们
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2023-07-18 13:44:14
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建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用;信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题，从数据源中抽取哪些数据。因此数据仓库的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成，双方需要相互沟通，协作开发数据仓库。开发数据仓库的过程包括以下几个步骤：1.系统分析，确定主题建立数据仓库的第一个步骤就是通过与业务
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2023-08-10 13:17:12
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