MongoDB是什么MongoDB是一个使用C++编写的、开源的、面向文档的NoSQL(Not Only SQL)数据库，也是当前最热门的NoSql数据库之一。 NoSQL简介NoSQL的意思是“不仅仅是SQL”，是目前流行的“非关系型数据库”的统称。常见的NoSQL数据库如：Redis、CouchDB、MongoDB、HBase、Cassandra等 为什么需要NoSQL？简单的说，就是为了解决
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2023-10-01 18:34:17
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域分析就构成一个维度。再比如"昨天下
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2023-10-18 08:39:11
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0x00 概述数据分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更易理解和使用。而目前
原创
2022-05-27 06:20:44
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0x00 概述 数据分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更易理解和使用。而目前网络中大部分可以被检索到相关文章只是简单地提及数据分层的设计，或缺少明确而详细的说明，或缺少可落地实施的方案，或缺少具体的示例说明。因此，本文将指出一种通用的数据仓库分层方法，具体包含如下内容：介绍数据分层的作用提出一种通用的数据分层设计，以及分层设计的原则举出具体的例子说明提出可落地
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2022-07-19 15:07:25
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全文共 5676个字，建议阅读 10 分钟本文主要讨论数据仓库的构建方法论，包括数据仓库的价值、选型、构建思路。随着数据规模膨胀和业务复杂度的提升，大型企业需要构建企业级的数据仓库（数据湖）来快速支撑业务的数据化需求，与传统的数据库构建不通，数据仓库即是OLAP场景，偏于历史数据的存储/分析，用冗余存储换取数据价值。01 数据仓库与数据库的区别所有的应用系统都会涉及到
1.数据仓库简介数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化工具的升级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据仓库技术也在不停的发展。
1、数据存储的方式？
数据仓库的数据由两种存储方式：一种是存储在关系数据库中，另一种是按多维的方式存储，也就是多维数组。
2、存储何种数据？
数据仓库中存在不同的综合级别的数据。一般把数据分成四个级别，早期细节级数据，当前细节级数据，轻度综合级，高度综合级。不同
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2023-09-29 07:10:01
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一、数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题、集成、非易失的数据存储，用于支持企业决策和分析。它是一个大型数据存储系统，用于管理和维护多个来源的数据，并将其整合在一起以支持企业内部和外部的决策和分析工作。数据仓库的主要特点包括：面向主题：数据仓库是按主题对数据进行组织和存储的，以便于用户针对某个具体的问题或主题进行查询和分析。集成性：数据仓库可以整合来自多个源系统的数据，形成一个统一
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2023-08-11 10:56:59
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大多数情况下， 数据会以很低的粒度级别进入数据仓库， 如日志类型的数据或单击流数据， 此时应该对数据进行编辑、 过滤和汇总， 使其适应数据仓库环境
原创
2023-03-20 10:26:15
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以MySQL提供的Sakila样本数据库来搭建数据仓库一、Sakila简介MySQL Sakila样本数据库二、MySQL服务器安装Mysql(免安装版)安装、配置与卸载MySQL:由于找不到VCRUNTIME140_1.dll，无法继续执行代码。重新安装程序可能会解决此问题三、数仓理论知识1、维度建模2、处理维度表缓慢变化维类型1、类型一对源系统的更新，也会直接更新目标维度表。维度表总是保存当前
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2023-10-18 21:05:54
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1. 背景为了避免底层业务变动对上层需求影响过大，屏蔽底层复杂的业务逻辑，尽可能简单、完整的在接口层呈现业务数据，建设高内聚松耦合的数据组织，使数据从业务角度可分割，显得尤为重要。从整个集团业务条线出发，形成数据仓库总体概念框架，并对整个系统所需要的功能模块进行划分，明确各模块技术细节，建设一套完整的开发规范。2. 分层规范ODS（原始数据层）：ODS层是数据仓库准备区，为DWD层提供基础原始数据
数据仓库技术 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、数据获取实现ETL转换的过程体现为以下几个方面： 1、空值处理：可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，并可根据字段空值实现分流加载到不同目标库。 2、规范化数据格式：可实现字段格式约束定义，对于数据源
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2023-09-21 08:50:41
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商业智能那就是帮你把一个数据转化成具有商业价值的，而且可以获取的信息和知识，同时在最恰当的时候，通过某种形式吧信息转递给需要的人。商业智能的实施步骤：1.定义需求，2.数据仓库模型3.数据抽取、清洗、转换、加载（ETL）4.建立商业智能分析报表 数据仓库：数据仓库的开发以完全不同于开发生命周期进行，有时这种周期称为CLDS.与SDLC完全相反。一个公司要想成功的重建生产系统和
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2023-08-08 09:47:05
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数据开发技术方向主要有数据仓库、在线分析处理（OLAP）以及数据挖掘三部分组成。数据仓库架构数据仓库数据仓库 Data Warehouse，DW 关于数据仓库概念的标准定义业内认可度比较高的，是由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出： 中文定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相
数据仓库构建五步法
（一）、确定主题
确定数据分析或前端展现的主题。
例如：某年某月某一地区的啤酒销售情况，这就是一个主题。通过时间和地区两个维度的组合，来考察销售情况这个量度。
主题要体现出某一方面的各分析角度（维度）和统计数值型数据（量度）之间的关系，确定主题时要综合考虑。
（二）、确定量度
确定主题后,考虑要分析的技术指标，诸
数仓建模的过程分为业务建模、领域建模、逻辑建模和物理建模，但是这 些步骤比较抽象。为了便于落地，我根据自己的经验，总结出上面的七个步骤：梳理业务流程、垂直切分、指标体系梳理、实体关系调研、维度梳理、数仓分层以及物理模型建立。每个步骤不说理论，直接放工具、模板和案例。1找到公司核心业务流程，找到谁，在什么环节，做什么关键动作，得到什么结果。2梳理每个业务节点的客户及关注重点，找到数据在哪
写在前面本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系解答数据仓库建模目前业界较为流行的数据仓库的建模方法非常多，常用的有范式建模法，维度建模法，实体建模法等几种方法。
每种方法其实从本质上讲就是从不同的角度看我们业务中的问题，不管从技术层面还是业务层面，其实代表
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2023-09-14 16:30:17
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1.什么是数据库？数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据指的是以一定的数据模型组织、描述和储存在一起、具有尽可能小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性的特点并可在一定范围内为多个用户共享。常用的数据库有 MySQL、ORACLE、SQL Server 等。2.什么是数据仓库
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2023-06-09 22:51:23
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1. 数据仓库的基本概念数据仓库，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。2. 数据仓
数据仓库的定义 主要用于支持决策，面向分析型数据处理；其次对多个异构成的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库的数据一般不再修改。面向主题、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合，用于支持管理决策1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理 2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行分组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。 面
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2023-09-15 21:52:46
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