一、总线概念所谓总线（Bus），是计算机各种功能部件之间传送信息的公共通信干线，它是由导线组成的传输线束。按照计算机所传输的信息种类，计算机的总线可以划分为数据总线、地址总线和控制总线，分别用来传输数据、数据地址和控制信号。总线是连接计算机硬件系统内多种设备的通信线路，它的一个重要特征是总线上的数据由总线上的所有设备共享。我们可以将计算机系统内的多种设备连接到总线上。如果仅仅是某两个设备或设备之间
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2023-08-12 19:49:06
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数据源：数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于关系型数据库RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；目前，我们的数据仓库的数据源主要是内部信息，也就是来源于各个信息系统下的关系型数据库。数据的存储与管理：整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。针对现有
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2023-07-04 14:50:57
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总线架构是数据仓库建设的总体规划，从整体视角描述了解决方案的维度模型，描述了各个子系统的功能以及关系，描述数据从源系统到决策系统的数据流程，提供建立企业数据仓库系统的增量式方法。业务需求回答了要做什么，总线架构就是回答怎么做的问题。 一、整体解决方案架构： 数据仓库的核心功能从源系统抽取数据，通过清
原创
2021-06-07 10:39:20
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维度建模的数据仓库中，有一个概念叫Bus Architecture，中文一般翻译为“总线架构”。总线架构是Kimball的多维体系结构（MD）中的三个关键性概念之一，另两个是一致性维度（Conformed Dimension）和一致性事实（Conformed Fact）。
原创
2021-08-24 16:03:28
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文章目录数据仓库的概念数据库和数据仓库的区别数据仓库分层 数据仓库的概念数据仓库 （data warehouse ）简称DW、DWH，是一个很大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持的目的而创建。它为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量和控制。 数据仓库的输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。数据库和数据仓
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2023-09-04 22:03:39
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数仓设计指对数据仓库的各项组成进行规划，在正式建设数仓之前形成指导性建设方案。数仓设计主要分为两部分：数据仓库同操作型业务系统的数据接口设计和数仓自身建设设计。本文从多个方面探讨数仓的设计要点，给出需要注意的问题，提供部分实践建议。1. 体系结构体系结构从整体描述数仓，是数仓的数据架构，包括数据导入、ETL、数仓建设、OLAP引擎以及数据的最终使用。上图是一个典型的数仓体系结构。源数据经过ETL，
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2023-10-18 11:16:33
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## 数据仓库与数据总线
数据仓库和数据总线是大数据领域中常用的两个概念，它们在数据管理和数据传输方面发挥着重要作用。数据仓库是用于存储和管理大量数据的存储系统，而数据总线则是用于在不同系统之间传输数据的通道。本文将介绍数据仓库和数据总线的概念，并结合代码示例进行说明。
### 数据仓库
数据仓库是一个用于集中存储、管理和分析数据的系统。它通常用于存储历史数据、大量数据和多种数据源的数据。数
原创
2024-07-07 04:04:09
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大神Inmon的《数据仓库》和kimball《数据仓库工具箱》算是两个经典吧，最近出了本很厚的《数据仓库与商业智能宝典》，但也是人家kimball以前经典文章的合集。 关系建模又叫ER建模，是数据仓库之父Inmon推崇的，其从全企业的高度设计一个3NF模型的方法，用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构，在范式理论上符合3NF，其是站在企业角度进行面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务
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2023-10-10 09:16:44
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# 实现“总线矩阵 数据仓库”的流程和步骤
## 流程概述
实现“总线矩阵 数据仓库”通常需要经历以下几个步骤：
1. 数据源选择和抽取
2. 数据转换和清洗
3. 数据加载到数据仓库
4. 构建总线矩阵
5. 数据仓库查询和分析
下面将详细介绍每个步骤的具体操作和代码示例。
## 步骤详情
### 1. 数据源选择和抽取
在这一步中，你需要选择数据源并从数据源中抽取需要的数据。常用
原创
2024-03-26 07:19:32
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一.数据仓库架构，是IT架构的一个分支，随着数据在企业的核心作用的增强，数据仓库的架构日益重要。数据仓库架构由于其技术选择非常广泛，看上去复杂，不过背后有一套比较稳定的思路，这也是数据仓库架构设计的一个要点，稳定中蕴含变化，变化中蕴含稳定。总 体来说，数据仓库架构分成两大块，一是硬件架构，二是软件架构。硬软架构又可以分成封闭式和开放式。封闭式硬件架构代表厂商有teradata，其硬件是 专属的，必
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2023-07-12 23:48:51
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大家好，不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。一、离线数仓大数据架构1.数仓架构下面详细说明图中的各个组件及其所起的作用。
图中显示的整个数据仓库环境包括操作型系统和数据仓库系统两大部分。ETL过程分成了抽取和转换装载两个部分。抽取过程负责从操作型系统获取数据，该过程一般不做数据聚合和汇总，但是会按照主题进行集成，物理上是将操作型系统
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2023-08-16 19:54:42
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3.数据仓库设计序数据仓库是为了让人人都可以低成本的使用数据，按照一定标准打造的全量数据资料的集合。目标数据仓库设计的目标，就是把过去已经发生的非结构化的日志数据转成结构化的数据与后端关系型的数据库里的数据资源进行有效的整合和存储；数据按照特定的逻辑生成不同层级的数据表，以供业务分析人员低成本的使用数据；良好的数仓设计可以保证逻辑的复用、节约计算资源、保证数据质量，降低数据分析成本，提高数据使用效
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2023-07-10 18:45:56
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# 数据仓库和数据总线：深入理解数据的汇聚与流动
## 引言
在当今的数据驱动时代，数据仓库和数据总线成为了企业信息架构中不可或缺的部分。它们不仅帮助企业整合不同来源的数据，还提升了数据的质量和可访问性。本文将探讨数据仓库和数据总线的概念，并通过代码示例和ER图来说明它们在实际中的应用。
## 什么是数据仓库？
数据仓库是专门为查询和分析而设计的数据库系统。与常规的操作型数据库不同，数据仓
1：引言 上一篇介绍了数据仓库的定义:面向主题的，集成的，不可修改的，随时间不断变化的用来更好的为企业或组织决策分析的数据集合。 数据仓库是区别于传统操作型数据库的数据集合，主要应用于分析型数据操作，支持企业全局决策分析。但要实现这一应用的目的 单一的数据仓库是无法实现的，需要建立一个数据仓库系统。 基于数据仓库系统，完成数据从操作型数据库等数据源到数据仓库
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2023-05-23 14:03:33
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数据仓库是数据的仓库，数据是从操作型数据库系统中获取，经过集成处理、按照合适的粒度进行聚合而成的数据的集合。 构建数据仓库，要从数据模型、数据集成、粒度设计和分区设计这四个方面着手，迭代式开发。一，数据模型在设计数据仓库之前，首先要了解操作型数据库的数据模型，数据模型分为三个层次：ERD（实体关系图）是最顶层的概念模型，是实体关系的高度抽象，主要用于确定各个实体（或主题）及其之间的关系；
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2023-07-12 12:33:50
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数据仓库设计方案一.概述 数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性，用于支持管理决策。数据仓库的存在的意义在于对企业的所有数据进行汇总，为企业各个部门提供统一的、规范的数据出口。数据仓库在构建过程中通常都需要进行分层处理。业务不同，分层的技术处理手段也不同。数仓分层的主要原因：清晰数据结构 每一个数据分层都有它的作用域，这样在使用表的时候能更方便的定位和理解。数据血缘追踪 由于最终给
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2023-07-17 19:46:07
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一、背景前段时间刚好从事相关的工作，趁着有空，将相关搜集的资料整合记录分享一下，欢迎大家补充。二、概念数据仓库（Data Warehouse） 是一种对数据的管理和使用的方式，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。[参考]1. 十问十答，带你了解数据仓库2. 大数据环境下该如何优雅地设计数据分层三、分层架构1.概念（1）数据仓库分层是什么
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2023-09-15 09:52:24
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数据仓库概念1.概念模型设计所要完成的工作是:(1)界定系统边界要做的决策类型有哪些？决策者感兴趣的是什么问题？这些问题需要什么样的信息？要得到这样信息需要包含原有数据库哪些数据？(2)确定主要的主题及其内容:主题是基于业务来说的，不是技术本身。如果业务能够按照一定规模分割出独立的几个模块，那每个模块就是一个主题域。这是分而治之的思想 客户主题的含义可以简单给你解释为以客户号为主键的事实
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2023-07-14 11:17:13
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数据仓库（二）数据仓库架构分层一、数据仓库架构数据仓库标准上可以分为四层：ODS（临时存储层）、PDW（数据仓库层）、DM（数据集市层）、APP（应用层）。 1）ODS层：为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的，主要目的是简化后续数据加工处理的工作。从数据粒度上来说ODS层的数据粒度是最细的。ODS层的表通常包括两类
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2023-05-23 14:04:17
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数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、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（Decision Maki
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2024-01-08 08:43:48
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