一、数据仓库 数据仓库（Data Warehouse），是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业，改进业务流程、控制成本、提高产品质量等数据仓库，并不是数据的最终目 的地，而是为数据最终的目的地做好准备。这些准备包括对数据的：清洗，转义，分类，重组，合并，拆分，统计等等二、项目需求 1、用户行为数据采集平台搭建 2、业务数据采集平台搭建 3、
数据仓库作为企业提供决策支持而构建的集成化数据环境，本身并不产生或者消费数据，基本架构包含的是数据流入流出的过程，首先放上一张数据仓库的架构图。数据仓库作为中间集成化数据管理的一个平台，底层有多种数据来源，流入数据仓库之后对上层应用开放。 1、分析业务需求，确定数据仓库主题数据模型的创建依赖数据仓库主题的确定
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2023-06-02 13:00:47
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目录一、数据仓库概念二、数据仓库建模方法1.ER模型2.维度模型2.1事实表事实类型2.2维度表三、数据仓库设计一、数据仓库概念 数据仓库是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，企业可从数据中获得宝贵的信息进而改进决策。同时，随着时间的
# 传统数据仓库
## 简介
数据仓库是一种用于存储和管理企业的大量数据的系统。它为企业提供了一种集成、整理和分析数据的方式，以支持决策和业务需求。传统的数据仓库是基于关系型数据库的，它采用了一种称为ETL（抽取、转换、加载）的过程来将数据从各个源系统中抽取出来，经过清洗和转换后加载到数据仓库中。
## 数据仓库架构
传统数据仓库的架构通常由以下几个主要组成部分组成：
### 源系统
源系统
原创
2023-08-23 03:50:08
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一.数据仓库定义数据仓库就是面向主题的、集成的、相对稳定的、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程、数据仓库中的数据面向主题，与传统关系数据库面向应用相对应。二.数据仓库与传统数据的区别 数据仓库是用于分析的数据库，传统的关系型数据库是面向业务的，为具体的业务提供支撑。数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出
原创
2018-05-31 15:48:00
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数据仓库将是中国未来几年IT行业的明星，其发展将是无法估量的，本文将从DB、ETL、前端展现工具方面对数据仓库的流行产品进行一些简单的探讨，以供大家参考。
数据库（DB
）
后台数据库目前比较流行的包括TeraData（NCR）、IQ(Sybase)、ORACLE、DB2等，而就本人的理解，ORACLE和DB2在OLTP中占有绝对的优势，但在注重海里数据高效查询的OL
数据仓库分层的原因1通过数据预处理提高效率，因为预处理，所以会存在冗余数据2如果不分层而业务系统的业务规则发生变化，就会影响整个数据清洗过程，工作量巨大3通过分层管理来实现分步完成工作，这样每一层的处理逻辑就简单了标准的数据仓库分层：ods（临时存储层），pdw（数据仓库层），mid（数据集市层），app（应用层）ods：历史存储层，它和源系统数据是同构的，而且这一层数据粒度是最细的，这层的表分为
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2023-07-13 16:19:59
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当前越来越多的数据库厂商针对各个应用场景研发出了功能各异的数据库，下面针对这些数据做了梳理以及总结，个人对该国产数据以及功能应用场景做了简单分类：分析型事务型并行型分布式向量数据时序数据文档数据关系数据键值数据各厂商的数据库都是以包含以上分类特性，根据这些特性我们在做数据库选型时候都可以加以参考。国产数据库列表序号产品名称产品类别厂商功能场景分类1FlashDB轻量级嵌入式数据库/嵌入式数据库2A
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2023-09-14 16:18:33
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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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数据仓库是什么？数据仓库是指具有主题导向、整合性、长期性与稳定性的数据群组，是经过处理整合，且容量特别大的关系数据库，用以储存决策支持系统所需的数据，供决策支持和数据分析使用。一般企业要做数据分析，商业智能BI和数据仓库二者缺一不可。也有些人会感到疑惑，自己的数据仓库还没建立，如何做商业智能BI？是不是得先建数据仓库？无论哪一种BI项目，都需要从各级管理者的决策性思维出发，建立分主题的数据模型，从
数据仓库是从操作系统和外部数据源派生的集成历史数据的中央存储库。作为商业智能的核心部分，数据仓库使企业能够进行广泛的商业决策，包括产品定价，业务扩展和对新生产的投资模式。除了协助分析和报告之外，数据仓库还为企业提供以下用途：保持数据分析独立于生产系统。由于企业每天使用的运营数据库不具备运行复杂的分析查询能力。这样的数据仓库可以使企业在运行此类查询的时候不影响生产系统。为不同的数据源提供统一性。针对
原创
2021-05-27 20:51:06
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传统架构的数据仓库实现流程及代码示例
## 引言
在当今信息爆炸的时代，企业面临着海量数据的处理和分析需求。为了更好地管理和利用这些数据，数据仓库应运而生。传统架构的数据仓库是一种经典的数据处理和分析解决方案，本文将介绍如何实现传统架构的数据仓库，并给出相应的代码示例。
## 数据仓库实现流程
以下是实现传统架构的数据仓库的流程，我们可以用一个表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
一．技术上获取信息存在的问题数据仓库作为决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境所要研究和解决的问题就是从数据库中获取信息。将大量的业务数据应用于分析和统计原本是一个非常简单和自然的想法，但在实际的操作中，要获得有用的信息并非如想像的那么容易：1. 所有联机事务处理强调的是密集的数据更新处理性能和系统的可靠性，并不关心数据查询的方便与快捷。联机分析和事务处理对系统的要求不同，同一个数据库在
第二篇 提取、转换和加载章节目录第5章：源数据提取第6章：导入时间维第7章：初始化导入第8章：定期导入第9章：周期导入计划 本篇概述 在这部分，第二篇，讨论如何装载一个多维数据仓库的过程。该过程被称为：ETL，提取、转换和加载的简写。提取就是从数据源获得数据仓库需要的数据。转换是预处理数据的过程。
目录一、ClickHouse是什么？二、ClickHouse为什么快1.IO层面2.CPU指令集层面3.单机并行读取层面4.分布式层面 三、ClickHouse的表引擎介绍(ClickHouse的存储引擎)四、ClickHouse的表引擎-MergeTree五、ClickHouse的集群5.1.1 采用Distribute表引擎多写的方式实现复制(1)5.1.2 采用Dist
前言近期, 全球权威IT咨询机构Forrester发布"The Forrester Wave: CloudData Warehouse Q4 2018"研究报告，阿里巴巴分析型数据库(AnalyticDB)成功入选。AnalyticDB作为阿里巴巴自主研发的PB级实时云数据仓库，全面兼容MySQL协议以及SQL:2003 语法标准，可以毫秒级针对万亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索，帮客户将
编程：处理数据 关系型数据库：mysql oracle sqlserver db2 非关系统数据库no-sql：redis oracle的优势：安全性更高 数据处理能力更强：存储、处理更多的数据 LAMP :Linux+Apache+Mysql/Mari
MPP 传统数仓：1 Oracle ：节点之间共享磁盘资源优点：很常见，学习资料广泛，运维方便。缺点：单个集群支持100左右节点，适合数据量小的场景2 DB2 ：集群版本DPF-IBM商业数据库，与IBM硬件兼容好，一般伴随商业选增中被企业使用；3 Teradata ：一体机形式销售自带数据引擎和查询工具，性能优秀，稳定易用，是大型企业商业数仓选型4 Greenplum ：开源产品 ，性价比高大数
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2023-09-05 20:08:54
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一、数据库技术发展概述1. 数据库技术的发展概述数据建模和数据库管理系统核心技术为主，内容丰富、领域宽广的一门学科，带动了一类巨大的软件产业——数据库管理系统（DBMS）产品及其相关工具和解决方案。数据模型是数据库系统的核心和基础。 数据库技术发展的一个显著特征是数据库技术与其他计算机技术相结合。2. 数据库技术的发展阶段 2.1 第一代数据库系统&
ApsaraDB: 是阿里云在线数据库服务产品总称，不是具体的数据库产品。它包含如下数据库服务：注：绿色文字部分为高度自研产品，赞。关系型数据库云数据库 MySQL 版AliSQL研发: 持续研发5年以上，提交 300+ Patch，针对高并发场景进行优化; 除Innodb外，内置TokuDB; 云数据库 SQL Server 版
