文章目录一、数据仓库1.什么是数据仓库：2.技术发展历程：3.数据仓库特点：4.OLAP和OLTP的区别：OLAP分类：二、数据分层1.为什么要分层：2.怎样分层：a.ODS层：b.DW/CDM层：c.DM/ADS/APP层：d.维表层/公共维度层（Dimension）：3.举个例子：三、元数据四、数据模型1.什么是数据建模：2.为什么需要数据建模：3.数仓建模阶段划分：五、数仓建模方法1.关系
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2023-08-07 23:54:58
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一、为什么要分层1）把复杂问题简单化： 将复杂的任务分解成多层来完成，每一层只处理简单的任务，方便定位问题。2）减少重复计算：规范数据分层，通过的中间层数据，能够减少极大的重复计算，增加一次计算结果的复用性。3）隔离原始数据：不论是数据的异常还是数据的敏感性，使真实数据与统计数据解耦开。二、如何分层ODS层1）保持数据原貌不做任何修改。2）对数据采用压缩，减少磁盘空间3）创建分区表，防止
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2023-08-13 17:58:47
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### 数据仓库设计架构图实现流程
为了帮助你理解和实现数据仓库设计架构图，我将提供以下步骤和相应的代码。请按照顺序进行操作，并参考代码注释理解每一步的目的。
#### 步骤一：创建数据仓库表
首先，我们需要创建数据仓库中的表。在数据库中创建一个新表，用于存储数据。
```sql
CREATE TABLE data_warehouse (
id INT PRIMARY KEY,
n
实现数据仓库项目架构图的流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定数据仓库项目的需求和目标 |
| 2 | 设计数据仓库项目的架构 |
| 3 | 创建数据库和表结构 |
| 4 | 开发ETL（提取、转换和加载）流程 |
| 5 | 实现数据仓库的查询和报表功能 |
| 6 | 部署和维护数据仓库项目 |
下面是每一步需要做的事情以及相应的代码示例：
# 构建离线数据仓库架构图
## 概述
在数据处理与分析领域，离线数据仓库是非常重要的一环。它可以帮助我们更好地组织、存储和分析海量的数据。在这篇文章中，我将教你如何构建一个离线数据仓库架构图，以帮助你更好地了解整个流程。
## 操作流程
```mermaid
gantt
title 构建离线数据仓库架构图流程
section 构建离线数据仓库架构图
定义需求
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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1 分层实现数据仓库一般分为三层，自上而下分别为数据贴源层（ODS，Operation Data Store）、数据公共层（CDM，Common Data Model）和数据应用层（ADS，Application Data Service）。1.1 ODS层（数据贴源层）贴源层，与业务库保持一致，不做任何处理1.2 CDM层（数据公共层）数据公共层CDM（Common Data Model，又称通
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2023-06-05 20:03:16
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简介作为一名数据的规划者，我们肯定希望自己的数据能够有秩序地流转，数据的整个生命周期能够清晰明确被设计者和使用者感知到。直观来讲就是如下的左图这般层次清晰、依赖关系直观。但是，大多数情况下，我们完成的数据体系却是依赖复杂、层级混乱的。如下的右图，在不知不觉的情况下，我们可能会做出一套表依赖结构混乱，甚至出现循环依赖的数据体系。 因此，我们需要一套行之有效的数据组织和管理方法来让我们的数据体系更有序
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2023-08-15 14:36:59
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目录 1. ODS 数据准备层2. DWD 数据明细层3. DW(B/S) 数据汇总层4. DM 数据集市层5. ST 数据应用层解码OneData，阿里的数仓之路1. ODS 数据准备层功能：ODS层是数据仓库准备区，为DWD层提供基础原始数据，可减少对业务系统的影响建模方式及原则：从业务系统增量抽取、保留时间由业务需求决定、可分表进行周期存储、数据不做清洗转换与业务系统数据模型保持一
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2023-08-21 16:55:56
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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）。其实数据仓库本身并不“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。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：从图中可以看出数据仓库的数据来源
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2023-08-08 15:08:21
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ive居多。 ODS
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2019-10-22 11:42:00
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一、联机事务处理系统（OLTP系统）也称为生产系统，它是事件驱动、面向需求的，比如银行的储蓄系统就是一个典型的OLTP系统。OLTP在使用过程中积累了大量的数据。关系数据库概念提出之后，联机事务处理一直是数据库应用的主流。OLTP的特点是：1）对相应时间要求非常高；2）用户数量非常庞大，主要是操作人员；3）数据库的各种操作基于索引进行，每次操作数据量很小。二、联机分析处理系统（OLAP系统）是基于
为了方便公司的数据分析平台的独立运行和数据挖掘的探索，今年上半年在公司搭建了支持数据平台和数据挖掘的数据仓库；现就数据仓库的创建工作总结如下，供大家参考： 首先介绍下数据仓库搭建的缘由： 公司创建两年，用户量不多，也有几十万吧，就我来的时候，公司功能性平台基本上都有，例如：用户
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2023-06-30 20:18:26
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1. 数据仓库的概述1.1 数据仓库的基本内容数据仓库泛化、合并多维空间的数据。构造数据仓库涉及数据清理、数据集成和数据变换，可以看作数据挖掘的一个重要预处理步骤。此外，数据仓库提供联机分析处理（OLAP）工具，用于各种粒度的多维数据的交互分析，有利于有效的数据泛化和数据挖掘。数据仓库的基本内容包括：什么是数据仓库操作数据库与数据仓库的区别分离的数据仓库数据仓库模型数据提取变换和转入元数据库2.
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2023-08-07 23:25:45
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成功实施数据仓库项目的七个步骤建立一个数据仓库并不是一个简单的任务，不应该由一个人单独完成。由于数据仓库最佳结合了业务惯例和信息系统技术，因此，一个成功的数据仓库实施需要这两方面的不断协调，以均衡其所有的需要，要求，任务和成果。我很乐意与大家分享我在规划和管理任何数据库项目时采用的方法，这些数据库包括交易数据库，数据仓库，和混合型数据库。由于我生活在关系数据库和数据仓库以及用以支撑它们的数据提取，
1.简介1.1诞生背景历史数据积存：历史数据使用频率 低，堆积在业务科中，导致性能下降；企业数据分析需要：各个部门自己建立独立的数据抽取系统，导致数据不一致；1.2基本概述（Data Warehouse,DW）由数据仓库之父比尔恩门提出；数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随着时间变化的数据集合；主要用于组织积累的历史数据，并使用分析方法（OLAP、数据分析）进行分析整理，进而辅助决策，为
文章目录搭建数仓MySql的安装配置root用户的密码高可用的MySQL1.到/usr/share/mysql下找mysql服务端配置的模版2.编辑my.cnf3.重启mysql服务4.在主机上使用root@localhost登录,授权从机可以使用哪个用户登录5.查看主机binlog文件的最新位置6.在从机上执行以下语句(目前主机是103)7.在从机上开启同步线程8.查看同步线程的状态安装hiv
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2023-08-21 10:26:31
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Q：现在做传统数仓，如何快速转到大数据数据呢？其实很多小伙伴都是从传统数据仓库转到大数据的，今天就结合身边的同事经历来一起分享一下。一、数据仓库数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。也就是说，数据仓库汇总有可能有很多维度数据的统计分析结果，取百家之长（各个数据源的数
搞数仓开发的，肯定要对数仓的结构了如指掌，好久没有复习，今天正好回顾一下 数仓分层作为最基础的数仓结构知识，通常分为离线数仓和实时数仓，一般分为贴源层（ODS）、明细层（DWD）、维度层（DIM）、轻度聚合层（DWS）、主题层（DWT）、数据中间层（DWM）和结果展示层（ADS）。下面简单介绍数仓各层的分层依据和每一层的功能。1、贴源层（ODS）: ODS层主要存储原始数据（一般都是来源
本文是学习StarRocks的读书笔记，让你快速理解下一代高性能分析数据仓库的架构、数据存储及表设计。1. 架构1.1. 整体架构StarRocks的架构相对简单。整个系统只包含两种类型的组件，前端(FE)和后端(BE)，StarRocks不依赖任何外部组件，简化了部署和维护。FE和BE可以在不停机的情况下横向扩展。StarRocks具有元数据和服务数据的复制机制，这增加了数据的可靠性，并有效地防
