# 数据仓库应该用什么方案
在当今信息化时代，数据量呈指数级增长，企业需要有效地管理和分析海量数据，以做出更好的决策。数据仓库作为一个集中存储、管理和分析数据的系统，已经成为许多企业的重要工具。但是在选择数据仓库方案时，很多企业会面临困惑，不知道应该选择哪种方案。
## 传统数据仓库 vs. 大数据仓库
传统数据仓库一般采用关系型数据库来存储数据，例如Oracle、MySQL等。这种数据仓库
构建数据仓库的方案选择应基于企业的具体需求、现有技术基础、成本预算以及未来扩展性等多个维度来综合考量。以下是几种常见的数据仓库技术方案及其特点，帮助企业做出合适的选择：1. 关系型数据库方案（如Oracle, PostgreSQL）适用场景：适用于需要高度事务一致性和复杂SQL查询的场景，对数据准确性和实时性要求高的企业。优点：支持复杂的SQL查询，易于理解与维护。强大的事务处理能力，保证数据一致
一、概述：数据仓库之父Bill Inmon提出的数据仓库建模方法是自上而下的，从全企业的高度设计一个符合3NF的数据模型，用实体联系（Entity Relationship,ER）模型描述企业的业务。 二、建模步骤：数据仓库的建模步骤分为以下四个阶段：1、业务建模：数据仓库项目的建设，最初可以围绕一个数据仓库核心项目进行设计，随着时间推移，逐步补充添加更多的项目，最后这个小的数据仓库就会
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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0、 方案背景整个医疗数据是一个庞大而又复杂的数据集，对于管理者来说，想要从这个繁琐的原始数据找到决策的依据，是比较困难的！所以，创建数据仓库，是一个有效的解决方案。数据仓库：将现有HIS、LIS、PACS、OA、病案系统、资产管理系统等多种业务和管理系统的数据应用联机业务、数据的清洗，转换，数据仓库、多维数据、数理统计和数据挖掘等技术，以生动友好的界面形式展现数据分布特征，发现数据中的显性或隐性
本文将介绍如何将SQL Server的数据和SSIS包及视图、用户定义函数和存储过程迁移到AWS的Hive数据仓库。数据仓库是企业的数据分析基础设施，提供了各种工具和技术来管理和分析结构化和非结构化的数据。AWS的Hive数据仓库是基于Hadoop分布式系统的一种数据仓库实现，可以处理大量的结构化和非结构化数据。在本次迁移中，我们将使用AWS提供的EMS（Elasticity and Manage
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2023-08-26 15:54:05
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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：用户管理平台、订单管理平台
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2019-05-15 17:16:00
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# 数据仓库方案
数据仓库是指用于存储和管理企业各种数据的集成系统，通过数据仓库可以实现数据的集中管理、分析和应用。在构建数据仓库方案时，需要考虑到数据的抽取、转换、加载（ETL）过程，以及数据的存储和查询性能等问题。下面我们将介绍一个简单的数据仓库方案，并给出相应的代码示例。
## 数据仓库方案流程
```mermaid
flowchart TD;
A[数据抽取] --> B[数据
数据治理领域有一些基本名词，数据仓库，数据挖掘，商业智能，数据同步，联机计算等等，下面一起看一下专有的名词。DB(DataBase)数据库，一般指支撑应用的数据库，包括MySQL，Oracle，PostgreSQL，SqlServer等关系型数据库，也可以是MongoDB，Redis，HBase等非关系型数据库。特点是保留数据的最新状态，一般只支持查看数据的实时状态，而且只有最新状态的数据，不支持
目录素材一、数据仓库简介1、数据仓库的认识（1）数据仓库是面向主题的。（2）数据仓库是随时间变化的。（3）数据仓库相对稳定（4）OLTP和OLAP2、数据仓库的结构（1）数据源（2）数据存储及管理（3）OLAP 服务器（4）前端工具3、数据仓库的数据模型（1）星状模型（2）雪花模型（3）事物表和维度表的认识二、Hive的简介1、Hive的认识2、Hive系统架构（1）用户接口（2）跨语言服务(Th
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2023-08-21 10:38:34
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一、数据仓库Hive概述1、数据仓库 数据仓库：是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。 根本目的：支持企业内部的商业分析和决策，基于数据仓库的分析结果，做出相关的经营决策。2、数据仓库和传统数据库的区别？ （1）数据仓库相对稳定 （2）传统数据库只能保留某一时刻的状态信息，数据仓库保留所有的历史数据，帮助企业构建经营分析系统。 （3）面临挑战：传统数据仓库
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2023-07-13 16:34:41
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数仓全景图镇楼 00建设过程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。01业务流程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
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2023-09-14 18:38:09
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避免数据过长时间的脱机。开启归档之后，可以不停机情况下，通过归档日志做备份，从而避免停机导致的业务不能正常进行。 二、 使用RMANRMAN 集成到备份中和恢复策略中的部分原因是因为它提供了一下功能。1、 广泛的报告
数据同步到数仓解决方案一、概述在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到数据仓库。一般常用的解决方案是批量取数并Load：直连MySQL去Select表中的数据，
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2023-08-06 11:50:12
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问题导读：1、数据仓库的总体架构是怎样的？2、如何进行数据采集？3、数据是如何进行加工和处理的？1.1 数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。根据专家系统数据仓库建
数据仓库设计要点联机处理OLTP联机事务处理OLAP联机分析处理数据仓库功能应用场景特点面向主题数据集成非易失性/稳定性时变性/动态性核心流程ETL数据采集阶段过滤转换补全数据存储阶段分层建模指标设计常见指标其它指标维度设计常见维度下钻与上卷渐变维度建模ER模型ER模型建模流程维度模型维度模型建模流程维度表——雪花模型维度表——星型维度表——星座模型事实表的分类事实指标值的分类分层设计基本架构常
一、Hive简介Hive起源于Facebook，Facebook公司有着大量的日志数据，而Hadoop是实现了MapReduce模式开源的分布式并行计算的框架，可轻松处理大规模数据。然而MapReduce程序对熟悉Java语言的工程师来说容易开发，但对于其他语言使用者则难度较大。因此Facebook开发团队想设计一种使用SQL语言对日志数据查询分析的工具，而Hive就诞生于此，只要懂SQL语言，就
数据仓库的起因数据仓库存在的初期，甚至没有数据仓库的时候，猫眼的日常需求报表和数据接口提供方式如图一：数据散落在企业各部门应用的数据存储中，它们之间有着复杂的业务连接关系，从整体上看就如一张巨大的蜘蛛网：结构上错综复杂，却又四通八达。在企业级数据应用上单一业务使用方便，且灵活多变；但涉及到跨业务、多部门联合应用就会存在：①数据来源多样化，管理决策数据过于分散；②数据缺乏标准，难以整合；③数据口径不
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2023-08-21 07:30:39
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内容概览：数据仓库是什么上游数据从哪儿来数据仓库的结构设计基础数据层主题统计层主题标签层主题汇总层表命名规则和数仓的使用规范内容正文：一、数据仓库是什么数据仓库即Data Warehouse，简称为DW，是一套分主题搭建的数据库，可用来支持后续数据查询分析、OLAP系统建设以及实时数据建模等工作。由于DW数仓通常搭建在Hadoop集群上，所以背后还有很多Hadoop集群性能和特点需要同时关注和了解
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2023-09-17 16:00:02
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