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
1. 数据仓库的实现1.1 数据仓库的基本内容 数据仓库包含海量数据。OLAP服务器要在数秒内回答决策支持查询。因此，至关重要的是，数据仓库系统要支持高校的数据立方体技术、存取方法和处理技术。本节，我们主要关注的是数据仓库的有效实现方法。数据立方体的有效计算索引OLAP数据：位图索引和链接索引OLAP查询的有效处理OPAP的服务器结构2 数据立方体的有效计算2.1 compute cube操作与维
DAY：4 MySQL 数据库的建立及简单实用## 1、MySQL 数据库的建立1.1、拉取 MySQL 镜像在 docker 中拉取镜像 msql:5.7 这里我们使用的是 mysql 的5.7版本docker pull mysql:5.71.2、启用容器，配置 mysql 数据库docker run -p 3306:3306 #映射到主机端3306端口
--name mysql
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2023-06-17 22:20:09
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Mysql数据库数据介绍数据库概述什么是数据库 数据库就是存储数据的仓库， 其本质是一个文件系统， 数据按照特定的格式将数据存储起来，用户可以通过SQL对数据库中的数据进行增加， 修改， 删除及查询操作。数据库和表 数据库管理系统(DataBase Management System, DBMS): 指一种操作和管理数据库的大型软件，用于建立、 使用和维护数据库， 对数据库进行统 一管理 和控制，
数据湖数据仓库数据仓库（英语：Data Warehouse，简称数仓、DW）,是一个用于存储、分析、报告的数据系统。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持（Decision Support）。数据仓库的特点是本身不生产数据，也不最终消费数据。每个企业根据自己的业务需求可以分成不同的层次。但是最基础的分层思想，理论上分为三个层：操作型数据层（ODS）、数据仓库层(D
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2023-08-25 22:05:12
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每天一个日期 第二种装载日期维的技术是“每天一个日期”，这种方式与预装载相似。然而，运用“每天一个日期”你每天只预装载一个日期记录，而不是一个时期的所有日期记录。用这个方法，你仍然拥有所有的日期不管它们是否有用，但你不是一次装载所有的日期。 &nb
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
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。 为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信
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2023-08-21 09:46:39
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一、数据仓库概述前言 阅读本文前，请先回答下面两个问题： 1. 数据库和数据仓库有什么区别？ 2. 某大公司Hadoop Hive里的关系表不完全满足完整/参照性约束，也不完全满足范式要求，甚至第一范式都不满足。这种情况正常吗？ 
首先，为什么会产生数据仓库？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—— 源数据、数据仓库、数据应用。由此可知，数据
1 数据挖掘
1.1 数据挖掘与传统数据分析的区别 数据挖掘与传统的数据分析，如查询、报表、联机应用分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越出乎意料就可能越有价值。而传统的数据分析趋势为从大型数据库抓取所需数据并使用专
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。
讲数据仓库涉及到的基本概念。
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2021-07-26 11:19:43
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数据仓库，作为企业数据管理的重要组成部分，已经成为了越来越多企业的必备选择。那么，数据仓库的“牛”究竟在哪里呢？本文将从数据仓库的概念、优势、应用场景、案例分析以及未来趋势等方面进行探讨。一、数据仓库的概念和发展历史数据仓库（Data Warehouse）是一种集中的、长期保存的数据存储系统，用于支持企业的决策支持和数据分析。数据仓库通常由多个数据源、转换器、服务器等组成，其设计目标是能够方便地访
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2023-09-17 15:11:01
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摘要：今天分享的主要内容是基于百度的数据仓库方法论（精华版）分享时间：2021年6月2号分享内容：石老师摘要整理：皮卡丘主要内容： 1. 数据中台简介 2. 数据仓库方法论 3. 数据仓库项目实践一、数据中台简介1.1、数据中台：&
# MySQL 数据仓库架构科普文章
在当今数据驱动的时代，数据仓库（Data Warehouse）作为决策支持系统（DSS）中的重要组成部分，扮演着越来越关键的角色。它集成了来自不同来源的大量数据，帮助企业进行分析和决策。本篇文章将介绍 MySQL 数据仓库架构的基本概念、设计模式，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解这一主题。
## 什么是数据仓库？
数据仓库是一个企业的数据汇聚中心，
第3节 任务 有四个任务需要在本章完成：1．2．建立两个关系数据库，一个作为数据仓库，另外一个作为源数据库。3．为数据仓库建立数据库表。4．产生代理键。每个任务将在独立的小节中说明。建立一个数据库用户id 第一步产生一个数据库
数据仓库特点： 面向主题的集成的稳定的反应历史变化的
主题是对业务数据的一种抽象，是从较高层次上对信息系统中数据进行的归纳和整理。面向主题的数据组织可以分成两部分：根据原系统业务数据的特点进行主题的抽取和确定每个主题所包含的数据内容。
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# 实现mysql数据仓库myisam
## 简介
在数据库开发中，数据仓库是一个非常重要的概念，它可以用来存储大量的数据，并且支持高效的查询和分析。而MyISAM是MySQL中一种常用的存储引擎，它适合用来构建数据仓库。在本文中，我将向大家介绍如何实现一个MySQL数据仓库，并选择MyISAM作为存储引擎。
## 流程图
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flowchart TD
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目录数据分层通用的数据分层设计一、数据运营层：ODS（Operational Data Store）二、数据仓库层：DW（Data Warehouse）1. 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）2. 数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle）3. 数据服务层：DWS（Data WareHouse Servce）三、数据应用层：APP（Applica
