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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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
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
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，
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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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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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
280阅读
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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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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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
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
# 数据仓库 数据监控系统架构图实现指南
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据仓库架构图] --> B[设计监控系统架构图]
B --> C[实现监控系统功能]
```
## 2. 甘特图
```mermaid
gantt
title 数据仓库 数据监控系统架构图实现任务
section 准备数据仓库架构图
抽取适当的数据源数据。数据仓库不是简单的生产系统的业务数据的堆积，简单地将生产系统的数据进行堆积的结果将会建成一个数据垃圾堆而不是数据仓库。我们只要选取对现在和将来决策分析有用的业务数据进行积累就可以了。 转化、清洗、重构等数据加工过程。因为数据仓库中的数据是面向分析和决策的，必须将业务数据进行重组才能达到这个目的。数据仓库中的数据结构往往与业务系统中的数据结构是有非常大差异的。 建立海量、高效的
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2023-07-19 23:10:51
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架构选型首先在架构上，Flink 采用了经典的主从模式，DataFlow Graph 与 Storm 形成的拓扑 Topology 结构类似，Flink 程序启动后，会根据用户的代码处理成 Stream Graph，然后优化成为 JobGraph，JobManager 会根据 JobGraph 生成 ExecutionGraph。ExecutionGraph 才是 Flink 真正能执行的数据结构
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2023-07-12 03:05:40
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一、前言数仓规划是数仓建设的蓝图，涵盖从需求分析开始到最终的数仓评估验收整个环境；数仓规划之所以重要，是因为它是描述了数据流动的概念性框架，为元数据管理奠定了基础，对数据加工过程的理解、数仓建设的交流分享、数据的使用和问题排查、数仓健康度的评估都提供了极大的帮助。需要强调的是本节是从宏观上描述数仓的框架，具体到数据模型的细节对比、存储选型和管理、接入数据源管理等数仓建设的周边在本节不涉及。通过本节
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2023-08-11 10:50:29
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一、什么是数据仓库、数据为什么要分层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2、为什么要分层？清晰数据结构：每个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能更方便的定位和理解减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算统一数据口径：通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径复杂问题简单化：将
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2023-08-08 15:12:22
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目录编辑1. MySQL数据库1.1 MySQL数据库概念2. MySQL基本操作2.1 建立数据库2.2 数据表的操作 （SQL语句） 2.3 修改表的结构 (Alter Table 语句）2.4 数据表的更新3. MySQL 数据类型4.存储引擎4.2 在创建表时指定存储引擎4.3 InnoDB 存储引擎4.4 MyISAM 存储引擎
