# 数据仓库DWT
数据仓库（Data Warehouse）是指用于集中存储和管理企业中各种数据的系统，其目的是为企业提供决策支持和商业智能。在数据仓库中，数据经过抽取、转换和加载（ETL）的过程，被存储在一个统一的数据库中，供用户进行查询和分析。
## 什么是数据仓库DWT
数据仓库DWT（Data Warehouse Toolkit）是一种用于构建数据仓库的方法论，它提供了一系列的最佳实
原创
2024-06-07 05:54:53
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数仓学习1、什么是数仓数仓，全称为数据仓库，英文名称为Data Warehouse（简称DW），本质上就是一个存储了各种数据的数据库。数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式，它是一整套包括了ETL、调度、建模在内的完整的理论体系。在物理体现上，它包含数据库、ETL工具两大主要部分。 数仓可以根据底层技术简单区分为传统数据仓库（使用MySQL/oracle/Microsoft SQLser
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2023-07-04 09:57:35
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操作数据存储（ODS）和数据仓库（DW）的区别与联系基础概念：（抓住重点：DW是反映历史变化，ODS是反映当前变化）数据仓库(Data Warehouse /Enterprise Data Warehouse简称EDW企业级数据仓库)：是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant
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2023-09-12 03:29:51
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一、数仓分层1.1 数仓分层ODS(Operation Data Store)：原始数据层，关系建模，存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理DWD(Data Warehouse Detail)：明细数据层，维度建模，对ODS层数据进行清洗（去除空值，脏数据，超过极限范围的数据）、维度退化、脱敏等DWS(Data Warehouse Service)：服务数据层，以DWD为基础，
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2024-01-11 13:22:19
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1. 数据仓库概念数据仓库，Data Warehouse，简写为DW或DWH。定义：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。面向主题：在较高层次上将企业信息系统的数据综合归并进行分析利用的抽象的概念。每个主题基本上对应一个相应的分析领域集成的：企业级数据，同时数据要保持一致性、完整性、有效性、精确性稳定的：从某个时间段来看是保持不变的，没有更新操作、删除
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2023-09-05 17:29:27
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ODS：操作数据存储ODS（Operational Data Store）,操作型数据仓库，最早的数据仓库模型,是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征。特点是数据模型采取了贴源设计，业务系统数据库数据结构是怎样的，ODS数据库的结构就是怎样的。所不同的是ODS数据库可以提供数据变化的历史，所以ODS数据库中每张表都会增加一个日期类型，表示数据的时点
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2024-02-03 09:59:54
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系统总体架构总体架构设计概述总体架构的设计框架XX银行EDW项目的总体架构分为基础技术架构、应用架构和数据架构三个核心部分。这三个部分共同组成了XX银行EDW系统。在基础技术架构中，包括执行架构、逻辑架构、功能组件架构和运维架构四个部分。执行架构描述系统大的框架和模块区域，以及之间的逻辑关系；是确定生产环境的建设要求及指导原则。逻辑架构描述EDW各个模块之间的数据的接口、数据流向、工具使用和采用具
数仓分层ODS：Operation Data Store原始数据DWD(数据清洗/DWI) data warehouse detail数据明细详情，去除空值，脏数据，超过极限范围的明细解析具体表DWS(宽表-用户行为，轻度聚合) data warehouse service ----->有多少个宽表？多少个字段服务层--留存-转化-GMV-复购率-日活点赞、评论、收藏; 轻度聚合对DWDAD
数据仓库分层 DWT 和 DWM 是现代数据架构中的一个核心概念。DWT（数据仓库技术层）和 DWM（数据仓库模型层）分别承担了数据处理和建模的不同职责。为了有效地管理和优化数据仓库，我们需要采取系统的方法，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。接下来，我们一步一步走过这些步骤。
### 环境准备
要开始构建数据仓库，我们需要准备开发环境，并确保所有依赖项都已正确安装
OLTP 与数据仓库--有何差异？
在 日常生活中，我们要使用大量的应用程序来生成新的数据、变更数据、删除数据，当然在大多数的情况下我们还要查阅和分析数据。就来想象一个收发 email 的简单应用程序吧。我们已经存储了地址信息，可能还存储了一些文档。我们可以决定是否存储已经发送过的邮件，但是也可能隔一段时间后将其删除，或者删除已 经发送过的所有邮件。那么我们该如何处理一段时间以前删除或者修改过的地
目录1、数据仓库ETL/ELTETL层建设遇到的挑战2、数据仓库ODS层3、数据仓库CDM层4、数据仓库ADS层这是一张典型的数据仓库架构图。按自下而上的顺序，分别为数据仓库ETL（Extract-Transform-Load）、ODS（Operational Data Store）层、CDM（Common Dimensional Model）层和ADS（Application Data Stor
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2024-08-27 15:44:50
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1.每个source对应数据源,放到数据仓库ODS层:ODS层:第一层: 操作数据层:直接存放在数据抽取的数据,将不同数据汇聚在一起,将soure层的数据汇聚在一起,不需要清洗,分布在同一个DW层:数据仓库DWD层:第二层:数据明细层:通过对维度的轻度聚合,计算对应的统计指标,方便使用DWM层:第三层:数据中间层:对通用的维度进行轻度聚合操作,计算对应的统计指标,方便使用DWS层:第四层:数据服务
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2023-07-18 13:44:24
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LAP
ROLAP
MOLAP
ClientOLAP
DSS
ETL
Adhocquery
EIS
BPR
BI
Datamining
CRM
MetaData
Data warehouse
本 世纪80年代中期,"数据仓库之父"William H.Inmon先生在其《建立数据仓库》一书中定义了数据仓库的概念,随后又给出了更为精确的定
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2024-08-22 12:58:59
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数据仓库和数据集市详解：ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS数据流向何为数仓DW主要特点与数据库的对比为何要分层数据分层数据运营层ODS数据仓库层数据细节层DWD数据中间层DWM数据服务层DWS数据应用层ADS事实表 Fact Table维表层Dimension（DIM）临时表TMP数据集市区别数据仓库问题总结ODS与DWD区别？APP层干什么的？附录ETL宽表主题（Subject） 数
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2023-10-13 22:47:24
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文章目录一. 数据仓库定义二. 操作型系统和分析型系统三. 数据仓库的用途参考: 一. 数据仓库定义数据仓库(Data Warehouse,简称DW)是面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合。面向主题 主题是业务数据特点的一种抽象表达，一般从主题名称字面意思即可大致了解主题下数据的业务意义。常见主题如客户主题，其下实体有客户基本信息、客户资产信息等等。集成 包括数据的集成及编码规则的
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2023-08-01 09:18:36
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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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本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。全文5000字，读完需要13分钟！1、数据仓库的发展趋势1.1数据仓库的趋势关于数据仓库的概念就不多介绍了。数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化工具的升级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据
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2023-08-28 20:57:51
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目录1、数据仓库所处环节操作层 数据仓库数据集市个体层2、数据仓库概念面向主题的 集成的随时间变化的非易失的3、一般架构STAGE层 ODS层MDS层ADS层 DIM层ETL调度系统元数据管理系统4、设计的两个重要问题1、 粒度2、 分区1、数据仓库所处环节 &n
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2023-09-25 10:14:45
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数据仓库的两种建模方法1.范式建模Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM）的数据仓库架构。操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，然后通过ODS的数据建设原子数据的数据仓库EDW，EDW不是多维格式的，不方便上层应用做数据分析，所以需要通过汇总建设成多维格式的数据集市层。优势：易于维护，高度集成；劣势：结构死板，部署周期较长范式建模应用在EDW层一个符合第
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2023-09-13 22:30:03
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1. 数据仓库的相关概念OLAP大部分数据库系统的主要任务是执行联机事务处理和查询处理，这种处理被称为OLTP（Online Transaction Processing, OLTP），面向的是顾客，诸如：办事员、DBA等。而数据仓库主要面向知识工人（如经理、主管等）提供数据分析处理，这种处理被称为OLAP（Online Analysis Processing）。OLTP管理的是当前数据，比较琐碎
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2023-10-13 21:46:23
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