二、创建OLAP数据立方 创建了数据仓库，以后的操作就是基于它进行操作的。但是对于数据的多维分析并不是主要针对数据仓库，而是从数据仓库中提取的子集，如多维数据集(数据立方),所以还要创建数据立方。创建数据立方需要用到SQL Server2005中的Business Intelligence Development Studio 的Analysis Services组件，也就是SSAS。新建SSAS
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2024-08-28 21:07:57
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文章目录一 用户维度表（拉链表）1 什么是拉链表2 为什么要做拉链表3 如何使用拉链表4 拉链表形成过程5 制作拉链表（1）建表语句（2）数据装载首日装载每日装载二 DIM层首日数据装载脚本1 新建文件2 脚本内容3 脚本使用三 DIM层每日数据装载脚本1 新建文件2 脚本内容3 脚本使用 一 用户维度表（拉链表）全量表，特殊表这些表的特点就是每天导入的数据互相不影响，现在导入的ods表对应的o
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2023-11-17 20:27:35
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随着互联网和云计算的飞速发展，数据库也正在加速向云服务方向演进。云数据库服务在数据库整体市场中的占比越来越大云原生以及分布式技术正在重塑数据库整个技术栈。阿里云在自身互联网业务和云数据库服务有丰富的实践经验，在高可用，分布式，云原生，存储与计算分离等技术上有深厚积累，为了更进一步促进整个数据库产业的变革，现在将这些关键技术组件和系统包括内部MySQL分支AliSQL(目前RDS服务的内核)，分布式
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2024-08-23 10:23:02
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在当前的信息技术生态中，数据仓库已成为企业数据管理策略的重要组成部分。很多人都在问：“数据仓库使用什么？”为了帮助大家更好地理解这个问题，我将从多个维度探讨数据仓库的使用，从背景到技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论，最后进行总结与展望。
### 背景描述
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于存储、管理和分析大量数据的系统。它从多个数据源汇聚数据，经过清洗与转换后，为决策支持提
1、对最终用户的商业需求建立模型。数据仓库的设计者必需从各种最终用户中了解信息需求，然后将这些信息需求转变为数据模型。设计者必须以严密，精确的方法确保模型的完整性。2、为元数据建立模型。在为最终用户需求建立模型的同时，数据仓库设计者还必须为元数据（关于数据的数据）建立模型。该信息确定了进入数据仓库的数据范围，以及与数据有关的规定。由于数据仓库是面向主题的，元数据的建摸可能夸越数个功能性商业区域。元
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2023-07-11 19:52:51
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数据仓库技术 从功能结构划分，数据仓库系统至少应该包含数据获取（Data Acquisition）、数据存储（Data Storage）、数据访问（Data Access）三个关键部分。 一、数据获取实现ETL转换的过程体现为以下几个方面： 1、空值处理：可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，并可根据字段空值实现分流加载到不同目标库。 2、规范化数据格式：可实现字段格式约束定义，对于数据源
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2023-09-21 08:50:41
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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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# 实现JAVA使用数据仓库教程
## 概述
在这篇文章中，我将向您介绍如何在JAVA中使用数据仓库。数据仓库是一个保存和管理大量数据的系统，可以帮助您更好地处理数据和进行分析。在这个过程中，我们将使用JAVA编程语言和一些相关的库来实现数据仓库的连接和操作。
## 流程
下面是实现JAVA使用数据仓库的一般步骤：
```mermaid
gantt
title 数据仓库使用流程
原创
2024-05-16 06:53:27
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背景：如何从具体的需求或项目转换为可实施的解决方案，如何进行需求分析、架构设计、详细模型设计等，则是模型实施过程中讨论的内容。业界常用两种数据仓库建设模型思想分为两种kimball和inmon模型。（具体的kimball和inmon 模型思想可以自行百度理解）在我们实践中也经常会用到数据仓库模型层次的划分，和kimball、Inmon的模型 实施理论有一定的相通性，但是不但不涉及具体的模型表达。业
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2024-02-05 08:56:59
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声明：1. 本栏是个人总结，如有错漏，请指正2. 数据仓库的构建目前业界只有指导方案，并没有统一的标准，每个公司都可以按照实际情况进行设计3. 本总结参考《阿里巴巴大数据之路》、《数据仓库工具箱》 产生背景你以为我又要从OLTP\OLAP进化史开始巴拉巴拉？不了，浪费时间。数据仓库，其实也就是一群SQL Boy，提数员为了应付业务方各种需求，提前建立的一个集中型的数据集市，减少数据重复开
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2023-07-31 23:05:56
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第2章 大数据平台2.1 大数据平台基础架构大数据基础平台基于烽火自主知识产权FitData产品，FitData主要集成了基础计算资源、网络资源、存储资源，在统一的安全体管理体系下，将这些资源再进行深度加工、处理、关联，形成多种类型的基础服务能力，构建
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2023-06-19 15:31:48
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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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文章目录零 DIM层最终建模结果一 商品维度表（全量）1 商品维度表2 建模过程分析3 建表语句4 装载数据（1）逐步分析（2）完整装载sql二 优惠券维度表（全量）1 建表语句2 数据装载三 活动维度表（全量）1 建表语句2 数据装载四 地区维度表（特殊）1 建表语句2 数据装载五 时间维度表（特殊）1 建表语句2 数据装载（1）创建临时表格（2）上传到HDFS（3）导入（4）校验 零 DIM
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2023-08-27 09:47:03
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数据中心整体架构。数据仓库的整理架构，各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中，对ODS数据进行面向主题域建模形成DW（数据仓库），DM是针对某一个业务领域建立模型，具体用户（决策层）查看DM生成的报表。数据仓库的ODS（Operational Data Store）、DW（Data Warehouse）和DM（Data Mart）概念ODS、DW、DM协作层次图DW可细分为DWDe
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2023-06-26 21:34:30
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一、列式数据存储clickhouse的性能之所以彪悍，其列式存储设计是非常重要的原因之一。给大家举一个例子，假如我们现在有一张学生信息表studentidnameage1小红72小明83lucy7如果这张表采用行式数据存储，其在磁盘上的结构是下面这样的：如果这张表采用列式数据存储，其在磁盘上的结构是下面这样的：对比上面的两张图我们可以看到，采用列式存储的优点。比如：我们查询学生年龄的最大值，列式数
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2024-01-31 01:00:21
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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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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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2022年6月1日记录，这又干了3年的数仓，感慨很多吧，觉得做好确实不容易，技术要精细的话，从底层代码到上层架构都要认真思考。一、数据仓库是什么 引用百度百科：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，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报
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2023-07-28 22:37:36
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一、基本概念DW 数据仓库（Data Warehouse）：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）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。ODS ODS：是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的
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2023-08-02 16:30:24
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