俗话说无规矩不成方圆。我们在搭建数据平台的时候，需要先制定好各种规范，越早越好，并且不断的监督大家是否按照约定执行。一旦大家自由发挥，想要再次统一或者重构就非常的困难。会浪费很大的人力成本和时间成本，因此在这里总结一下数据仓库的规范关于项目常规来说，数仓的建设是按照数仓分层模型开发的。也有会按照业务线来分层，在各自业务线下重新分层，单独开发的。
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2023-10-16 17:49:40
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文章目录一. 维度表技术基础1.1 维度表结构1.2 维度代理键1.3 自然键、持久键和超自然键1.4 下钻1.5 退化维度1.6 非规范化扁平维度1.7 多层次维度1.8 文档属性的标识与指示器1.9 维度表中的空值属性1.10 日历日期维度1.11 扮演角色的维度1.12 杂项维度1.13 雪花维度1.14 支架维度二. 使用一致性维度集成2.1 一致性维度2.2 缩减维度2.3 跨表钻取2
上一篇我们已经完成所有的准备工作，现在我们就开始动手，通过接下来的三篇文章创建第一个多维数据集。 传统的维度和多维数据集设计方法主要是基于现有的单源数据集。 在现实世界中，当开发商业智能应用程序时，很可能需要处理多个关系数据源。 我们可以通过创建一个DSV提供一个整合的单源视图，其中仅包括你定义的一个或多个数据源中感兴趣的数据。数据源和数据源视图构成了后面要介绍的维度和多维数据集等结构
目录1.表属性规范-11.常规表2.中间表3.临时表4.维度表5.手工表6.指标2.表属性规范-21.ODS层表名 2.DW事实表表名3.DW/DM维度表表名4.元数据表名3.其他数据库对象1.表属性规范-11.常规表常规表是我们需要固化的表，是正式使用的表，是目前一段时间内需要去维护去完善的表。规范：分层前缀[dwd|dws|ads|bi]_业务域_主题域_XXX_粒度。 业务域、主题
一、概述 数据模型是数据管理的分析工具和交流的有力手段；同时，还能够很好地保证数据的一致性，是实现商务智能（Business Intelligence）的重要基础。因此建立、管理一个企业级的数据模型，应该遵循标准的命名和设计规范。二、命名规范1.表属性规范表名ODS层表名 前缀为ODS_应用系统名（缩写）_数据表名 。数据表名称必须以有特征含义的单词或缩写组成，中间可以用“_”分割，例如：
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2023-07-27 16:01:45
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笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个。 1. 概述数据模型是数据管理的分析工具和交流的有力手段；同时，还能够很好地保证数据的一致性，是实现商务智能（Business Intelligence）的重要基础
# 数据仓库命名的实现流程
## 1. 简介
数据仓库是一个用于集中存储和管理企业数据的系统，它可以帮助企业更好地组织、分析和利用数据。在构建数据仓库时，对于命名的规范和准确性十分重要。本文将介绍如何实现数据仓库的命名，并提供一些实际案例和代码示例，帮助刚入行的开发者理解和掌握这一技能。
## 2. 数据仓库命名流程
下面的表格展示了数据仓库命名的基本流程和每一步的具体任务：
| 步骤 |
原创
2023-08-11 13:19:49
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以下总结阿里关于数据仓库中表的命名规范。一、命名规则综述命名所用术语。 指标命名，尽量使用英文简写，其次是英文，指标英文名太长时，可考虑用汉语拼音首字母命名。如中国质造，zgzc 。以用来进行命名。（建议公司自己建立自己指标字典表来对指标进行规范和同意）业务过程。 英文名：用英文或英文的缩写或者中文拼音简写或中文名：具体的业务过程中文即可， 例如：关于存量型指标对应的业务过程的约定，采用实体对象英
以MySQL提供的Sakila样本数据库来搭建数据仓库一、Sakila简介MySQL Sakila样本数据库二、MySQL服务器安装Mysql(免安装版)安装、配置与卸载MySQL:由于找不到VCRUNTIME140_1.dll，无法继续执行代码。重新安装程序可能会解决此问题三、数仓理论知识1、维度建模2、处理维度表缓慢变化维类型1、类型一对源系统的更新，也会直接更新目标维度表。维度表总是保存当前
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2023-10-18 21:05:54
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在没有真正的数据仓库数据库之前，现在所有的数据仓库其实都只是一个基于维度模型创建的关系型数据库，但是数据仓库数据库本身有一些区别与比如OLTP数据库的独特特性，比如最显著的就是数据量最大的称为事实的表(一般都有百万甚至上亿的数据量)居于连接的中心，其周围是很多的基数比较小的称为维度的表(可能只有几百行数据)，然后居于中心的大数据量的事实表通过外键连接到十几甚至几十个小数据量的维度表。针对数据仓库的
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2023-08-04 20:21:37
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词根设计规范词根属于数仓建设中的规范，属于元数据管理的范畴，现在把这个划到数据治理的一部分。完整的数仓建设是包含数据治理的，只是现在谈到数仓偏向于数据建模， 而谈到数据治理，更多的是关于数据规范、数据管理。 表命名，其实在很大程度上是对元数据描述的一种体现，表命名规范越完善，我们能从表名获取到的信息就越多。比如：一部分业务是关于货架的，英文名是： rack，rack 就是一个词根，那我们就在所有的
数据仓库(DW)与操作型数据存储(ODS)
1 概述
系统应用集成中一般对各系统中数据分为两类
操作型数据：它有细节化，分散化的特点
决策型数据：它有综合化，集成化的特点
数据仓库概念的提出也把数据处理划分为了操作型处理和分析型处理两种不同类型，从而建立起了DB-DW的两层体系结构。但是有很多情况，DB-DW的两层体系结构并
一、文章主题本文主要讲解数据仓库的一个重要环节：如何设计数据分层!其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章。本文对数据分层的讨论适合下面一些场景，超过该范围场景 or 数据仓库经验丰富的大神就不必浪费时间看了。数据建设刚起步，大部分的数据经过粗暴的数据接入后就直接对接业务。数据建设发展到一定阶段，发现数据的使用杂乱无章，各种业务都是从原始数据直接计算而得。各种重复计算，严重浪费了计算资源，需要优化性
拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，就是记录历史数据的每个状态，记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息；拉链表通常是对账户信息的历史变动进行处理保留的结果使用场景：数据量比较大;表中的部分字段会被update,如用户的地址，产品的描述信息，订单的状态等等;需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看某一个订单在历史某一个时间点的状态， 比如，查看某一个用户在
一、磁盘分区命名方式 在Linux中，每一个硬件设备都映射到一个系统的文件，包括硬盘、光驱等IDE或SCSI设备。Linux把各种IDE设备分配了一个由hd前缀组成的文件。而各种SCSI设备，则被分配了一个由sd前缀组成的文件，编号方法为拉丁字母表顺序。例如，第一个IDE设备（如IDE硬盘或IDE光驱）
一．数据库：1. 基本命名规则 表 1. 基本数据库对象命名 数据库对象前缀表 (Table)字段(Column)视图 (View)存储过程 (Stored procedure)触发器(Trigger)索引(Index)主键(Primary key
数据仓库（Data Warehouse，DW）由两个主要部分构成：存储各类业务主题数据的数据库，以及用于收集、清洗、转换、存储来自于各种操作型数据源和外部数据源数据的相关软件程序。数据仓库活动也包括与元数据存储库交互的流程。从另一个角度说，数据仓库也能视为若干按业务主题划分的数据集市集合，且用于为商务智能提供数据支持的任何数据抽取或者数据存储均可称为数据仓库。 数据仓库按服务范围划分可分为如
什么是BI:即商业智能（Business Intelligence），是指通过对数据的收集、管理、分析以及转化，使数据成为可用的信息，从而获得必要的洞察力和理解力，更好地辅助决策和指导行动。BI 使得企业的决策者能够对企业信息进行有效、合理地分析和处理，为决策提供可靠的依据。BI应用包括决策支持、查询和报表、联机分析处理OLAP、统计分析、预测和数据挖掘等活动。什么是ETL:ETL(Extract
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2023-10-17 19:29:01
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# 数据仓库命名规则实现指南
## 1. 引言
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“数据仓库命名规则”。在本指南中，我将为你介绍整个实现的流程，并提供每一步所需的代码示例及其解释。
## 2. 流程概述
下面是实现“数据仓库命名规则”的流程概述，可以使用表格来展示每个步骤及其对应的代码示例。
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
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数据仓库与数据湖当企业从运营系统获得大量数据可用于分析时，他们通常会选择数据仓库或数据湖泊。数据仓库通常作为单一数据源，存储着经过清理和分类的历史数据。数据库中的数据可能不准确，并可能来自企业运营系统之外，它并不适合普通业务分析用户。实际的仓库和湖泊：仓库存储来自特定来源的计划好的货物，而湖泊来自河流、溪流和其他来源，且都是原始内容。数据仓库和数据集市 数据集市通常是数据仓库的子集，其中的数据通常
