基于Oracle数据库的传统数仓搭建先大概讲以下，是什么原因写这篇文章！
在这个大数据的时代，全国各地、各大大中型企业都陆续进入数据中台、数据仓库开发的过程中。
其中以深圳起步比较早，在逐步进入数据流建设的下一个阶段。当我们把所有的数据通道建设OK后，不难看出中国将进入真正的数据时代。
所以在本行业的自己，就简单写下最基本的数仓搭建流程，给想要往这个方向发展的大家一个引导！ 文章目录基于Ora
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2023-08-04 10:44:54
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实验1：遗忘root用户的密码实验2：GRUB引导故障实验一进入急救模式首先得在开机的按esc键，就是↓的这个界面，很快，只需要按一次然后用方向键操作，回车代表确定然后等待到下一个界面直接回车就可以设置新的密码了，实验二删除配置文件重启重启之后，在开机加载界面按esc键直接回车进入bash环境重新构建sda磁盘重新构建grub菜单配置输入exit退出bash环境输入reboot重启
原创
2022-04-15 14:56:23
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数据仓库的建模目标1.访问性能能够快速查询所需要的数据，减少数据I/O。2.数据成本减少不必要的数据冗余，实现计算结构复用，降低大数据系统中的存储成本和计算成本。3.使用效率改善用户应用体验，提高使用数据的效率 在图书管里面一个很好的图书的索引，就能提高用户的使用效率，就可以准确快速的 定位到想看的数据，想看的书，想看的数据的类别4.数据质量改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算的错误的可能性，
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2023-09-05 10:30:22
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本次摘录 来源于SQL2000联机丛书中 创建和使用数据仓库概述为的是对数据仓库有个概观的认识=============创建数据仓库=============设计数据仓库 ->创建数据准备区->创建数据仓库数据库->从可操作系统中析取数据-> 清理和转换数据->将数据装入数据
1、数据仓库与数据库数据仓库是数据库概念的升级，和数据库相比，数据仓库要比数据库更加庞大；数据仓库主要用于分析数据，数据库主要用于捕获数据；数据仓库主要存储历史数据，数据库存储在线交易数据；数据仓库的基本元素是维度表，数据库的基本元素是事实表。数据仓库的组成部分包括数据抽取工具、数据库、信息发布系统、数据仓库管理、元数据、数据集市、访问工具。数据仓库的数据建模分为四个阶段，分别是业务建模、领域概念
# 数据仓库建设指南
建立一个数据仓库是一个复杂但有条理的过程，特别是对于刚刚入行的小白。我将帮助你了解整个流程并提供必要的代码示例。以下是数据仓库建设的一般步骤：
## 数据仓库建设流程
以下表格概述了数据仓库建设的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-------------------------------|
|
贴源层 数仓层 标签层 应用层
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2023-07-30 12:44:10
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Vuex是专为Vue.js应用程序开发的状态管理模式，采用集中式存储管理应用的所有组件的状态，解决多组件数据通信12。Vuex的使用方法如下：安装：直接使用npm安装或到页面引入vuex.js文件。单一状态树：Vuex使用单一状态树，即用一个对象就包含了全部的状态数据。操作状态：通过修改状态，使得多个组件共享相同的源数据。提交mutations：修改状态唯一途径是提交mutations。异步操作：
大概思路global (outside) 1 interface 地址池nat (inside) 1 192.168.222.0 255.255.255.0 可转换网络这样就做好nat了route outside 0.0.0.0 0.0.0.0 X.X.X.X 向上路由route inside .... 向下路由asa#conf tasa(config)# hostname
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精选
2014-05-04 22:24:15
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大概思路global (outside) 1 interface 地址池nat (inside) 1 192.168.222.0 255.255.255.0 可转换网络这样就做好nat了route outside 0.0.0.0 0.0.0.0 X.X.X.X 向上路由route inside .... 向下路由asa#conf tasa(config)# hostname
原创
2014-05-03 15:49:17
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8.1 什么是数据仓库 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业级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。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制 数据仓库能干什么？ 1、年度销售目标的指定，需要根据以往的历史报表进行决策
Inmon企业级数据仓库关键字：范式建模数仓：Inmon企业级数据仓库是一个细节数据的集成资源库。数据在物理存储层面满足第三范式设计规范，数据以最低粒度存储。数据集市：在企业级数仓的基础上，建立部门级数据集市。数据进入数据集市时，进行了一定程度的聚合，方便多维数据分析。数据应用：上层报表、BI、数据分析应用均取自数据集市的数据。而不是直接查询数据仓库，数据仓库粒度低，直接关
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2023-09-02 13:18:23
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作为数据整合及处理的核心──数据仓库，既承担着与保险核心系统及其他各个业务系统的数据ETL功能，又承担着整合数据、分析挖掘数据等重要的数据处理功能，在当下时效性要求越来越高、数据需求变化越来越快、数据容量越来越庞大的多变形式下，传统的数据仓库技术架构已经无法满足新的需求，迫切需要新一代的数据仓库解决方案。从保险企业的客观实际出发，结合保险行业当前的经营战略的需求，基于完整合理的保险公司IT系统整体
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2023-08-10 13:22:40
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1、模型设计： Bill Inmon 提出的范式建模方法，又叫 ER 建模，主张站在企业角度自上而下进行数据模型构建 Ralph Kimball 大师倡导的维度建模方法，主张从业务需求出发自下而上构建数据模型2、我们当前数据仓库采取了「以需求驱动为主、数据驱动为辅」的混合模型设计方式，来根据不同的数据层次选择模型 面向主题：采
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2023-08-10 13:17:29
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数据仓库：Data Warehouse(DW)，一种信息系统的数据存储理论，此理论强调利用某些特殊数据存储方式，让所包含的数据，特别有利于分析处理，以产生有价值的信息并依此作决策。利用数据仓库方式所存放的数据，具有一但存入，便不随时间而更动的特性，同时存入的数据必定包含时间属性，通常一个数据仓库皆会含有大量的历史性数据，并利用特定分析方式，自其中发掘出特定信息。主要功能乃是将组织通过信息系统之在线
数据仓库的价值构思一个主题讨论数据仓库的构建方法论，包括数据仓库的价值、选型、构建思路，随着数据规模膨胀和业务复杂度的提升，大型企业需要构建企业级的数据仓库（数据湖）来快速支撑业务的数据化需求，与传统的数据库构建不通，数据仓库即是OLAP场景，偏于历史数据的存储/分析，用冗余存储换取数据价值；一、数据仓库和数据库的区别所有的应用系统都会涉及到数据库，针对数据库归纳和存放，也就是数据库
数据仓库理论是指导实践的基石，所以先过一遍理论可以为未来操作提供良好的基础。什么是数据仓库（what）构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持。说白了就是存放很多按主题分类且不常变动数据的地方，这些数据主要有几个特征分别是面向主题，集成的，相对稳定的，反映历史变化的。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
前言 ： 由于环境因素，得跳槽了，所以写点纪念性的东西，以下为之一。
数据仓库的建设是一个巨大的工程，按照仓库的理论思想和我自己实际的仓库建设过程，我觉得数据仓库最好分为六层的设计思想来构建和实施：
一 ，源数据层
源数据层的目的是为数据仓库提供数据来源，它的数据来自于仓库外部，如
原创
2011-01-02 00:44:00
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推荐阅读 ： 数据仓库建设
原创
2021-12-14 11:20:10
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# 数据仓库建设方案
## 导言
在现代信息社会中，数据的规模和复杂性不断增加，企业需要有效地存储、管理和分析大量的数据以支持业务决策。数据仓库作为一种集成、整理和存储数据的解决方案，被越来越多的企业所使用。本文将介绍数据仓库建设的基本概念和步骤，并提供一个代码示例来说明数据仓库的实现过程。
## 数据仓库的基本概念
数据仓库是一个用于存储企业数据的集成平台，它从多个源系统中提取数据，并将
原创
2023-09-02 13:12:04
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