# 数据仓库迁移计划实施指南
## 1. 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定迁移目标和时间表 |
| 2 | 创建新的数据仓库 |
| 3 | 导出旧数据仓库的数据 |
| 4 | 转换并导入数据到新数据仓库 |
| 5 | 验证数据迁移结果 |
| 6 | 更新应用程序连接到新数据仓库 |
## 2. 步骤及代码解释
### 步骤一：确定迁移目
原创
2024-06-15 03:52:51
44阅读
数据库迁移几种方式简单介绍 我们常常需要对数据进行迁移，迁移到更加高级的主机上、迁移到远程的机房上、迁移到不同的平台下……一、exp/imp：这也算是最常用最简单的方法了，一般是基于应用的owner级做导出导入。 操作方法为：在新库建立好owner和表空间，停老库的应用，在老库做exp user/pwd owner=XXX file=exp_xxx.dmp log=ex
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2023-09-04 11:33:50
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本文将介绍如何将SQL Server的数据和SSIS包及视图、用户定义函数和存储过程迁移到AWS的Hive数据仓库。数据仓库是企业的数据分析基础设施，提供了各种工具和技术来管理和分析结构化和非结构化的数据。AWS的Hive数据仓库是基于Hadoop分布式系统的一种数据仓库实现，可以处理大量的结构化和非结构化数据。在本次迁移中，我们将使用AWS提供的EMS（Elasticity and Manage
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2023-08-26 15:54:05
107阅读
Greenplum数据仓库迁移小记
原创
2021-07-22 14:49:50
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这两天，公司项目的excel模块需要重构，需要对历史数据进行迁移。 公司最近几次重大功能的上线，都涉及到数据迁移问题。可以说数据迁移是产品上线之前，重要的一个环节。数据迁移一般涉及的问题较多，不单单是数据位置的变动，更多的是数据格式要变化。 &n
# 数据仓库迁移方案及运维
数据仓库是企业决策支持系统的重要组成部分，随着业务的发展，数据仓库的迁移成为了一项必要的工作。本文将介绍数据仓库迁移的方案及其运维，包括相关的代码示例和状态图，帮助读者更好地理解这一过程。
## 一、数据仓库迁移的必要性
在业务不断扩展的过程中，数据仓库可能面临以下挑战：
- 数据量的快速增长，导致性能下降
- 旧系统的维护成本过高
- 新技术层出不穷，需要更新
原创
2024-10-20 07:44:41
74阅读
原数据库：oracle9i新数据库：oracle10g数据量:<5G迁移方式：采用exp/imp方式估计用时:<=5min迁移准备期：1.系统环境准备操作系统：windows server 2003Cup：Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU E8500 3.16G内存：4G硬盘：640G2.安装和调试相关软件安装Oracle10g 10.2.0.1.0版本
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2023-05-23 14:00:38
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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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在上一期的文章中，我们对数据库表结构及迁移数据的测试方法和测试经验进行了介绍。有想了解的同学可以戳《据说连数据库测试都因为太实用被人盯上了》进行回顾。在本期文章，我们将继续以实际项目测试经历为依据，对数据库迁移完成后的功能测试的方法及经验进行总结，供测试人员参考。黑盒测试去进一步验证。因此，对于数据迁移而言，黑盒测试是十分重要的一环。我们要在后台验证数据库表正确迁移的基础上，针对性地开展功能测试。
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2023-12-20 20:15:35
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提示：学习笔记 欢迎指点 文章目录前言一、停机方案（推荐）二、停写方案三、平滑2N方案（推荐）总结 前言一个小项目从最初的一台数据库设计可以满足我们的业务需求，后期随着用户量的增加，用户产生的数据信息被源源不断的添加到数据库中，最终达到数据库的最佳存储容量。如果此时继续向数据库中新增数据，会导致数据库的CRUD等基本操作变慢，进而影响整个服务的响应速度。这时，我们需要考虑增加新的节点，对数据库进行
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2023-09-22 11:26:38
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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
119阅读
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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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
214阅读
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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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
313阅读
学习目录一、基本概念二、核心框架三、数仓大数据架构详解（流程） 一、基本概念数据仓库（Data Warehouse）是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，为企业指定决策，帮助企业改进业务流程、提高产品数量一般数仓分为离线数仓（spark）和实时数仓（flink）二、核心框架数据采集数据通过DataX或者sqoop可以将业务数
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2023-09-19 01:06:35
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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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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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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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