BW 数据仓库是一种强大的数据存储和分析工具，尤其在大型企业中，帮助管理和分析海量的业务数据。利用 BW 数据仓库，企业能够得到更深入的业务洞察，将数据转换为可操作的信息，最终支持业务决策。然而，使用 BW 数据仓库的过程中，会面临各种技术挑战和问题。
在一次定期维护中，我们的 BW 数据仓库出现了数据加载缓慢的问题，严重影响了业务分析与决策的及时性。这种情况迫使我们必须对其进行深入调查。
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数据仓库的基本概念数据仓库概念:英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。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“仓库”，而不叫“工厂”的原因。基本特征:数据
BW算是数据仓库吗 一直以来，SAP BW和传统的企业级数据仓库似乎就是两个不同的世界，之间隔着一道墙。如果你到LinkedIn的TDWI论坛上发文，说你自己是一位BW工作者，你立刻会被众人鄙视，诸如“BW是一个古老、笨重、怪异的技术”，&ld...
原创
2021-07-22 17:14:00
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大数据平台如何选择？这是一个很头疼的问题。现如今是信息时代，每家公司的系统的数据量也越来越大，那么大数据平台如何选择呢？数据仓库还是用传统的数据库呢？“大数据平台如何选择”是不是要在数据仓库和数据库直接做个选择呢？大数据平台如何选择？其实不是说一定要在数据仓库和数据库之间做个选择。首先我们来说一下，BW是什么？BW全称是Business Warehouse，定位于数据存储，主要用来构建数据仓库，包
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2023-08-21 13:51:35
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1说说假增量我们都知道，对于BW来说，很多ECC的标准数据源自带了增量更新功能，每天各种凭证产生的增量数据会自动堆积到增量队列里，然后BW端做一个增量信息包按天把这些增量抽取到数据仓库里，非常轻松自然，对于客户和顾问，都是透明的自动的容易实施的，这也是上过ECC的企业数据仓库采用SAP BW的一个优...
原创
2021-07-22 16:49:25
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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数据仓库数仓有二位大神，Bill Inmon 和 Ralph Kimball。 Bill Inmon所写的书Buliding the data warehouse【中文版为数据仓库】, Ralph Kimball所写的The data Warehouse Toolkit【中文版为数据仓库工具箱】。 可以说 Bill Inmon 将Ralph Kimball 的理念，尤其是维度建模的理念融合了进去。
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2023-11-06 13:29:59
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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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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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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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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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