今天这篇文章，给大家讲述一下数据仓库的架构模式，作为我们一起探讨的内容。希望大家留言、评论，我们一起学习。一 说到数据仓库，那么我们先来了解一下数据仓库的基本概念。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。通俗一点说就是，数据仓库就是集合了各源系统的数据，同时对数据进行ETL，并最终作为数据服务
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2023-08-03 23:39:35
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随着互联网规模不断的扩大，数据也在爆炸式地增长，各种结构化、半结构化、非结构化数据的产生，越来越多的企业开始在大数据平台下进行数据处理。本文主要从总体思路、模型设计、数据架构、数据治理四个方面介绍了如何利用大数据平台的特性，构建更贴合大数据应用的数据仓库。— 01 —总体思路随着互联网规模不断的扩大，数据也在爆炸式地增长，各种结构化、半结构化、非结构化数
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2023-06-20 09:52:08
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一、数据仓库实施流程：梳理指标体系：根据公司实际指标体系，简单的做下总结确定数据来源 如哪些业务系统，订单、商品、库存、供应商、合作商、采购、营建、资产、运营等系统。确定各系统的数据体系 如现制商品数、外购商品数、等效商品数、客均商品数、响应时长、超时时长、外送时长、准时率等。数据域划分
如用户域（用户注册、用户消费、用户留存）、流量域（用户下载、用户启动、用户使用（页面访问、下单、分享、点击）、
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2023-07-18 08:47:30
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前言 随着敏捷开发的发展，Devops成为每个组织的事实上的标准，我们能否使数仓开发敏捷起来？让我们研究一下数仓的核心，数据建模(主要是DataVault模型)。DataVault模型是否有助于数仓的健壮性和可扩展性？在讨论这些要点之前，这里有一个快速的背景知识。
DataVault是一种建模方法，由
Hubs(业务键)，Links(关系) 和
Satellite(上下文
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2024-01-01 06:25:48
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数据仓库设计数据仓库分层规划优秀可靠的数仓体系，需要良好的数据分层结构。合理的分层，能够使数据体系更加清晰，使复杂问题得以简化。以下是该项目的分层规划。 数据仓库构建流程以下是构建数据仓库的完整流程。数据调研数据调研重点要做两项工作，分别是业务调研和需求分析。这两项工作做的是否充分，直接影响着数据仓库的质量。业务调研业务调研的主要目标是熟悉业务流程、熟悉业务数据。熟悉业务流程要求做到，明
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2024-04-26 09:59:27
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一、DWD层明细事实表设计事实表有粒度大小之分，基于数据仓库层次架构，明细事实表一般存在于dwd层，该层事实表设计不进行聚合、汇总动作，仅做数据规范化、数据降维动作，将多个实事表的内容汇总到一张表中,同时数据保持业务粒度，确保数据信息无丢失。数据降维： 为了提高模型易用性，将常规维度表中的常用属性数据冗余到相应的事实表中，从而在使用的时候避免维表关联的方式，既为数据降维。事实表的设计主要是根据业务
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2023-11-06 22:17:18
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时间维度表的制作1 需求背景在大数据分析模块中，我们需要从不同的维度分析主题表，包括常用的公用维度：时间维，地区维度，教育信息维…以及各种各样的业务维度：员工维度，部门维度…，业务维度就是我们从哪些角度去分析业务过程，本文就是做一张常用时间维度表。时间维表由于是可预见的，因此可以一次性导入未来几十年的，当然对于一些节假日的设置可能只能获取未来一年的，因此可以每年全量更新一次。2 维表设计给出时间维
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2024-01-10 19:50:01
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修改预订树遍历现在，我们来看看存储树的另一种方法。递归可能很慢，所以我们宁可不使用递归函数。我们也希望最小化数据库查询的数量。我们最好只对每个活动进行一次查询。我们将从水平的方式展开我们的树。从根节点（'Food'）开始，并在其左边写1。按照树进行“水果”，并在其旁边写一个2。这样，在每个节点的左侧和右侧写一个数字时，沿着树的边缘走（遍历）。最后一个数字写在“食物”节点的右侧。在这个图像中，您可以
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2024-08-27 17:40:27
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Rollup 与查询基本概念Aggregate 和 Unique 模型中的 ROLLUPDuplicate 模型中的 ROLLUPROLLUP使用说明 基本概念ROLLUP 在多维分析中是“上卷”的意思，即将数据按某种指定的粒度进行进一步聚合。Rollup 可以理解为 Table 的一个物化索引结构。物化 是因为其数据在物理上独立存储，而 索引 的意思是，Rollup可以调整列顺序以增加前缀索引
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2024-10-24 09:57:25
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什么是架构架构的第一性原理：降本增效1. 对业务场景抽象后得出的支撑骨架2. 架构因业务场景而生被业务场景所抛弃3.架构没有最好只有最合适- 研发的技术能力
- 业务的复杂度
- 数据规模大小
- 时间成本
- 运维能力4.最合适的架构都是业务场景Balance的结果 场景驱动架构增长，架构是天时地利人和的融合结果 互联网软件架构演变单体架构客户端 APP, H5，小程序服务
在这次分享会开始之前，对所有战斗在项目第一线及奔赴现场的同学们，真切的道一声辛苦了！ 本次的分享涵盖了 交付物、数据仓库设计、需求变更及处理方法、问题记录1.交付物： 《库表检查记录》 《API接口文档》 《数据架构图》 《数仓资源访问方式》数据库类型、数据库位置，面向的是不会使用数据库的客户。 《数据仓库设计文档》贴源层-标准层-基础数据层-集市层-应用层，(Excel结构参照模板) 《数据质量
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2023-10-19 22:22:00
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# 如何实现结构设计与架构设计
结构设计与架构设计是软件开发中至关重要的步骤，它们关系到系统的可维护性、扩展性和可读性。对于初学者来说，在一开始理解这些概念可能会感到困惑。本文将带你一步步了解如何进行结构设计与架构设计，并通过代码示例增强你的理解。
## 流程概述
在进行结构设计与架构设计时，通常可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
CRUDQ操作的仓储设计。仓储设计主要依照以下几个思路： 一、 本项目数据操作依拖于EF框架，EF框架的数据操作主要按以下步骤进行： 1. 定义一个继承自System.Data.Entity.Infrastructure.DbContext类的子类； 2. 子
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2024-03-26 17:47:21
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数据仓库和我们常见的RDBMS系统有些亲缘关系，但它又有所不同。如果你没有实施过数据仓库，那么从设定目标到给出设计，从创建数据结构到编写数据分析程序，再到面对挑剔的用户的评估，整个过程都会带给你一种与以往的项目完全不同的体验。一句话，如果你试图以旧有的方式创建数据仓库，那你所面对的不是预算超支就是所建立的数据仓库无法良好运作。 在处理一个数据仓库项目时需要注意的问题很多，但同时也有很多有建设性的参
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2023-10-31 11:50:37
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1、把你表中经常查询的和不常用的分开几个表，也就是横向切分2、把不同类型的分成几个表，纵向切分3、常用联接的建索引4、服务器放几个硬盘，把数据、日志、索引分盘存放，这样可以提高IO吞吐率5、用优化器，优化你的查询6、考虑冗余，这样可以减少连接7、可以考虑建立统计表，就是实时生成总计表，这样可以避免每次查询都统计一次8、用极量数据测试一下 数据仓库解决的是数据挖掘，共享，和大数据量存储有什么根本关系
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2023-12-19 16:48:18
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1 概述 树形数据，主要关注的是： 1> 如何将数据高效地以树形的形式展现给用户 2> 通过某个节点找到所有的父节点。 3> 获取某个节点的所有的后继节点（包括子节点的子节点） 至于添加、修改、删除和通过一个父节点获取对应的子节点，都是可以很容易的实现。2 邻接模型 2.1业务：文件存放位置，在档案管理中，需要为文件的存放位置建模，文件存在抽屉，然后抽屉在某个柜子中，柜子在某个房
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2024-01-29 16:26:07
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数据仓库（Data Warehouse）和关系型数据库（Relational Database）是两个不同但在数据管理和存储方面有关联的概念。1.定义： 2.数据仓库： 数据仓库是一个用于集成、存储和分析大量结构化数据的系统。它通常包含来自不同来源的数据，并经过清洗、转换和加载（ETL）等过程，以支持决策支持和业务智能。数据仓库旨在提供高性能的查询和分析，以便用户可以从中获取洞察。 3.关系型数据
数据结构设计
原创
2021-07-08 14:38:31
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# 数据仓库实施：概述与示例
数据仓库（Data Warehouse）是企业数据管理的重要组成部分，它聚合来自不同来源的数据，支持决策分析和业务智能。实施数据仓库可以帮助企业更好地理解客户行为、识别市场趋势，进而制定科学的商业决策。本文将探讨数据仓库的实施过程，并提供代码示例以及可视化图示。
## 数据仓库实施过程
数据仓库的实施通常包括需求分析、数据建模、ETL过程、数据加载和报告生成等几
很多人都将 数据库设计范式 作为数据库表结构设计“圣经”，认为只要按照这个范式需求设计，就能让设计出来的表结构足够优化，既能保证性能优异同时还能满足扩展性要求。殊不知，在N年前被奉为“圣经”的数据库设计3范式早就已经不完全适用了。这里我整理了一些比较常见的数据库表结构设计方面的优化技巧，希望对大家有用。 由于MySQL数据库是基于行(Row)存储的数据库，而数据库操作 IO 的时候是以 page
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2023-09-22 18:07:15
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