目录一、数据仓库概念二、数据仓库建模方法1.ER模型2.维度模型2.1事实表事实类型2.2维度表三、数据仓库设计一、数据仓库概念 数据仓库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，企业可从数据中获得宝贵的信息进而改进决策。同时，随着时间的
数据仓库作为企业提供决策支持而构建的集成化数据环境，本身并不产生或者消费数据，基本架构包含的是数据流入流出的过程，首先放上一张数据仓库的架构图。数据仓库作为中间集成化数据管理的一个平台，底层有多种数据来源，流入数据仓库之后对上层应用开放。 1、分析业务需求，确定数据仓库主题数据模型的创建依赖数据仓库主题的确定
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2023-06-02 13:00:47
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一.数据仓库定义数据仓库就是面向主题的、集成的、相对稳定的、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程、数据仓库中的数据面向主题，与传统关系数据库面向应用相对应。二.数据仓库与传统数据的区别 数据仓库是用于分析的数据库，传统的关系型数据库是面向业务的，为具体的业务提供支撑。数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出
原创
2018-05-31 15:48:00
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# 传统数据仓库
## 简介
数据仓库是一种用于存储和管理企业的大量数据的系统。它为企业提供了一种集成、整理和分析数据的方式，以支持决策和业务需求。传统的数据仓库是基于关系型数据库的，它采用了一种称为ETL（抽取、转换、加载）的过程来将数据从各个源系统中抽取出来，经过清洗和转换后加载到数据仓库中。
## 数据仓库架构
传统数据仓库的架构通常由以下几个主要组成部分组成：
### 源系统
源系统
原创
2023-08-23 03:50:08
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传统架构的数据仓库实现流程及代码示例
## 引言
在当今信息爆炸的时代，企业面临着海量数据的处理和分析需求。为了更好地管理和利用这些数据，数据仓库应运而生。传统架构的数据仓库是一种经典的数据处理和分析解决方案，本文将介绍如何实现传统架构的数据仓库，并给出相应的代码示例。
## 数据仓库实现流程
以下是实现传统架构的数据仓库的流程，我们可以用一个表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
数据仓库是什么？数据仓库是指具有主题导向、整合性、长期性与稳定性的数据群组，是经过处理整合，且容量特别大的关系数据库，用以储存决策支持系统所需的数据，供决策支持和数据分析使用。一般企业要做数据分析，商业智能BI和数据仓库二者缺一不可。也有些人会感到疑惑，自己的数据仓库还没建立，如何做商业智能BI？是不是得先建数据仓库？无论哪一种BI项目，都需要从各级管理者的决策性思维出发，建立分主题的数据模型，从
数据仓库是从操作系统和外部数据源派生的集成历史数据的中央存储库。作为商业智能的核心部分，数据仓库使企业能够进行广泛的商业决策，包括产品定价，业务扩展和对新生产的投资模式。除了协助分析和报告之外，数据仓库还为企业提供以下用途：保持数据分析独立于生产系统。由于企业每天使用的运营数据库不具备运行复杂的分析查询能力。这样的数据仓库可以使企业在运行此类查询的时候不影响生产系统。为不同的数据源提供统一性。针对
原创
2021-05-27 20:51:06
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数据仓库分层的原因1通过数据预处理提高效率，因为预处理，所以会存在冗余数据2如果不分层而业务系统的业务规则发生变化，就会影响整个数据清洗过程，工作量巨大3通过分层管理来实现分步完成工作，这样每一层的处理逻辑就简单了标准的数据仓库分层：ods（临时存储层），pdw（数据仓库层），mid（数据集市层），app（应用层）ods：历史存储层，它和源系统数据是同构的，而且这一层数据粒度是最细的，这层的表分为
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2023-07-13 16:19:59
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数据仓库的定义 主要用于支持决策，面向分析型数据处理；其次对多个异构成的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库的数据一般不再修改。面向主题、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合，用于支持管理决策1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理 2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行分组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。 面
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2023-09-15 21:52:46
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第二篇 提取、转换和加载章节目录第5章：源数据提取第6章：导入时间维第7章：初始化导入第8章：定期导入第9章：周期导入计划 本篇概述 在这部分，第二篇，讨论如何装载一个多维数据仓库的过程。该过程被称为：ETL，提取、转换和加载的简写。提取就是从数据源获得数据仓库需要的数据。转换是预处理数据的过程。
一、数据仓库 数据仓库（Data Warehouse），是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业，改进业务流程、控制成本、提高产品质量等数据仓库，并不是数据的最终目 的地，而是为数据最终的目的地做好准备。这些准备包括对数据的：清洗，转义，分类，重组，合并，拆分，统计等等二、项目需求 1、用户行为数据采集平台搭建 2、业务数据采集平台搭建 3、
编程：处理数据 关系型数据库：mysql oracle sqlserver db2 非关系统数据库no-sql：redis oracle的优势：安全性更高 数据处理能力更强：存储、处理更多的数据 LAMP :Linux+Apache+Mysql/Mari
一、数据库技术发展概述1. 数据库技术的发展概述数据建模和数据库管理系统核心技术为主，内容丰富、领域宽广的一门学科，带动了一类巨大的软件产业——数据库管理系统（DBMS）产品及其相关工具和解决方案。数据模型是数据库系统的核心和基础。 数据库技术发展的一个显著特征是数据库技术与其他计算机技术相结合。2. 数据库技术的发展阶段 2.1 第一代数据库系统&
目录1经典传统数仓架构2离线大数据数仓架构3数据仓库三层数据运营层,源数据层（ODS）（Operational Data Store）数据仓库层（DW）（Data Warehouse）数据应用层ADS(Application Data Service) 事实表(Fact Table)维表层(Dimension)4数据仓库和数据库的区别(t数据库,a仓库) 5.关系模型(ER模型
# 传统数据库和数据仓库的区别
## 简介
在讲解传统数据库和数据仓库的区别之前，首先需要了解什么是数据库和数据仓库。数据库是指数据的集合，它采用结构化的方式组织和存储数据，方便对数据进行增删改查的操作。而数据仓库则是一个用于存储和分析大量数据的仓库，它主要用于支持决策和业务分析。
## 流程
下面是实现传统数据库和数据仓库的区别的一般流程：
1. 创建数据库/数据仓库
2. 定义数据模型
原创
2023-07-29 12:03:16
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Q：现在做传统数仓，如何快速转到大数据数据呢？其实很多小伙伴都是从传统数据仓库转到大数据的，今天就结合身边的同事经历来一起分享一下。一、数据仓库数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。也就是说，数据仓库汇总有可能有很多维度数据的统计分析结果，取百家之长（各个数据源的数
有朋友看了之后反馈，说这文章好是好，但是相当于做了一个架构层面的科普。但是想转型的同学还是不知道具体该咋做才能转型，入职新工作啊。这个问题很简单啊，学几个工具就OK了。而且，你入职之后就会发现，其实就是title前面加了一个“大”字，建表的地方变了，etl工具变了而已，所有的方法论、工作流程完全一样。数据仓库好伴侣：Kylin传统建数仓，基本上都还是关系型数据库+BI工具那一套。现在有些BI工具也
原创
2021-03-18 20:40:29
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数仓工程师转型加薪之路
原创
2021-07-15 16:59:08
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数据模型是现实世界数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义。由于计算机不能直接处理现实的事物，所以人们只有将现实事物抽象转成数字化的数据，才能让计算机识别处理。数据模型是数据库中数据的存储方式，是数据库系统的基础。数据模型主要包括概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型三方面。数据模型所描述的部分包含数据结构、数据操作和数据约束三个部分。数据结构用于描述系统的静态特征，包括数据的类型、内容、性
1. 数据仓库的诞生背景 1.1 数据仓库诞生的原因 * 历史数据积存 * 企业数据分析需要 1.2
