一、关系模式 关系型数据库设计时，遵照一定的规范要求，目的在于降低数据的冗余性和数据的一致性，目前业界范式有：第一范式（1NF） 第二范式（2NF） 第三范式（3NF） 巴斯-科德范式（BCNF） 第四范式（4NF） 第五范式（5NF）1）第一范式（1NF） 域都是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项。 例如下面这张表：“商品”字段就不是原子性的，可以分割成“4件”和“毛衣”。2）
从结构的角度看，有三种数据仓库模型：企业仓库、数据集市、和虚拟仓库。
超级服务器或并行结构平台。它需要广泛的业务建模，可能需要多年的时间来设计和建造。
实现数据集市的周期一般是数周，而不是数月或数年，然而，如果它的规划不是企业范围的，从长远讲，可能会涉及很复杂的集成。根据数据的来源不同，数据集市分为独立的依赖的二类。在独立的数据集市中，数据来自一个或多个操作型数据库或外部信息提供者，或者是一个
原创
2004-11-02 16:26:00
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# 数据仓库模型实现教程
## 一、整体流程
为了实现三种数据仓库模型，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建数据库 |
| 2 | 创建数据表 |
| 3 | 插入数据 |
| 4 | 查询数据 |
| 5 | 更新数据 |
| 6 | 删除数据 |
| 7 | 关闭数据库连接 |
## 二、具体步骤及代码示例
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原创
2023-09-04 08:18:27
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数据仓库思维导图：https://www.processon.com/view/link/5b7ccc10e4b08d3622b898a41. 数据仓库的概念 操作型数据库&决策支持数据仓库的区别 2. 数据仓库的体系结构 1、数仓的物理结构 图 数据仓库的物理结构 当前基本数据：最近时期的业务数据，数据量大，用户关心； 当前基本
# 数据仓库三层体系结构实现流程
## 1. 概述
数据仓库三层体系结构是一种常见的数据仓库架构，它包括了数据源层、数据存储层和数据使用层。在这篇文章中，我将告诉你如何实现这一体系结构，并提供每个步骤中所需的代码示例和解释。
## 2. 流程概览
下表展示了实现数据仓库三层体系结构的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1：准备数据源 | 确定数
原创
2023-08-23 03:28:29
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数据源：数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于关系型数据库RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；目前，我们的数据仓库的数据源主要是内部信息，也就是来源于各个信息系统下的关系型数据库。数据的存储与管理：整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。针对现有
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2023-07-04 14:50:57
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数据仓库建设一、数据仓库概念1.数仓架构 我们在谈到数据仓库，都会提到数仓架构，那么数仓架构到底是什么呢？首先，架构就是把一个整体工作按需切分成不同部分的内容，由不同角色来完成这些分工，并通过建立不同部分相互沟通的机制，使得这些部分能够有机的结合为一个整体，并完成这个整体所需要的所有活动。而数仓架构就可以理解为是构成数据仓库的组件以及之间的具有交互机制的关系。 如上图所示，数仓的数据源可能来自业务
体系结构从用户角度，数仓的基本结构：(1)数据源（Data Source）数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包含企业内部信息（内部数据源）和外部信息（外部数据源），历史数据。(2)数据的存储与管理（Data Storage）数据仓库系统的核心。数据仓库依照数据的覆盖范围能够分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(通常称为数据集市) 。(3)应用工具（Application Tools）联机
原创
2023-08-22 08:58:56
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数仓设计指对数据仓库的各项组成进行规划，在正式建设数仓之前形成指导性建设方案。数仓设计主要分为两部分：数据仓库同操作型业务系统的数据接口设计和数仓自身建设设计。本文从多个方面探讨数仓的设计要点，给出需要注意的问题，提供部分实践建议。1. 体系结构体系结构从整体描述数仓，是数仓的数据架构，包括数据导入、ETL、数仓建设、OLAP引擎以及数据的最终使用。上图是一个典型的数仓体系结构。源数据经过ETL，
Oracle数据仓库的体系结构可以分成三个层次：
数据获取层：Oracle Database Enterprise ETL Option + Oracle Database Data Quality Option 在Oracle Database 10g 同一个软件中实现了从数据模型设计，数据质量管理，ETL 流程设计和元数据管理的全部功能。所有的 ETL 过程可以通过Oracle数据仓
原创
2011-03-17 11:51:00
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当所有维表都直接连接到“ 事实表”上时，整个图解就像星星一样，故将该模型称为星型模型，如图 1 。
星型架构是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余，如在地域维度表中，存在国家 A 省 B 的城市 C 以及国家 A 省 B 的城市 D 两条记录，那么国家 A 和省 B 的信息分别存储了两次，即存在冗余。
当有一个或多个维表没有直
抽取适当的数据源数据。数据仓库不是简单的生产系统的业务数据的堆积，简单地将生产系统的数据进行堆积的结果将会建成一个数据垃圾堆而不是数据仓库。我们只要选取对现在和将来决策分析有用的业务数据进行积累就可以了。 转化、清洗、重构等数据加工过程。因为数据仓库中的数据是面向分析和决策的，必须将业务数据进行重组才能达到这个目的。数据仓库中的数据结构往往与业务系统中的数据结构是有非常大差异的。 建立海量、高效的
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2023-07-19 23:10:51
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目录01. 架构演进02. 逻辑分层03. 数据调研04. 主题域划分05. 数仓规范06. 数据治理07. 数仓理念 01. 架构演进离线数据仓库到实时数据仓库，从lambda架构到kappa架构、再到混合架构。02. 逻辑分层数仓分层，一般按ods->dw->dm整体架构。不同的企业，不同的业务场景，有衍生出不同的分层架构模式。例如经典四层架构：ods->dwd->d
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2023-08-30 14:52:28
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对于
数据仓库
体系结构的最佳问题，始终存在许多不同的看法，甚至有人把Inmon和Kimball之争称之为数据仓库界的“宗教战争”，那么本文就通过对两位提倡的数据仓库体系和市场流行的另一种体系做简单描述和比较，不是为了下定义那个好，那个不好，而是让初学者更明白两位数据仓库鼻祖对数据仓库体系的见解而已。
首先，我们谈In
BI体系结构和数据仓库设计(2011-02-14 14:26:41)BI体系结构和数据仓库设计 一个数据仓库解决方案经常与一个大型BI策略有关。
原创
2021-07-26 09:58:57
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[作者 :duzhaoyi2000 ]一个典型的企业数据仓库系统通常包含数据源、数据存储与管理、OLAP服务器以及前端工具与应用四个部分。
数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于企业操作型数据库中
传统关系型数据仓库的问题包括：成本高、计算封闭、性能差、管理难。那么，关系数据仓库问题多，为什么还要用呢？为什么不直接使用文件系统存储？我们为什么需要一种文件型数据仓库 / 集市！！！
原创
2019-03-04 12:16:32
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16.2 数据仓库、商业智能的体系结构如图16-5所示是数据仓库/商业智能的完整的体系结构图，根据数据的不同形态，整个体系被划分为4个大的层面，并根据数据的处理和应用过程再细分成7个环节。从数据源经过抽取（Extra，E）、转换（Transform，T）、装载（Load，L）过程加载到中央数据仓库，再从数据仓库经过分类加工放到数据集市（DM，Data Market），或者将数据集市中
一、数据仓库概述前言 阅读本文前，请先回答下面两个问题： 1. 数据库和数据仓库有什么区别？ 2. 某大公司Hadoop Hive里的关系表不完全满足完整/参照性约束，也不完全满足范式要求，甚至第一范式都不满足。这种情况正常吗？ 
Oracle数据仓库的体系结构可以分成三个层次： 数据获取层：Oracle Database Enterprise ETL Option + Oracle Database Data Quality Option 在Oracle Database 10g 同一个软件中实现了从数据模型设计，数据质量管理，ETL 流程设计和元数据管理的全部功能。所有的 ETL 过程可以通过Oracle数据仓库中提供的
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2023-05-26 16:50:18
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