# 实现数据仓库缓冲层的流程
## 1. 概述
数据仓库缓冲层（Data Warehouse Buffer Layer）是在数据仓库架构中的一个重要组件，它位于数据仓库的中间层，用于提供高效的数据查询和分析能力。以下是实现数据仓库缓冲层的流程，并附上代码示例和相应的注释。
## 2. 流程图
```mermaid
graph LR
A[开始] --> B[建立数据库连接]
B --> C[
一 常见的缓存形式 :1.文件缓存 (为了避免I/O开销,尽量使用内存缓存)2.内存缓存 二 为什么要使用缓存缓存数据是为了让客户端很少甚至不访问数据库服务器进行的数据查询,高并发下,能最大程度降低对数据库服务器的访问压力一般的数据请求:用户请求->数据查询->连接数据库服务器并查询数据->将数据缓存起来(缓存方式: HTML , 内存 , [JSON, 序
缓慢变化维（Slowly Changing Dimensions）缓慢变化维是维度技术中用于描述维度变化情况的一种分类。什么是SDC?在现实的实施中先说一下缓慢变化维的概念。缓慢变化维（Slowly Changing Dimensions）指的是：维度中的某一个或某几个属性不是固定不变，会随着时间的推移发生低频次改变。打个比方，小李在魔都奋斗多年，成功买房落户，那么小李的户籍地址就会发生变化；如果
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2023-08-03 15:14:16
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数据缓存 使用过Oracle数据库的人都知道，Oracle数据库的运行速度与效率，在同类数据库中是名列前茅的，特别是对大量数据进行访问时，更加有出色的表现。那么，Oracle数据库是靠什么实现的呢?笔者下面将通过一系列的文章，向大家展示Oracle数据库提供高性能运算的秘密。 Oracle数据库作为复杂运算的首选数据库，其首先是通过所谓的数据高速缓存来
一、如何分层结合Inmon和Kimball的集线器式和总线式的数据仓库的优点，分层为ODS【-MID】-DW-DM-OLAP/OLAM/app ODS层是将OLTP数据通过ETL同步到数据仓库来作为数据仓库最基础的数据来源。在这个过程中，数据经过了一定的清洗，比如字段的统一，脏数据的去除等，但是数据的粒度是不会变化的。ODS层的数据可以只保留一定的时间。 MID中间层是采用Inmon集线器架构的方
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2023-09-05 10:13:54
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数据仓库中的数据表，往往是分层管理、分层计算的；所谓分层，具体来说，就是将大量的数据表按照一定规则和定义来进行逻辑划分；ADS层： 应用服务层DWS层：数仓汇总层DWD层：数仓明细层ODS层：操作数据（最原始的数据）层 -- 贴源层DIM层：存储维表ODS层：对应着外部数据源ETL到数仓体系之后的表！DWD层：数仓明细层；一般是对ODS层的表按主题进行加工和划分；本层中表记录的还是明细数据；DWS
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2023-08-10 20:00:07
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一、各行业使用的分层模型不同的行业使用的分层也有所不同，但思想都差不多1.电信通讯stage层 ->bdl层 ->analysis层2.传统金融/保险ods层 ->pdm层 ->dm层3.互联网金融/电商odl层 ->bdl层 ->idl层 ->adl层二、专业术语ODL层 （Operational Data Layer）：操作数据层 保存原始数据。外
数据缓存区（database buffer cache）中的缓冲区（buffer）通过两个
列表管理：待写列表（write list）和最近最少使用列表（least recently
used（LRU）list）。待写列表中记录的是脏缓冲区（dirty buffer），即
其中数据已被修改且尚未写入磁盘的缓冲区。最近最少使用列表中
数据开发流程规范及数据监控1 数仓链路优化1.1 CDM概述CDM：公共数据层，由DWD+DWS+ADS+DIM共同构成（1）DWD核心：公共处理逻辑收敛和下沉（2）DWS+ADS的核心：统一公共指标和公共维度，减少数据的不一致性（3）DIM核心：建立整个业务范围内的一致性维度，并确保使用；1.2 公用数据沉淀CDM层需不断根据上游的数据需求，将公用数据沉淀到CDM层，为其他的数据需求提供服务，减
1.概述方法论的核心：从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。1.1 定位及价值统一、规范化的数据接入层（ODS）和数据中间层（DWD 和 DWS）提供标准化、共享的数据服务能力降低数据互通成本，释放计算、存储、人力等资源1.2 体系架构[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ruVWiiac-165071867
数仓为什么要分层合理的数据仓库分层一方面能够降低耦合性，提高重用性，可读性可维护性，另一方面也能提高运算的效率，影响到数据需求迭代的速度，近而影响到产品决策的及时性。建立数据分层可以提炼公共层，避免烟囱式开发，可见一个合适且合理的数仓分层是极其重要。通用分层设计思路ODS:操作型数据(Operational Data Store)，指结构与源系统基本保持一致的增量或者全量数据。作为DW数据的一个数
0、前言 初学数仓的同学都喜欢问一个很有意思的问题：数据仓库到底要分几层？我一般的回答都是：你想分几层就分几层。很显然， 虽然我是很认真的在回答，但是提问题的人会感觉非常不认真。还是完完整整的阐述一下数仓分层的基础逻辑吧。一、分层的意义 想要知道数仓要分几层，那就必须得先回答另一个问题：就是数据仓库为什么要分层？分层思想到底是在干什么？分层是为了解耦。请把这句话刻在脑
目录1、数据仓库ETL/ELTETL层建设遇到的挑战2、数据仓库ODS层3、数据仓库CDM层4、数据仓库ADS层这是一张典型的数据仓库架构图。按自下而上的顺序，分别为数据仓库ETL（Extract-Transform-Load）、ODS（Operational Data Store）层、CDM（Common Dimensional Model）层和ADS（Application Data Stor
目录1、ES数据库的简介2、ES数据库的特点3、ES的应用场景4、ES数据库和关系型数据库的比较5、ES的工作原理5.1、lucence存储和检索5.2 、ES写数据5.3、 ES读数据5.4、 ES检索关键词5.5、 ES删数据常见的五种数据库为：redis、mysql、ES、hbase、hive。其中的es是一种容纳较大规模并且交互性好的数据库，还是一个分布式文档数据库，其中每个字段都可被索引
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2023-07-14 17:18:56
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为什么叫BDM、为什么叫FDM 一、模型分层缓冲数据模型 BDM （Buffer data model） 源业务系统数据的快照，保存细节数据，按天分区，会保持最近一段时间数据。一般情况下，每个BDM表对应着源业务系统的一个表或者一个日志文件，数据结构与线上基本是对应的。绝大多数的数据快照是经过增量抽取策略抽过来了，对于不支持增量抽取策略或者数据量极少的表采用全量抽取的策略。基础数据模型 FDM （
SGA(system global area)系统全局区域，在内存中分配一份共享内存区域为oracle的一些关联进程运行所共享。如DBWn,PMON。SGA分为有以下几部分组成： 1.高速缓存区 2.重做日志缓存区 3.共享池 4.大池 5.java池 6.流池 7.固定SGA高速缓存区高速缓存区的主要作用于缓存从数据文件中读取
数据分层数据运营层：ODS(Operational Data Store)ODS层，最接近源数据层，为了考虑后续数据追溯，这一层不建议做过多的数据清洗工作，最好原封不动的接入原始数据。数据仓库层：DW(Data Warehouse)数据仓库层是我们在做数据仓库时要核心设计的一层，在这里，要从ODS层提取数据建立各种数据模型，DW层又细分为DWD层，DWM层和DWS层。DWD(Data Wareho
一、数仓如何产生价值当企业需要对不同来源、不同形式、不同主题的数据整合起来，供给数据分析、数据挖掘、数据报表使用时，有这么一个中间层将各种原始数据科学地加工处理成下游需要的样子。这个中间层就是数据仓库产生价值的地方。二、常见架构2.1 数据垂直划分--分层大多数的互联网公司的数仓结构，粗略的看一般都是分三层：ODS(操作数据层)、CDM(公共维度模型层)、ADS(应用数据层)，只是各个公司中间的C
顾名思义我们知道ID Mapping 的操作对象是ID，目标或者是动作是Mapping，也就是说我们要做的事情其实就是想把不同平台不同设备上的ID 打通，从而更好的去刻画用户，也就是说我们希望能打通用户各个维度的数据，从而更好的去服务业务服务用户通常公司有产品矩阵，而每个产品都有自己的注册账号产生的用户ID。从公司全局，整合用户表，用户行为数据来看，确定不同产品的用户ID是相同一个人非常重要, 选
为什么数据仓库要分层用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据；如果不分层的话，如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程，因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成，相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作，当数据发生错误的时候，往往我们只需要局部调整某个步骤即可。数据仓库分为那
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2023-09-10 11:44:06
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