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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前面的文章中讲到了OLTP、OLAP的概念，简单回顾下一个是代表像业务系统，主要处理业务流程的。一个是代表BI的分析型系统，主要是处理分析的，典型的代表就是数据仓库。OLTP就是Online Transaction Processing System，在线事务处理系统;OLAP则是Online Analytical Processing System，在线分析处理系统。但是严格意义上来讲，OLAP
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2023-09-05 16:25:47
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在数据仓库建设中，概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。conceptual data model概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，它以数据类的方式描述企业级的数据需求，数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。在概念数据模型中不包括实体的属性
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2023-06-30 22:31:32
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前期回顾：⼤数据是如何产⽣的？大数据的特点是什么？什么是埋点？如何进行数据埋点？【超详细介绍】对于这么多种类，这么大体量的数据是如何存储的呢？所以数据仓库就应景而生了。 目录数据仓库（数据是如何存储的）1 什么是数据仓库？2 数据仓库解决什么问题？3 数据仓库的主要特征4 数据仓库与数据库区别5 数据仓库架构6 数据仓库元数据管理什么是元数据？元数据具体的工作内容元数据分为技术元数据和业务元数据7
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2023-10-20 07:40:36
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先让我们看看数据仓库的定义，数据仓库的创始人 Bill Inmon 是这样定义的：数据仓库是 为支持决策管理建立的，是面向主题、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合。 从数据仓库的定
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2023-09-28 07:57:34
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# 理解数据仓库中的 Cube 概念
## 一、什么是数据仓库 Cube？
数据仓库是一个用来存储历史数据的集中式数据库，数据的存储和处理通常是为了支持数据分析。而 Cube 概念是数据仓库中的关键部分，它被用来表示多维数据模型。Cube 允许用户从不同的维度（例如时间、地点、产品等）查看和分析数据。
## 二、流程概述
以下是实现数据仓库 Cube 的基本步骤概述：
| 步骤
# 如何实现数据仓库 cube tiles
## 整体流程
首先让我们了解一下实现数据仓库 cube tiles 的整体流程。我们可以将这个过程分为以下几个步骤：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 创建 cube
创建 cube --> 加载数据
加载数据 --> 构建 cube tiles
构建 cube tiles --> 完
原创
2024-05-04 04:21:47
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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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2024-05-27 17:00:29
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概述
数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。那么，数据仓库与传统数据库比较，有哪些不同呢?
数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的
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2023-08-24 22:19:33
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在上一篇文章中由业务分析方法引入维度建模，同时介绍了维度建模的基本组成——事实表和维度表，维度建模下的数据组织形式：星型模型。本篇介绍维度建模的另一个数据展现形式——数据立方体(data cube)，以及数据立方体的操作方式。01 定义与基本元素在计算系统中，数据立方体(OLAP cube)是用于存储数据值的多维数组，叫立方体只是在用3D的概念理解3个维度的数组。广义概念上，数据立方体可以是2维，
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2023-08-01 18:03:55
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数据仓库建模（数据立方体和三种模式） 1.数据立方体（data cube) （1）常用概念数据立方体：数据立方体允许以多维对数据建模和观察。实际是N维结构，可以简单看做3-D集合结构维：一个单位想要记录的透视或者实体例如：一个数仓sales记录商店的销售设计维time、item、branch和location 维度表：每个维都可以有一个与之相关联的表，里面会有相关的属性（字段）该表称作维表，用来描
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2024-08-26 10:43:46
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多维数据分析的概念非常容易引起疑惑，它常常让人联想到超越三维的更高维空间中的一些几何概念。其实这是完全没有必要的，多维数据分析概念本质上是极为简单和容易理解的，今天小编就用深入浅出的方式介绍这几个概念。多维数据结构概念一：Cube（又称多维数据集或数据立方体）举个例子，您在超市结账后会得到一个小票，上面有时间、店铺、商品类别、商品单价、购买数量、消费金额等信息，如果把某个地区全部消费者的小票收集到
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2024-01-08 18:25:06
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前言数据湖近几年迅速蹿红，今天笔者做一个综述，包括数据湖的缘起、数据湖的定义、数据湖的特征、数据湖的技术、数据湖的趋势和数据湖的案例六大部分，如果你要入门数据湖，一定要看一看。数据湖的缘起10年前，Pentaho公司（一家开源BI公司）的CTO詹姆斯·迪克森在他的博客中第一次提出“数据湖”（Data Lake）的概念；10年后的今天，在业界“数据中台”大火的时代背景下，再来讨论“数据湖”，应该别有
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2024-10-19 09:02:31
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文章目录一 Kylin Cube构建原理1 维度和度量2 Cube和Cuboid3 Cube构建算法（1）逐层构建算法（layer）（2）快速构建算法（inmem）4 Cube存储原理二 Kylin Cube构建优化1 使用衍生维度（derived dimension）2 使用聚合组（Aggregation group）3 Row Key优化4 并发粒度优化 一 Kylin Cube构建原理1
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2023-11-12 20:28:47
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Graph Cube: On Warehousing and OLAP Multidimensional Networks研究背景 数据仓库是一种为企业进行决策制定的工具。区别于数据库，数据仓库的主要功能并非保存数据，而是为数据分析师，战略制定者获取有价值信息提供服务的。 如上图所示，数据仓库的基本模型是数据立方体(Cube)，数据立方体由多个方体(Cuboid)组成。每个方体可以表示为一张
一、数据架构及分层序号层次名称简称功能定位1数据仓库数据缓冲层STG源业务系统的数据增量或快照，保存细节数据，按日存储为主2贴源明细层ODS用于合并、存储生产系统历史至今数据，按照业务归属存储数据，并进行数据脱敏及脏数据清洗处理3整合明细层DWD按照业务过程整合明细数据，在保持原子粒度的基础上，完成名称+维度标准化、数据预关联，并以逆范式宽表落地4共性加工层DWS基于应用集市沉淀的通用类属性、指标
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2023-11-16 15:23:50
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什么是数据仓库中的cube表？
数据仓库中的cube表是一种用于多维数据分析的表格，它通过将数据按不同维度和聚合方式进行组织，以便快速获得所需的信息。这些cube表通过“立方体”结构，可以轻松地进行切片、切块和钻取等操作，从而帮助用户深入理解数据背后的趋势和模式。下面我们就来详尽地探讨一下cube表的各个方面。
四象限图可以帮助我们理解cube表在数据分析中的重要性，以及它与其他表类型之间的关
# SQL Server 数据仓库中的 Cube 配置教程
## 介绍
在数据仓库中，Cube 是一种存储数据的多维数据集，可以用来进行快速查询和分析。通过正确地配置 Cube，用户可以获得所需的信息并便于理解。接下来，我们将指导您完成 SQL Server 数据仓库中 Cube 的配置流程。
## 流程概述
以下是配置 Cube 的基本步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-16 03:46:23
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SQLServer高级查询与T-SQL编程实现仓储库存管理系统 SQLServer高级查询与T-SQL编程SQLServer高级查询与T-SQL编程实现仓储库存管理系统1、语言和环境2、功能需求3、使用DDL创建数据库StorageDB4. 使用DDL分别创建库存物品表(ProductsInfo)及进出库记录表(Recode)结构及约束5. 使用DML向数据表中插入如下数据6. 创建视图用于查询进
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2024-09-13 14:48:28
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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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