将我们所有的历史数据进行集中的存储，然后就可以在一个地方进行数据分析，从而节省工程团队的时间。 数据库和数据仓库最大的不同是解决的问题不同.  
如何从优化SQL入手提高数据仓库的ETL效率 作者：周四阳 蔡自兴1 引言 数据仓库建设中的ETL(Extract, Transform, Load)是数据抽取、转换和装载到模型的过程，整个过程基本是通过控制用SQL语句编写的存储过程和函数的方式来实现对数据的直接操作，SQL语句的效率将直接影响到数据仓库后台的性能。 
数据仓库——存储优化管理方法存储优化管理的方式包括数据压缩、数据重分布、存储治理项优化、生命周期管理等方法。数据压缩 在分布式文件系统中，会将数据存储3份，这意味着存储1TB的逻辑数据，实际上会占用3TB的物理空间。使用盘古RAID file格式的文件，将存储比从1：3提高至1:1.5。这样做的缺点是数据块损坏时的修复时间比原来更长，读的性能也有损失。数据重分布 由于每个表的数据分布不同，插入顺序
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2023-08-14 10:34:13
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维度退化Kimball书中对退化维度的描述为：操作型事务控制号码，例如：订单号码，发票号码，提货单号码通常产生空的维度，经常保存为事实表中的退化维度。退化维度是没有对应维度表的维度键。维度退化可以这样理解：将维度表中的维度退化到事实表中比如说订单id，这种量级很大的维度，没必要用一张维度表来进行存储，而我们进行数据查询或者数据过滤的时候又非常需要，所以这种就冗余在事实表里面，这种就叫退化维度，ci
在实际过程中缓慢变化为是用到很多的。在数据库中维度的属性会随时间的变化而发生缓慢的变化。缓慢变化维是ETL对数据仓库维度表的更新技术。之后的小例子是在informatica中缓慢变化的操作。 在informactica中缓慢变化维使用向导的形式创建。找到mapping->wizards->slo
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2023-10-10 10:22:20
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首先说一下概念，缓慢变化维（Slowly Changing Dimensions）指的是：维度表里面的数据并非是始终不变的，总会随着时间发生变化：假设我们有一张我们公司的销售员维度表如下，记录了每个销售员的一些基本信息，那么随着时间的变化销售员可能会在各省公司间调岗，如将周杰伦调入北京分公司，针对这种变化，业务系统会直接将业务数据库中周杰伦的地址直接update为北京，而不会考虑历史变化，不过在数
原创
2023-05-18 11:22:56
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2.3 维度退化 不可能将所有与业务相关的维度分类到一个紧凑的表集合中。类似这样的情况，将一个或者多个维度存储到事实表中是合适的选择。采用这种方法，存储事实表中的维度列被称为退化维度，退化维度的过程称为维度退化。  
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2023-08-13 16:52:15
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整个系列的文章从银行数据仓库架构，ETL，模型，数据管理以及几大方面应用介绍了数据仓库，可以让大家对银行数据仓库有个概要的了解，但在各子系统设计，技术方面没有太深入介绍，后续也会陆续补充。作为这个系列文章的最后一节，简单谈谈对银行数据仓库发展的一些想法。 &
原创
2019-08-25 10:45:45
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数仓分层一.分层的作用二、ODS (opreational data store)三、DWD(data warehouse detail)1.概览2.步骤4.具体需要做的事情5.举例四、DIM1.概念2.举例五、DWS(data warehouse service)1.概念2.举例六、DM(data market)1.概念2.举例七、APP/ADS1.概念2.举例 一.分层的作用数仓分层的目的是
为何要引入数据仓库？企业建立数据仓库是为了填补现有数据存储形式已经不能满足信息分析的需要。数据仓库理论中的一个核心理念就是：事务型数据和决策支持型数据的处理性能不同。企业在它们的事务操作收集数据。在企业运作过程中：随着定货、销售记录的进行，这些事务型数据也连续的产生。为了引入数据，我们必须优化事务型数据库。处理决策支持型数据时，一些问题经常会被提出：哪类客户会购买哪类产品？促销后销售额会变化多少？
（五）进阶技术 8. 退化维度 本篇讨论一种称为退化维度的技术。该技术减少维度的数量，简化维度数据仓库的模式。简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度。需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。 ...
原创
2021-07-09 10:36:28
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（五）进阶技术 8. 退化维度 本篇讨论一种称为退化维度的技术。该技术减少维度的数量，简化维度数据仓库的模式。简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度。需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。 ...
原创
2022-03-28 17:50:38
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缓慢变化维定义 Wikipedia中的定义： Dimension is a term in data management and data warehousing that refers to logical groupings of data such as geographical location, customer information, or product information.
数据降维和数据集的操作数据的特征选择sklearn.feature_selectionPCA降维数据集的划分数据集进行分割estimator的工作流程 数据的特征选择降维本质上是从一个维度空间映射到另一个维度空间，特征的多少别没有减少，当然在映射的过程中特征值也会相应的变化。举个例子，现在的特征是1000维，我们想要把它降到500维。降维的过程就是找个一个从1000维映射到500维的映射关系。原
目录一、数据库和数据仓库二、数仓的分层三、数据仓库技术架构3.1.数据采集3.1.1 业务数据3.1.1 行为数据3.1.1 其他文件数据3.2.数据通道3.3.数据存储3.4.计算引擎3.5.系统调度四、数据仓库建模理论4.1.数据库3范式4.1.1 函数依赖概念4.1.2 3范式4.2.ER建模4.3.维度建模4.3.1 事实表4.3.2 维度表4.3.3 举例4.3.4 星型模型和雪花模型
文章目录数仓分层为什么要分层数据运营层：ODS（Operational Data Store）数据仓库层：DW（Data Warehouse）维表层：DIM（Dimension）数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle）数据服务层：DWS（Data WareHouse Servce）主题数据层：DWT(Data
前言无论你是否专门从事大数据开发，作为一个开发人员，应该都听说过数据仓库的概念，那你知道为什么会出现数据仓库？数据仓库究竟是干嘛的吗？有什么价值和意义呢？那么本文就带到入门，揭开数据仓库的面纱。数据仓库的由来数据仓库为何而来，主要解决什么问题的？先下结论：为了分析数据而来，分析结果为企业决策提供支撑。举个简单的例子，比如你们公司要要判断明年是否要进入生产口罩，那么就需要数据支撑，比如口罩市场的需求
1.代理关键字代理关键字一般是指维度表中使用顺序（序列）分配的整数值作为主键，也称为“代理建”代理关键字用于维度表和事实表的连接。在kimball的维度建模领域里，强烈推荐使用代理关键字的。在维度表和事实表的每一个连接中都应该使用代理关键字，而不应该使用自然关键字或者智能关键字（Smart Keys） 备注：数据仓库中的主键不应该是智能的，也就是说要避免通过主键的值就可以了
第一步：选择维度或新建维度。作为维度建模的核心，在企业级数 据仓库中必须保证维度的唯一性。以淘宝商品维度为例，有且只允许有 一个维度定义。第二步：确定主维表。此处的主维表一般是 ODS 表，直接与业务 系统同步。以淘宝商品维度为例， s_auction_auctions 是与前台商品中心 系统同步的商品表，此表即是主维表。第三步：确定相关维表。数据仓库是业务源系统的数据整合，不同业务系统或者同 一
一、退化维度1、概念退化维度的维度表可以被剔除，从而简化维度数据仓库的模式。 当一个维度没有数据仓库需要的任何数据的时候就可以退化该维度。需要把退化维度相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。 典型的退化维度有操作型事务控制号码，例如：订单号码，发票号码，提货单号码等2、针对订单号的退化维度订单事实表中的每个包含明细项的行都包括作为退化维度的订单号。与操作型表头/列表或父/子数据库不同，维度模
