目录1.11g的物理结构和逻辑结构2.全局系统区SGA和程序全局区PGA3. 9i中的自动PGA管理4. 10g中的自动SGA管理和MMAN进程和MMON进程5. 11g中的AMM配置和MMAN进程6.11g默认表空间的结构和特点1.11g的物理结构和逻辑结构 1.1 Oracle服务器由Oracle数据库和Oracle实例组成。Oracle数据库里的是看得见的，这些数据存
# 构建Inmon数据仓库：新手指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何构建一个Inmon风格的数据仓库。Inmon数据仓库是一种以数据为中心的设计方法，它强调数据的整合和清洗，以便于分析和报告。下面，我将详细介绍构建Inmon数据仓库的步骤，以及每一步所需的代码和解释。
## 构建流程
首先，让我们通过一个表格来概述整个构建流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
把这种规律应用到软件应用架构的发展方向上，当生产力和生产关系到了不可调和的矛盾时，也将导致软件架构的演变。这样演变将会进一步推动软件的发展，同时也会带来很多问题，因此在不同的阶段，采用不同的架构适应业务发展是有一定道理的。步子太小，容易夹着蛋，步子太大，容易扯着蛋 。从前文【PaaS服务之路漫谈（一）】的WEB应用技术的发展来看，WEB应用的服务架构模式的可以划分为Monolithic（整块架构）
一、RFM的基本思路RFM模型由三个基础指标组成：R：最近一次消费至今的时间F：一定时间内重复消费频率M：一定时间内累计消费金额RFM模型里，三个变量的含义是很具体的：M：消费越多，用户价值越高，越应该重点关注。R：离得越远，用户越有流失可能，越应该唤醒用户。F：频次越低，越需要用一次性手段（比如促销、赠礼），频次越高，越可以用持续性手段（积分） 来维护因此RFM能直接从数据推导出行动建议，是一种
NoSQL数据存储传统的架构方法是在服务之间共享一个数据库，而微服务却与之相反，每个微服务都拥有独立、自主、专门的数据存储。微服务数据存储是基础设施构建的重点，因为它提供服务解耦、数据存储自主性、小型化开发、测试设置等特性，有助于应用程序更快地交付或更新。选择理想的数据存储的第一步是确定微服务数据的性质，可以根据数据的特点将数据大致做如下划分。全局共享数据：缓存服务器是存储短暂数据很好的例子。它是
本文介绍建立维度模型的通用方法。接下来的的内容覆盖了从源系统装载数据与建立SSAS Cubes来展现数据到最终用户的详细内容 建立维度表虽然在不同的业务系统中表设计存在差异，但是他们通常都遵循一定的模式。一些标准方法在建立高性能数据仓库上是通用的。 使用代理键 在数据仓库中每个维度表都有一个代理键来单独标示一行维度记录。在SQLServer中，使用的是自
工厂模型一般分为七层：表示层，表示业务逻辑层，业务逻辑层，工厂，接口，数据访问层和模型层。为了实际需要一般将表示业务逻辑层和业务逻辑层合并为业务逻辑层。工厂模型一般在大型项目中应用较多，小型项目一般使用MVC模型，即模型、视图，控制(Model，View，Control)三层，这里就不细讲了。工厂模型之所以分为这么多层，是为了：1.方便管理，方便团队协作；2使项目开发更为智能化；3.各层之间互不干
一、简介 1.1 历史 搞数据仓库这么久，实践中发现首先搭建数据集市，还是清洗数据之后，直接进入数据立方体（形成维度表和实施表）形成核心数据仓库层，是个选择题... 随后发现这其实涉及到了数据仓库的历史问题，是采用Inmon建模还是采用Kimball建模？甚至有人称之为数据仓库界的宗教之争。下面我说
原创
2021-08-24 16:03:00
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Inmon数据仓库采用自上而下的方法。它将数据仓库定义为整个企业级的集中存储。数据仓库存放着最低的详细级别的原子
原创
精选
2023-03-20 10:26:29
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DW 数据仓库数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。EDW 企业数据仓库数据仓库(DW)概念的创始人W. H.Inmon对数据仓库下了这样的定义：“数据仓库是一个
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2023-07-14 21:48:45
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在数据仓库领域，有两位大师，一位是“数据仓库”之父 Bill Inmon，一位是数据仓库权威专家 Ralph Kimball。，Inmon的《数据仓库》及Kimball的《数仓工具箱》代表了两种不同的数仓建设模式。而这两种架构模式支撑了数据仓库以及商业智能近二十年的发展。今天我们就来聊下这两种建模方式——（1.）Inmon 的三范式（以下统称3NF）建模（2.）基于Kimball的星型
在数据仓库持续演进的过程中，逐渐产生了不少的架构方法，主要有Inmon架构，Kimball架构，数据集市架构及混合架构等。 一 数据集市 先说说数据集市吧，数据集市也不是之前单独按照每个部门去搭建的，都是出自搭建好的企业级数据仓库。属于从属数据集市，可以有效消除各部门数据不一致的情况。 早期数据集市 ...
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2021-08-16 09:46:00
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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。 &nbs
作者：数据一哥全文共 2010个字，建议阅读需 5 分钟什么是实时数仓数据仓库大家非常熟悉，在1991年出版的“Building the Data Warehouse”，数据仓库之父比尔·恩门首次提出数据仓库的概念，数据仓库是一个面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。实时数仓主要是为了解决传统数仓数据时效性低的问题，实时数仓通常会用
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2023-07-14 21:48:36
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Kimball架构是一种自下而上的架构，它认为数据仓库是一系列数据集市的集合。企业可以通过一系列维数相同的数据集市递增地构建数据仓库，通过使用一致的维度，能够共同看到不同数据集市中的信息，这表示它们拥有公共定义的元素。维度建模方法。这一方法是Kimball最先提出的，其最简单的描述就是按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。在维度建模方法体系中，维度是描述事实的角度，如日期、客户、供应商等，事
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步根据自己的理解与实际项目经验，说说ODS与EDW的异同。如果有不对的地方，欢迎大家批评指正。维基百科对于ODS的定义为"An operational data store (or “ODS”) is a database designed
目录前言使用情景如何来范式建模使用的效果小结 前言 上篇讲述了一些抽象的概念模型和逻辑模型设计的东西，接下来就该讲述如何来一步一步的利用Inmon和Kimball数据仓库的理论来建设数据仓库的模型，主要分几块吧，一个是范式建模，然后是维度建模（分几篇总结），最后是因地制宜，按照自己的平台来考虑如何综合的考虑Inmon和Kimball数据仓库的理论的应用。Inmon最
大神Inmon的《数据仓库》和kimball《数据仓库工具箱》算是两个经典吧，最近出了本很厚的《数据仓库与商业智能宝典》，但也是人家kimball以前经典文章的合集。 关系建模又叫ER建模，是数据仓库之父Inmon推崇的，其从全企业的高度设计一个3NF模型的方法，用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构，在范式理论上符合3NF，其是站在企业角度进行面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务
Kimball和Inmon是两种主流的数据仓库方法论，两者各有优势。本文简要的做一些比较,以帮助数据仓库实践。1 Inmon数据仓库Inmon数据仓库采用自上而下的方法。它将数据仓库定义为整个企业级的集中存储。数据仓库存放着最低的详细级别的原子数据。维度数据集市只是在数据仓库完成后才创建的。因此，数据仓库是企业信息工厂（CIF）的中心，它为交付商业智能提供逻辑框架。2 kimball数
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2021-04-21 13:50:49
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# 数据仓库架构：Inmon与Kimball的比较
数据仓库是企业存储和管理大量数据的系统，它支持企业决策和数据分析。在数据仓库领域，Inmon和Kimball是两种非常流行的架构方法。本文将比较这两种架构的异同，并提供一些代码示例和图表来帮助理解。
## Inmon架构
Inmon架构由Bill Inmon提出，它是一种自上而下的架构方法。Inmon架构的核心思想是将数据集中存储在一个中央
