数仓分层一些定义ETL将数据从来源经过抽取、转换、加载的过程宽表将业务主体相关的指标、维度、属性等关联到一起的表，存在一定的数据冗余好处：查询性能得到提高坏处：不满足三范式，数据存在大量冗余宽表的设计广泛应用于数据挖掘前的数据准备，相关字段信息都放到一张表中，大大提高了迭代计算的能力主题在较高层次上对数据进行综合、归类的一个抽象概念，每一个主题对应一个宏观的分析领域。数仓DWData wareho
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2024-01-12 13:20:58
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数据仓库是面向主题的、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。从数据角度，数据仓库更适合传统的数据库，离线采集，数据一般为结构化的，每天处理数据量不易超过TB集，数据仓库一般在数十T到几百T以内，数据仓库一般为满足内生的应用，满足内部决策支持分析需求。缺点就是海量数据存储计算存在瓶颈，无法支撑非结构化数据、实时数据计算；硬件设备成本也过高。数据仓库的架构从整体上来看，数据仓库
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2024-01-02 21:51:41
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既然决定以后会做与数据相关的研究，就先趁着暑假多了解一点知识！大三下学期刚刚学习了数据库原理！趁热打铁！目前对提高数据库性能和可用性出现了并行数据库和分布式数据库~ 并行数据库（parallel database）：并行数据库是新一代高性能数据库系统，是在大规模并行处理计算机和集群并行计算环境的基础上提出。根据所在的计算机的处理器（Processor）、内存（Memory）及存储设备（S
关键字：数据仓库，data warehouse，microsoft，SSAS数据仓库总览总的来说，数据仓库就是企业和组织用来将数据集中化之后进行报表的制作和分析的解决方案。实施一个数据仓库的解决方案能让企业和组织获得很多好处：关键业务信息的准确性和全面性报告集中化的信息使能做出更好的分析和决策作为商业智能方案的基础以下的文章为您介绍数据仓库解决方案的关键组件以及当您自己将要着手一个数据仓库时候需要
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2023-11-01 19:12:12
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clickhouse使用感受，优点&缺点传统的MPP数据库由于所有的节点都要参与运算，所以一个集群的并发能力与一个节点的并发能力相差无几。如果一定要提高并发量，可以考虑增加副本数的方式，但同时也增加了RPC的交互，对性能和物理成本的影响巨大。单表很快，官方建议用宽表；比mysql快30倍是可信的；多表关联很不好，复杂的sql往往造成oom；更新操作不擅长，使用alter table ，且是
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2024-01-25 17:56:00
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维度建模就是：按照事实表，维度表来构建数据仓库，数据集市。这种方法的最被人广泛知晓的名字就是星型模式（Star-schema）、雪花模型（Snow-schema）。优点：a) 维度建模是可预测的标准框架。允许数据库系统和最终用户查询工具在数据方面生成强大的假设条件，这些数据主要在表现和性能方面起作用。——后期数据产品性能好b) 星型连接模式的可预测框架能够忍受不可预知的用户行为变化。——切换使用不
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2024-05-06 06:14:26
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Mysql数据库数据介绍数据库概述什么是数据库 数据库就是存储数据的仓库， 其本质是一个文件系统， 数据按照特定的格式将数据存储起来，用户可以通过SQL对数据库中的数据进行增加， 修改， 删除及查询操作。数据库和表 数据库管理系统(DataBase Management System, DBMS): 指一种操作和管理数据库的大型软件，用于建立、 使用和维护数据库， 对数据库进行统 一管理 和控制，
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2023-12-17 10:10:35
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DAY：4 MySQL 数据库的建立及简单实用## 1、MySQL 数据库的建立1.1、拉取 MySQL 镜像在 docker 中拉取镜像 msql:5.7 这里我们使用的是 mysql 的5.7版本docker pull mysql:5.71.2、启用容器，配置 mysql 数据库docker run -p 3306:3306 #映射到主机端3306端口
--name mysql
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2023-06-17 22:20:09
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数据湖数据仓库数据仓库（英语：Data Warehouse，简称数仓、DW）,是一个用于存储、分析、报告的数据系统。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持（Decision Support）。数据仓库的特点是本身不生产数据，也不最终消费数据。每个企业根据自己的业务需求可以分成不同的层次。但是最基础的分层思想，理论上分为三个层：操作型数据层（ODS）、数据仓库层(D
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2023-08-25 22:05:12
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数据仓库实现有两个基本的方法：（1）采用自上而下的方法，先建立数据仓库然后向各个数据集市提供数据；（2）采用自下而上的方法，几个部门的数据集市组成数据仓库。那现在的问题是建立数据仓库还是先建立数据集市？ 两种方法各有优缺点如下：自上而下的优点是：1、从整个企业的业务角度看待数据；2、数据都是有机的结合，不是有彼此
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2024-01-25 17:04:19
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为了方便公司的数据分析平台的独立运行和数据挖掘的探索，今年上半年在公司搭建了支持数据平台和数据挖掘的数据仓库；现就数据仓库的创建工作总结如下，供大家参考： 首先介绍下数据仓库搭建的缘由： 公司创建两年，用户量不多，也有几十万吧，就我来的时候，公司功能性平台基本上都有，例如：用户
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2023-10-10 20:56:19
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# 探讨数据仓库工具Hive的缺点
Apache Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具，它允许使用类SQL的语言（HiveQL）对大规模数据集进行查询和分析。尽管Hive在大数据处理方面有其独特的优势，如易于使用、适合批处理等，但它也存在一些缺点。本文将探讨这些缺点，并通过代码示例加以说明。
## 1. 性能问题
Hive的查询性能相较于传统数据库要慢，因为它是设计用于大规模数
数据治理领域有一些基本名词，数据仓库，数据挖掘，商业智能，数据同步，联机计算等等，下面一起看一下专有的名词。DB(DataBase)数据库，一般指支撑应用的数据库，包括MySQL，Oracle，PostgreSQL，SqlServer等关系型数据库，也可以是MongoDB，Redis，HBase等非关系型数据库。特点是保留数据的最新状态，一般只支持查看数据的实时状态，而且只有最新状态的数据，不支持
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2024-06-11 22:39:50
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1 数据挖掘
1.1 数据挖掘与传统数据分析的区别 数据挖掘与传统的数据分析，如查询、报表、联机应用分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越出乎意料就可能越有价值。而传统的数据分析趋势为从大型数据库抓取所需数据并使用专
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2024-01-04 19:31:32
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数仓建设真正的难点不在于数仓设计，而在于后续业务发展起来，业务线变的庞大之后的数据治理，而数据治理的范围非常广，包含数据本⾝的管理、数据安全、数据质量、数据成本等。在这么多治理内容中，大家想下最重要的治理是什么？当然是数据质量治理，因为数据质量是数据分析结论有效性和准确性的基础，也是这一切的前提。所以如何保障数据质量，确保数据可用性是数据仓库建设中不容忽视的环节。本文首发于公众号【五分钟学大数据】
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2024-10-24 20:23:30
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第二篇 提取、转换和加载章节目录第5章：源数据提取第6章：导入时间维第7章：初始化导入第8章：定期导入第9章：周期导入计划 本篇概述 在这部分，第二篇，讨论如何装载一个多维数据仓库的过程。该过程被称为：ETL，提取、转换和加载的简写。提取就是从数据源获得数据仓库需要的数据。转换是预处理数据的过程。
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2024-04-24 16:59:38
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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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# MySQL 数据仓库架构科普文章
在当今数据驱动的时代，数据仓库（Data Warehouse）作为决策支持系统（DSS）中的重要组成部分，扮演着越来越关键的角色。它集成了来自不同来源的大量数据，帮助企业进行分析和决策。本篇文章将介绍 MySQL 数据仓库架构的基本概念、设计模式，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解这一主题。
## 什么是数据仓库？
数据仓库是一个企业的数据汇聚中心，
原创
2024-09-12 05:43:22
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# 实现mysql数据仓库myisam
## 简介
在数据库开发中，数据仓库是一个非常重要的概念，它可以用来存储大量的数据，并且支持高效的查询和分析。而MyISAM是MySQL中一种常用的存储引擎，它适合用来构建数据仓库。在本文中，我将向大家介绍如何实现一个MySQL数据仓库，并选择MyISAM作为存储引擎。
## 流程图
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flowchart TD
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原创
2024-04-11 06:36:18
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# MySQL实现数据仓库
## 引言
数据仓库是一个用于存储和分析大量数据的系统，它可以支持商业智能、数据挖掘以及复杂的查询操作。在这个信息数据爆炸的时代，企业需要通过数据仓库来获取更深层次的商业洞察。MySQL作为一个开源关系数据库管理系统，虽然主要用于在线事务处理（OLTP），但其强大的功能同样能够用于构建数据仓库。本文将介绍如何用MySQL来实现数据仓库，并提供相应的代码示例。
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