Oracle Financial Services Application(简称OFSA)技术平台：包括Oracle Warehouse Builder数据仓库构建工具、Oracle8i数据库、Oracle Express多维数据库、Common Warehouse Metadata通用数据仓库元数据管理工具、Oracle Internet Develop Suites商业智能工具集(查询、报表、
原创
2013-04-27 16:28:24
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本文简述使用OWB创建数据仓库的一般过程。Oracle的OWB是目前最好的三大ETL产品之一。OWB不但可以可以完成数据的抽取、转换和加 载，还能帮助用户在Oracle数据库中创建ROLAP（Relational Online Analysis Process）和MOLAP（Multidimensi
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2016-09-10 09:59:00
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Oracle数据仓库创建教程。如何创建一个数据仓库，创建实例，以为毕业设计要求，最近开始Oracle的数仓建模实践，详细记录了图形界面下的 Oracle database 12C 数据仓库创建过程。本教程在Linux环境和Windows环境均可成功创建。注意：不论是Linux下还是...
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2016-03-22 21:13:00
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ODS（Operational Data Store）是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征
原创
2022-09-16 16:28:51
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oracle数据库仓库逻辑模型设计 1.数据仓库模型： 星形模型（Star Schemas）：由居中的一张或多张事实表和周围的N张维度表组成 雪花模型： 2.数据仓库对象： 事实表： 维度表：层次，级别 唯一标识： 关系：
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2013-06-14 15:54:50
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Oracle数据库中为ETL提供一系统的技术，来配合ETL工具来完成一个完整的ETL解决方案。 一 数据抽取(Extraction)    逻辑抽取方法：完整抽取，增量抽取     无路抽取方法：在线抽取，离线抽取     变化数据跟踪：时间戳，分区，触发器(CDC)  
原创
2013-07-18 15:28:03
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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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硬件和IO要求     IO:考虑高吞吐量     磁盘：使用条件化分散热点读写     冗余：增加磁盘冗余 表的设计：     使用分区 查询方法:     使用并行，增加并行度提高查询速度 索引设计：  
原创
2013-07-10 17:07:03
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工作之余抽点时间出来写写博文，希望对新接触的朋友有帮助。今天在这里和大家一起学习一下模块目标本文简述使用OWB创建数据仓库的一般进程。Oracle的OWB是现在最好的三大ETL产品之一。OWB不但可以可以完成数据的抽取、转换和加载，还能帮助用户在Oracle数据库中创建ROLAP（Relational Online Analysis Process）和MOLAP（Multidimensional Online Analysis Process）数据仓库对象，数据质量管理，商务智能定义等。1 环境配置提议直接安装Oracle 11g（如Oracle 11.2.0.1.0），其安装包中直接包含了O
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2013-05-14 20:51:00
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SID是一个数据库的唯一标识符！是你在建立一个数据库时系统自动赋予的一个初始ID，虽说他和数据库名（DB_NAME）都是一个数据库的唯一标识符，但是在作用上就有不小区别。
SID主要用于在一些DBA操作以及与操作系统交互，从操作系统的角度访问实例名，必须通过ORACLE_SID，且它在注册表中也是存在的.
而数据库名是在安装数据库、创建新的数据库、创建数据库控制文件、修改数据结构、备份与恢复数据库
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2023-05-23 15:53:11
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数据仓库系统是一个信息提供平台，他从业务处理系统获得数据，主要以星型模型和雪花模型进行数据组织，并为用户提供各种手段从数据中获取信息和知识。
从功能结构划分，数据仓库系统至少应该包含数据获取（Data Acquisition）、数据存储（Data Storage）、数据访问（Data Access）三个关键部分。
一、数据仓库组成：
数据
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2023-09-25 20:47:53
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第一部分 数据仓库理论第1节 数据仓库1.1 什么是数据仓库1988年，为解决全企业集成问题，IBM公司第一次提出了信息仓库（InformationWarehouse）的概念。数据仓库的基本原理、技术架构以及分析系统的主要原则都 已确定，数据仓库初具雏形。1991年Bill Inmon（比尔·恩门）出版了他的第一本关于数据仓库的书《Building theData Warehouse》，标志着数据
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2024-02-20 11:14:27
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一、数仓分层1.1 数仓分层ODS(Operation Data Store)：原始数据层，关系建模，存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理DWD(Data Warehouse Detail)：明细数据层，维度建模，对ODS层数据进行清洗（去除空值，脏数据，超过极限范围的数据）、维度退化、脱敏等DWS(Data Warehouse Service)：服务数据层，以DWD为基础，
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2024-01-11 13:22:19
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目录DIM层设计要点：8.1 商品维度表1）建表语句2）数据装载8.2 优惠券维度表1）建表语句2）数据装载8.3 活动维度表2）数据装载8.4 地区维度表1）建表语句2）数据装载8.5 日期维度表1）建表语句2）数据装载8.6 用户维度表（拉链表）1）建表语句2）分区规划3）数据装载8.7 数据装载脚本8.7.1 首日装载脚本8.7.2 每日装载脚本DIM层设计要点：（1）DIM层的设计依据是维
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2023-08-26 15:54:24
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建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用;信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题，从数据源中抽取哪些数据。因此数据仓库的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成，双方需要相互沟通，协作开发数据仓库。开发数据仓库的过程包括以下几个步骤：1.系统分析，确定主题建立数据仓库的第一个步骤就是通过与业务
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2023-08-10 13:17:12
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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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第一章 数据仓库Data Warehouse1.1 数据仓库概念1. 数据仓库（Data Warehouse）:是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合。为企业决策提供数据支撑
2. 通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业改进业务流程，控制成本，提高产品质量等。
3. 数据仓库不是数据的最终目的地，而是为数据最终目的地做好准备：对数据进行 清晰->转义 ->分类
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2023-08-26 11:20:43
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随着大数据的到来，经常听到相关的词汇，维度、指标、BI、PV、UV等等，今天整理了这些词汇。1. DW DW是Data Warehouse的缩写，即数据仓库。DW要区别于普通数据库，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理；而普通数据库主要服务于软件/网站，对于一致性/事物要求较高。 数据仓库是一个支持管理决策的数据集合。数据是面向主题的、集成的、不易丢失的并且是时间变量。数据仓库是所有操作环境和
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2024-01-13 15:05:28
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1. 数据仓库概念数据仓库，Data Warehouse，简写为DW或DWH。定义：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。面向主题：在较高层次上将企业信息系统的数据综合归并进行分析利用的抽象的概念。每个主题基本上对应一个相应的分析领域集成的：企业级数据，同时数据要保持一致性、完整性、有效性、精确性稳定的：从某个时间段来看是保持不变的，没有更新操作、删除
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2023-09-05 17:29:27
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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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