数据仓库中的数据表，往往是分层管理、分层计算的；所谓分层，具体来说，就是将大量的数据表按照一定规则和定义来进行逻辑划分；ADS层： 应用服务层DWS层：数仓汇总层DWD层：数仓明细层ODS层：操作数据（最原始的数据）层 -- 贴源层DIM层：存储维表ODS层：对应着外部数据源ETL到数仓体系之后的表！DWD层：数仓明细层；一般是对ODS层的表按主题进行加工和划分；本层中表记录的还是明细数据；DWS
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2023-08-10 20:00:07
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数据仓库（Data warehouse），简称数仓（DW）。主要是面向于主题，进行数据分析工作，主要是存储历史过去的数据，通过对过去历史数据分析从而对未来提供决策支持数据仓库是面向分析的集成化数据平台，分析的结果给企业提供决策支持。企业中一般先有数据库，然后有数据仓库；可以没有数据仓库，但是不能没有数据库。数据仓库本身不生产数据 其分析的数据来自于企业各种数据源 企业中常见的数据源 RDBMS关系
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2023-12-26 10:59:36
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DB，即database的简写，是PDMS中数据存储的载体。PDMS中各种各样的三维模型、平面图纸、数据库等等，几乎都存储在DB中。因此一旦DB发生异常，其后果将是毁灭性的，为此我们需要有一些技术手段来处理DB的问题。1、Reconfigure 重新配置数据库 在使用PDMS的时候，由于网络的异常、操作的异常，也可能是程序本身的异常，使得PDMS非正常关闭。这些情况会导致有影子用户残留在
数据仓库是什么1. 定义 数据仓库是面向主题的, 集成的, 相对稳定的, 反应历史变化的数据集合, 目的在于支持决策, 构建面向分析集成化数据环境, 为企业提供支持1. 面向主题 和面向应用相对应, 面向应用是指实现某种功能, 面向主题是指为了实现某个主题而产生的一个或多个面向应用的数据集合的整合2. 集成 1. 把不同的数据源的数据汇总到一起 2. 把不同类型的数据源的数据进行整合, 按
一般来说，数据库承担着存储和计算的功能。早期数据库主要针对日常的事务处理，随着分析型应用的普及，分析型数据库应运而生，这个如今拥有数百亿美元存量并快速增长的市场，一直在吸引诸多公司加入。比如，早年Oracle推出了Exadata，但因为只能储存在EMC这样的高端专有硬件上，成本高昂;且多节点共享存储设备，可拓展性差，往往只能支持十几个节点，灵活性不高。这种共享存储架构的数据仓库为第一代数据仓库。针
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2023-11-03 10:52:43
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计算存储分离是“云”存在的模式和形态之一，也是最有成本优势的方式之一。通过将存储层与计算层做到极致，实现规模经济与共享经济，以更少的财务成本满足业务需求。
分析型数据库 (Analytic Database)，也称为数据仓库 (Data Warehouse)，支持分析型处理，也叫联机分析处理OLAP (On-Line Analytical Processing)，一般针对某些主
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2024-01-29 00:25:19
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一、如何分层结合Inmon和Kimball的集线器式和总线式的数据仓库的优点，分层为ODS【-MID】-DW-DM-OLAP/OLAM/app ODS层是将OLTP数据通过ETL同步到数据仓库来作为数据仓库最基础的数据来源。在这个过程中，数据经过了一定的清洗，比如字段的统一，脏数据的去除等，但是数据的粒度是不会变化的。ODS层的数据可以只保留一定的时间。 MID中间层是采用Inmon集线器架构的方
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2023-09-05 10:13:54
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11. 数仓开发之ADS层流量主题各渠道流量统计建表语句数据装载查看数据路径分析建表语句数据装载查看数据用户主题用户变动统计建表语句数据装载查看分区查看数据用户留存率建表语句数据装载查看分区查看数据用户新增活跃统计建表语句数据装载查看分区查看数据用户行为漏斗分析建表语句数据装载查看分区查看数据新增交易用户统计建表语句数据装载查看分区查看数据商品主题最近7/30日各品牌复购率建表语句数据装载查看分
一、各行业使用的分层模型不同的行业使用的分层也有所不同，但思想都差不多1.电信通讯stage层 ->bdl层 ->analysis层2.传统金融/保险ods层 ->pdm层 ->dm层3.互联网金融/电商odl层 ->bdl层 ->idl层 ->adl层二、专业术语ODL层 （Operational Data Layer）：操作数据层 保存原始数据。外
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2023-09-20 22:08:03
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# 数据仓库的架构与实现
## 引言
在大数据时代，企业对于数据的处理与分析需求迅速增加。为了有效存储和分析这些数据，数据仓库（Data Warehouse, DW）应运而生。有效的数据仓库架构通常由多个层次构成，包括后面的三个重要概念：FDM（数据获取层）、PDM（数据模型层）、IDM（集成数据管理层）以及HDM（高层数据管理层）。
本文将介绍这些层次的作用，并通过简单的示例代码进一步说明其
### 数据仓库层问题的复盘与解决方案
在现代数据管理的环境中，数据仓库层扮演着至关重要的角色。然而，随着数据的不断增长与业务需求的变化，数据仓库层面临着各种挑战。本篇博文将详细记录如何定位与解决数据仓库层的问题，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及生态扩展。
#### 背景定位
在2023年的第一个季度，某大型企业的数据仓库发生了显著性能下降的问题。随着日益增加的用户请
1.概述方法论的核心：从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。1.1 定位及价值统一、规范化的数据接入层（ODS）和数据中间层（DWD 和 DWS）提供标准化、共享的数据服务能力降低数据互通成本，释放计算、存储、人力等资源1.2 体系架构[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ruVWiiac-165071867
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2024-06-07 21:19:40
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数据开发流程规范及数据监控1 数仓链路优化1.1 CDM概述CDM：公共数据层，由DWD+DWS+ADS+DIM共同构成（1）DWD核心：公共处理逻辑收敛和下沉（2）DWS+ADS的核心：统一公共指标和公共维度，减少数据的不一致性（3）DIM核心：建立整个业务范围内的一致性维度，并确保使用；1.2 公用数据沉淀CDM层需不断根据上游的数据需求，将公用数据沉淀到CDM层，为其他的数据需求提供服务，减
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2023-11-05 21:40:58
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目录1、数据仓库ETL/ELTETL层建设遇到的挑战2、数据仓库ODS层3、数据仓库CDM层4、数据仓库ADS层这是一张典型的数据仓库架构图。按自下而上的顺序，分别为数据仓库ETL（Extract-Transform-Load）、ODS（Operational Data Store）层、CDM（Common Dimensional Model）层和ADS（Application Data Stor
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2024-08-27 15:44:50
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pdm做好后，最终是要将其转化为数据库实体的。1.确认当前Powerdesigner设置的dbms是否正确,即是否是我们要生成的数据库类型，我在这里使用的是sqlserver2000:Powerdesigner->数据库->更改当前dbms，选择您的数据库类型。2.配置Powerdesigner与数据源的连接Powerdesigner->数据库->配置连接-&g
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2024-01-31 09:22:01
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为什么叫BDM、为什么叫FDM 一、模型分层缓冲数据模型 BDM （Buffer data model） 源业务系统数据的快照，保存细节数据，按天分区，会保持最近一段时间数据。一般情况下，每个BDM表对应着源业务系统的一个表或者一个日志文件，数据结构与线上基本是对应的。绝大多数的数据快照是经过增量抽取策略抽过来了，对于不支持增量抽取策略或者数据量极少的表采用全量抽取的策略。基础数据模型 FDM （
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2024-05-29 10:12:27
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目录1、ES数据库的简介2、ES数据库的特点3、ES的应用场景4、ES数据库和关系型数据库的比较5、ES的工作原理5.1、lucence存储和检索5.2 、ES写数据5.3、 ES读数据5.4、 ES检索关键词5.5、 ES删数据常见的五种数据库为：redis、mysql、ES、hbase、hive。其中的es是一种容纳较大规模并且交互性好的数据库，还是一个分布式文档数据库，其中每个字段都可被索引
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2023-07-14 17:18:56
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数据分层数据运营层：ODS(Operational Data Store)ODS层，最接近源数据层，为了考虑后续数据追溯，这一层不建议做过多的数据清洗工作，最好原封不动的接入原始数据。数据仓库层：DW(Data Warehouse)数据仓库层是我们在做数据仓库时要核心设计的一层，在这里，要从ODS层提取数据建立各种数据模型，DW层又细分为DWD层，DWM层和DWS层。DWD(Data Wareho
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2024-02-08 21:52:48
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一、数仓如何产生价值当企业需要对不同来源、不同形式、不同主题的数据整合起来，供给数据分析、数据挖掘、数据报表使用时，有这么一个中间层将各种原始数据科学地加工处理成下游需要的样子。这个中间层就是数据仓库产生价值的地方。二、常见架构2.1 数据垂直划分--分层大多数的互联网公司的数仓结构，粗略的看一般都是分三层：ODS(操作数据层)、CDM(公共维度模型层)、ADS(应用数据层)，只是各个公司中间的C
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2023-11-02 22:20:59
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为什么数据仓库要分层用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据；如果不分层的话，如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程，因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成，相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作，当数据发生错误的时候，往往我们只需要局部调整某个步骤即可。数据仓库分为那
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2023-09-10 11:44:06
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