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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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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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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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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# 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
```mermaid
flowchart TD
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原创
2024-04-11 06:36:18
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第3节 任务 有四个任务需要在本章完成：1．2．建立两个关系数据库，一个作为数据仓库，另外一个作为源数据库。3．为数据仓库建立数据库表。4．产生代理键。每个任务将在独立的小节中说明。建立一个数据库用户id 第一步产生一个数据库
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2024-05-24 10:36:21
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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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# 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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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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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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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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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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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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数据仓库数据仓库的概念数据仓库的主要特征数据仓库的分层数据仓库的分层介绍原始数据层：ODS（Operational Data Store）数据仓库层：DW（Data Warehouse）数据明细层：DWD（Data Warehouse Details）数据中间层：DWM（Data Warehouse Middle）数据汇总层：DWS（Data Warehouse Service）数据应用层：AD
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2023-11-15 20:09:18
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数据仓库搭建之DIM层搭建在开发数据仓库的DIM层时，我们需要注意以下几点：1）DIM层的设计依据是维度建模理论，该层存储维度模型的维度表。2）在我们该项目当中，DIM层的数据存储格式为orc列式存储+snappy压缩。3）DIM层表名的命名规范为dim_表名_全量表或者拉链表标识（full/zip）。1.维度确定我们根据之前构建的业务总线矩阵，来确定我们当前需要构建的维度表。 我们可以看到，我们
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2023-07-18 13:44:14
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大数据时代，大数据存储的解决方案，往往涉及到数据仓库的选型策略。从传统时期的数据仓库，到大数据环境下的数据仓库，其核心的技术架构是在随着最新技术趋势而变化的。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲，大数据环境下的数据仓库。数据仓库的概念，最早是在1991年被提出，而直到最近几年的大数据趋势下，实时数据处理快速发展，使得数据仓库技术架构不断向前，出现了实时数仓，而实时数仓又分为批数据+流数据、批流一体两
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2023-11-17 17:00:19
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