好像SSAS采用的是列式存储吧?（这个是我们工程师说的，觉得网上的东西可信度不可靠，尤其是老拿几年前的帖子到处粘，烦死了） [数据仓库建模与设计] 构建BI(商业智能)系统的核心——数据仓库引擎介绍Cognos, 商业智能, 数据仓库, 引擎介绍 由于构建BI(商业智能)系统是一个涉及多层面产品的工程，目前虽然有众多厂家宣称自己拥有BI解决方案，但实际上任何一个厂商仅能
三范式1.每个属性的值唯一,不具有多义性;2.每个非主属性必须完全依赖于整个主键,而非主键的一部分;3.每个非主属性不能依赖于其他关系中的属性,因为这样的话,这种属性 应该归到其他关系中去.操作型数据 特点:细节化,分散化(数据库)决策型数据 特点:综合化,集成化(数据仓库)企业对应用集成的需求:实时监控,决策支持,预测数据仓库是一个面向主题的,集成的,非易失的,随时间变化的用来支持管理人员决策的
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2024-10-24 06:06:06
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# 数据仓库技术概述
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于存储和分析大量数据的系统。它通过提取、转换和加载（ETL）数据，旨在支持商业智能和数据分析。本文将介绍数据仓库的基本概念、主要技术以及相关代码示例，帮助读者更好地理解数据仓库的工作原理。
## 数据仓库的基本构成
数据仓库通常由以下几个部分构成：
1. **数据源层**：数据来源于不同的系统（如关系数据库、文件等）。
数据仓库是近年来兴起的一种新的数据库应用。在各大数据库厂商纷纷宣布产品支持数据仓库并提出一整套用以建立和使用数据仓库的产品是，业界掀起了数据库热。比如INFORMIXGONGSIDE公司的数据仓库解决方案；ORACLE公司的数据仓库解决方案；Sybase公司的交互式数据仓库解决方案等等。这同时也引起了学术界的极大兴趣，国际上许多重要的学术会议，如超大型数据
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2023-10-01 20:35:23
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基本概念英文名为Data Warehouse，简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。 数据仓库是存数据的，企业的各种数据往里面存，主要目的是为了分析有效数据，后续会基于它产出供分析挖掘的数据，如企业的分析性报告和各类报表等。 可以理解为：面向分析的存储系统。主要特征数据仓库是面向主题的（SUbject-Orient
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2023-08-10 00:13:43
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数据仓库的分层，你知道吗？数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式，它是一整套包括了数据建模、ETL（数据抽取、转换、加载）以及作用调度等在内的完整的理论体系流程。数据仓库在构建过程中通常都需要进行分层处理。业务不同，分层的技术处理手段也不同。分层的主要原因是在管理数据的时候，能对数据有一个更加清晰的掌控。详细来讲，主要有如下几个原因。清晰的数据结构 每一个数据分层都有它的作用域，在使用表
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2024-01-02 22:03:04
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1、什么是数据仓库？权威定义：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。1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，我们就必须要知道两个重要的技术。分别是：数据仓库技术、Hadoop。2、数据
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2023-08-20 19:05:55
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概要：数据仓库是一个过程而不是一个项目；是一个环境而不是一件产品。 数据仓库将多个数据源的数据按照一定主题集成起来，经过抽取、清洗、转换。整合后的数据不允许随便修改，定期更新，这个过程叫做ETL：抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）。数据仓库大致流程 ODS层：外部数据源ETL到数仓里最原始的数据 DWD层：对ODS层中的表按一定主题进行划分和加工，内容还是明细数据
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2023-09-21 09:18:16
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IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft、和SAS等有实力的公司相继（通过收购或研发的途径）推出了自己的数据仓库解决方案，BO和Brio等专业软件公司也在前端在线分析处理工具市场上占有一席之地。下面针对这些数据仓库解决方案的性能和特点做分析和比较。 IBM?IBM公司提供了一套基于可视数据仓库的商业智能（BI）解决方
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2023-08-10 10:36:00
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1、数仓建模的目标访问性能： 能够快速查询所需的数据， 减少数据I/O； 数据成本： 减少不必要的数据冗余， 实现计算结果数据复用， 降低大数据系统中的存储成本和计算成本； 使用效率： 改善用户应用体验， 提高使用数据的效率； 数据质量： 改善数据统计口径的不一致性， 减少数据计算错误的可能性， 提供高质量的、 一致的数据访问平台。2、数据仓库建模理论1、关系模式范式关系型数据库设计时， 遵照一定
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2023-11-29 10:45:07
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0x00 前言翻出来之前零零散散写的数据仓库的内容，重新修正整理成一个系列，此为第一篇《数据模型》。数据仓库包含的内容很多，比如系统架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容：以Hadoop、Spark、Hive等组件为中心的数据架构体系调度系统、元数据系统、ETL系统这类辅助系统各种数据建模方法，如维度建模我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大，在数据仓库体系中，数据模型的
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2024-01-02 22:00:13
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数据仓库技术的简单阐述 数据仓库定义： 数据仓库是在企业管理和就决策中 1.面向主题的 2.集成的 3.与时间相关的 4.不可修改的数据集合数据仓库模型三层次 1.概念模型： 概念模型是对真实世界中问题域内的事物的描述 表示概念模型最常用的是：“实体-关系”图 E-R图主要是由实体、属性和关系三个要素构成的。 2.逻辑模型： 逻辑数据模型，反映的是系统分析设计人员对数据存储
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2023-08-10 00:13:36
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数据仓库技术简介(下) （2001-10-15 09:28 ）（ylzhou ）（ ）导读-- 由于数据仓库的这种工程性，因而在技术上可以根据它的工作过程分为：数据的抽取、存储和管理、数据的表现以及数据仓库的设计的技术咨询四个方面......
三、数据仓库的关键技术
那么，数据仓库都有哪些组成部分和关键技术呢？与关系数据库不同，数据仓库并没有严格的
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2023-11-07 01:37:56
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书中本章主要介绍的是ETL的人员组织架构，而非技术内容，各企业和团队由于自身原因并不能做到书中这样的组织架构，但是相关的职责要明确。当数据仓库团队建立的时候，通常需要3个专家，下列角色为数仓项目初始阶段所需要的角色，其中次要角色用括号表示：数据模型师（项目经理）：必须受过维度数据模型建模的专门训练，学习过维度模型的理论ETL架构师/程序员（DW架构师）：ETL程序员以及ETL架构师通常是SQL和数
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2024-01-15 17:58:45
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# 关于数据仓库的软件技术
数据仓库（Data Warehouse）是用于存储和分析大量数据的系统。它用于支持商业智能（BI）和数据分析，通过集成来自多个数据源的数据，使企业能够进行复杂的查询和数据分析。本文将探讨一些常见的数据仓库软件技术，包括数据抽取、转化、加载（ETL）工具和查询语言等，并通过代码示例进行说明。
## 数据仓库的基本概念
数据仓库的主要目标是为企业提供一个集中的、历史性
简介 目前业界较为主流的是数据仓库厂商主要是 IBM 和 NCR，这两家公司的除了能够提供较为强大的数据仓库平台之外，也有各自的针对某个行业的数据模型。例如，在银行业，IBM 有自己的 BDWM(Banking data warehouse model)，而 NCR 有自己的 FS-LDM 模型。在电信业，IBM 有 TDWM（Telecom Data warehouse model），而 NCR
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2023-08-04 17:56:56
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写在前面数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。近年来，随着大数据的应用不断深入，构建企业级数据仓库成为了企业进行精细化运营的一种趋势。 从管理者的视角来
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2023-08-21 08:47:24
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什么叫数据仓库？数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理。数据仓库是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型数据库，它的数据基于OLTP源系统。首先，用于支持决策，面向分析型数据处理，它不
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2023-11-21 10:06:59
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一、 什么是数据仓库？数据仓库（Data Warehouse）简称 DW 或 DWH，是数据库的一种概念上的升级，可以说是为满足新需求设计上的一种新数据库，而这个数据库是需容纳更多的数据，更加庞大的数据集， 从逻辑上讲数据仓库和数据库没有什么区别的。二、 数据仓库的特点1. 面向主题主题是与传统数据库的面向应用相对应的，是一个抽象概念，是在较高层次上将企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的
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2023-08-26 13:03:46
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# 大数据的数据仓库简介
在大数据时代，数据仓库成为了企业管理和分析数据的重要工具。数据仓库通过集成来自不同来源的数据，为决策者提供支持。本文将介绍数据仓库的基本概念、主要构成部分及其应用，同时包含代码示例以加深理解。
## 什么是数据仓库？
数据仓库（Data Warehouse, DW）是一个专门用于汇总、分析和报告大量历史数据的数据库系统。与传统的操作数据库不同，数据仓库主要面向读操作
