# 数据仓库与DBA：构建高效数据管理的基石
在信息技术发展的今天，数据已成为企业最重要的资产之一。为了有效管理这些数据，很多企业选择使用数据仓库（Data Warehouse）和数据库管理员（DBA）。本文将介绍数据仓库的基本概念、作用，以及DBA在数据管理中的角色，同时提供一些示例代码，帮助读者更好地理解这两个领域的核心理念。
## 什么是数据仓库？
数据仓库是一个用于存储和分析数据的系
文章目录1.数据仓库与数据集市的区别1.1 数据仓库1.2 数据集市1.3 主要区别2.如何建立数据集市 1.数据仓库与数据集市的区别1.1 数据仓库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。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解,首先,数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库;其次,数据仓库是对多个异构的数据源
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2023-10-02 17:50:36
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信息处理的多层次要求导致了一种新的数据环境——DB-DW的中间层ODS（操作型数据存储）的出现。ODS是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。通过统一规划，规范框架和数据，ODS可以实现操作型数据整合和各个系统之间的数据交换，能够提供实时的操作型报表，减轻数据仓库的负担。建设ODS还可以为后期数据仓库建设
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2023-12-07 21:58:24
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什么是数据仓库数据仓库的构建与使用数据仓库与操作数据库系统数据仓库的概念模型一种数据挖掘查询语言: DMQL概念分层多维数据模型上的OLAP操作 什么是数据仓库数据仓库的定义很多，但却很难有一种严格的定义它是一个提供决策支持功能的数据库，它与公司的操作数据库分开维护。为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持数据仓库关键特征 面向主题，是数据仓库显著区别于关系数据库系统的一个特征
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2023-12-31 21:44:20
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数据仓库的定义 主要用于支持决策，面向分析型数据处理；其次对多个异构成的数据源有效集成，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的数据一般不再修改。面向主题、集成的、相对稳定的、反应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分组，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
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2023-09-15 21:52:46
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# 数据库开发者和数据仓库开发者的差别
## 一、流程概述
在理解数据库开发者（DBA）和数据仓库开发者间的差别之前，首先需要了解两者的概念和工作内容。数据库开发者主要负责设计和维护数据库，保证数据的完整性和安全性；而数据仓库开发者则专注于建立和维护数据仓库，用于分析和决策支持。
在实际工作中，针对这两个角色的任务流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 数据库开发者任务 | 数据仓库开发
原创
2024-05-06 05:05:11
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1.why（为什么需要数据挖掘）
数据库系统经历了如下的技术演变：数据收集和数据库创建，数据管理（DBMS，包括数据存储和检索，联机事务处理OLTP），以及高级数据分析（涉及数据仓库和数据挖掘）。当前常见的数据集形式为多个异构数据源在单个站点以统一的模式组织的储存库，即数据仓库。数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理OLAP。
-
OLTP：主要用于增删改查操作，着眼
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2023-12-07 16:06:58
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第四章 数据仓库4.1 数据仓库4.1.1 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理者的决策过程。主要进行分析决策，不太关注数据的操作4.1.2 数据仓库和数据库的关系数据仓库是从历史的角度提供信息，而数据库保存当前数据。数据仓库中的数据时间期限要远远长于操作型数据库中的 数据时间期限。演变过程：关系数据库高级数据库数据仓库技术和数据挖掘技术数据库的局限性
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2023-12-15 21:06:59
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1. ETL的定义：
是
数据抽取(Extract)
、
转换(Transform)
、
清洗(Cleansing)
、
装载(Load)
的过程。是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去
；
2. 常用的ETL工具：
主要有三大主流工具，分别是Ascenti
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2023-11-14 03:53:27
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我国银行的信息化可以大致划分为3个阶段：业务自动化、数据集中化、管理信息化。以工、农、中、建、交为代表的综合性大型商业银行都已陆续完成了第二阶段的转变——数据集中。如何运用银行在历年经营中积累的海量数据，利用信息技术的发展，将数据转变为信息，进而发觉其中存在的商业价值，是各大银行信息化第三阶段转变的关键。数据仓库、OLAP和数据挖掘等信息技术经历了数年的应
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2024-02-01 07:56:09
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数据挖掘和仓储对于任何希望在全球或国家层面获得认可的组织来说都是必不可少的两个过程。这两种技术都有助于防止数据欺诈并提高管理统计数据和排名。数据挖掘用于依靠在数据仓库阶段收集的数据来检测重要模式。数据挖掘和数据仓库都被视为数据分析的一部分。但它们以不同的方式工作。本博客将探讨两者之间的差异，以及一个是否可以在没有另一个的情况下存在。数据挖掘 数据挖掘涉及查看大型数据集并找到模式。它是用于各个领域
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2023-08-12 01:02:04
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数据仓库是从操作系统和外部数据源派生的集成历史数据的中央存储库。作为商业智能的核心部分，数据仓库使企业能够进行广泛的商业决策，包括产品定价，业务扩展和对新生产的投资模式。除了协助分析和报告之外，数据仓库还为企业提供以下用途：保持数据分析独立于生产系统。由于企业每天使用的运营数据库不具备运行复杂的分析查询能力。这样的数据仓库可以使企业在运行此类查询的时候不影响生产系统。为不同的数据源提供统一性。针对
原创
2021-05-27 20:51:06
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Table of Contents 一：数据仓库1.1 概述1.2 维度建模1.2.1 星型模型 1.2.2 雪花模型 1.2.3 事实星座模型1.2.4 三种模型对比 1.3 事实表和维度表二：商业智能（BI） 三：OLAP 3.1 什么是OLA
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2023-08-24 13:01:10
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文章目录一、数据仓库架构1. 自顶向下2. 自底向上二、维度数据建模三、星型模型和雪花模型1. 星型模型2. 雪花模型 本篇文章主要介绍了数据仓库的整体架构、数仓中常用的维度数据建模方法以及星型模型和雪花模型的区别。 一、数据仓库架构数据仓库是将不同来源的数据在统一的模式下组织起来的异构集合。构建数据仓库有两种方法：自顶向下和自底向上。1. 自顶向下自顶向下的架构如下图： 图中各主件的作用如下
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2023-06-14 14:29:49
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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，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。
一般在带有ODS的系统体系结构中，ODS都设
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2024-01-15 13:27:59
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一、OLTP和OLAP的区别 OLAPOLTP全称On-line Analytical ProcessingOn-line Transaction Processing 应用场景数据仓库数据库核心维度、度量、下钻、上卷、切片、切块、旋转ACID(原子性、一致性、孤立性、持续性)关注点事后的分析，从统计的角度去看待业务发生的节点关注完成这件事情，准确无误的执行 二、传统数仓和互联网数仓的区
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2024-02-04 02:17:04
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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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数据库和数据仓库的区别 简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门
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2024-01-11 14:31:55
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先说结论： 数据仓库实行分而治之，面向BI（商业智能）； 数据中台实行一统天下，面向DateAPI（数据服务API）； 数据湖实行无为而治，面向AI（人工智能）。他们三个实行的策略不同，用途不同。但是数据中台可以包容数据仓库与数据湖，数据湖与数据仓库是并存的。接着我从为什么建立他（目的），建立他需要什么（成本），可以带来什么（收益）三方面来讨论。数据仓库目的 实现跨业务条线、跨系统的数据整合，为管
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2024-01-03 11:13:10
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一、度量、指标、指标器度量和维度构成OLAP的主要概念，对于在事实表或者一个多维立方体里面存放的数值型的、连续的字段，就是度量。这符合上面的意思，有标准。一个度量字段肯定是统一单位，比如元、户数。假设一个度量字段。当中的度量值可能是欧元又有可能是美元，那这个度量没法汇总。在OLAP中还有计算度量的说法，用一个总费用除以用户数。得到每户平均费用。但这到底还算不算度量了呢？这已经不是原本意义上的度量了
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2024-02-26 19:50:40
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