数据仓库(data warehouse)是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合,它用于支持 经营管理中的决策制定过程。所谓主题,是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面。数据仓库内的信息是按主题进行组织的,而不是象业务支撑系统那样是按照业务功能进行组织的。所谓集成,是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的,而是经过一系列加工、整理和汇总的过程,因此数据仓库中的
转载
2024-06-20 15:34:52
30阅读
根据模型的设计和源数据的情况，有四种数据ETL模式： 完全刷新：数据仓库数据表中只包括最新的数据，每次加载均删除原有数据，然后完全加载最新的源数据。这种模式下，数据抽取程序抽取源数据中的所有记录，在加载前，将目标数据表清空，然后加载所有记录。为提高删除数据的速度，一般是采用Truncate清空数据表。如本系统中的入库当前信息表采用此种模式。 镜像增量：源数据中的记录定期更新，但记录中包括记录时
转载
2024-05-14 14:07:46
53阅读
ETL开发概述ETL是数据仓库的后台，主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤，传统数据仓库一般分为四层模型。 分层的作用：1.划分ETL阶段工作重心，便于管理2.降低开发和维护成本3.减少需求变化带来的冲击4.便于数据问题跟踪名词解释：ODS——操作性数据DW——数据仓库DM——数据集市STG层在维度建模阶段已经确定了源系统，而且对源系统进行了数据评估。STG层是根据CDC策略把各个源系统的数
转载
2023-11-09 16:33:42
69阅读
1、数据仓库的概念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）。 数据仓库本身并不“生产”任何数据，其数据来源于不同外部系统；同时数据仓库自身也不需要“消
转载
2023-08-07 20:06:54
104阅读
一、概述在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。当所有维表都直接连接到“ 事实表”上时，整个图解就像星星一样，故将该模型称为星型模型，如图 1 。星型架构是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一定
转载
2024-05-29 00:50:55
21阅读
数据仓库中常见的模型有：范式建模，雪花模型，星型建模，事实星座模型.星型模型星型模型是数据集市维度建模中推荐的建模方法。星型模型是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。星型模型的特点是数据组织直观，执行效率高。因为在数据集市的建设过程中，数据经过了预处理，比如按照维度进行了汇总，排序等等，数据量减少，执行的效率就比较高。 雪花模型雪花模型也是维度建模中的一种选择。雪
转载
2024-03-11 07:18:54
38阅读
文章目录第5章 数据仓库设计5.1 数据仓库分层规划5.2 数据仓库构建流程5.2.1 数据调研5.2.2 明确数据域5.2.3 构建业务总线矩阵5.2.4 明确统计指标5.2.5 维度模型设计5.2.6 汇总模型设计 上一篇： 离线数仓06—— 数据仓库建模概述 下一篇： 离线数仓08—— 配置Hive on Spark 第5章 数据仓库设计5.1 数据仓库分层规划优秀可靠的数仓体系，需要
转载
2023-05-18 14:11:08
88阅读
最近由于比较多的与新的第三方系统进行各种数据的交互，免不了要把实时的用户表格以及代码表格同步过去，这个时候我们就想说使用比较低成本和简单的方式把我们需要的数据正确的同步到一个中间库中去，然后再由第三方系统通过同样的方式从中间库中取得相关的数据。于是我们就使用上了ETL。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（t
转载
2023-09-20 15:39:50
87阅读
星形模型(Star Schema)和雪花模型(Snowflake Schema)是数据仓库中常用到的两种方式，而它们之间的对比要从四个角度来进行讨论。 1.数据优化 雪花模型使用的是规范化数据，也就是说数据在数据库内部是组织好的，以便消除冗余，因此它能够有效地减少数据量。通过引用完整性，其业务层级和维度都将存储在数据模型之中。 ▲图1 雪花模型 相比较而言，星形模型实用的是反规范化数据。在
转载
2024-01-12 14:58:16
54阅读
数据仓库的软件开发生命周期需求工程设计实施和单元测试集成和系统测试操作和维护 传统上，数据仓库项目遵循软件开发生命周期模型的一个变体，称为瀑布模型。虽然文献中有多个版本，各阶段的数量和名称不同，但它们都遵循分阶段的方法。此外，这些模型具有广泛的共同规划，然后是全面的设计、实现和测试。在流程开始时给出用户输入，然后在实施和测试过程中转入技术系统。其中一些分阶段模型允许在过程中回退步骤，例如，如果
转载
2023-06-09 22:18:32
167阅读
数据仓库开发是现代企业中数据处理和分析的重要组成部分。它可以将来自不同来源的数据整合到一个统一的系统中，使得企业能够进行深入的数据分析和报告。在这个过程中，我们会遇到一系列技术挑战，包括数据整合、数据质量、数据存储及性能优化等。本文将通过实际的开发经验，分享如何构建一个高效的数据仓库。
## 背景定位
在初始阶段，我们的技术痛点主要体现在以下几个方面：
- 数据源的多样性导致数据整合困难。
-
数据仓库开发的流程是确定 用户需求——>设计和建立数据库——>提取和加载数据 ， 其中设计和建立数据库步骤中分为：确定事实表和维度表设计事实表设计维度表实现数据库设计而提取和加载数据分为：校验数据迁移数据数据净化转换数据因此当我们有建立数据仓库的需求时候，首先按照需求设计数据仓库的模型，然后根据设计好的模型对原有数据库进行ETL处理。Pentaho根据整个流程整
转载
2023-08-21 12:32:47
39阅读
企业级的大数据平台，Hadoop至今仍然占据重要的地位，而基于Hadoop去进行数据平台的架构设计，是非常关键且重要的一步，在实际工作当中，往往需要有经验的开发工程师或者架构师去完成。今天的大数据开发分享，我们就来讲讲，基于Hadoop的数仓设计。数据仓库，是数据存储管理的重要一环，基于Hadoop的数据仓库工具Hive，提供类SQL语言，HiveQL去实现基本的查询。但是Hive并非唯一的选择，
转载
2023-08-12 15:40:55
93阅读
1. 背景为了避免底层业务变动对上层需求影响过大，屏蔽底层复杂的业务逻辑，尽可能简单、完整的在接口层呈现业务数据，建设高内聚松耦合的数据组织，使数据从业务角度可分割，显得尤为重要。从整个集团业务条线出发，形成数据仓库总体概念框架，并对整个系统所需要的功能模块进行划分，明确各模块技术细节，建设一套完整的开发规范。2. 分层规范ODS（原始数据层）：ODS层是数据仓库准备区，为DWD层提供基础原始数据
转载
2023-12-14 21:38:32
61阅读
数据开发技术方向主要有数据仓库、在线分析处理（OLAP）以及数据挖掘三部分组成。数据仓库架构数据仓库数据仓库 Data Warehouse，DW 关于数据仓库概念的标准定义业内认可度比较高的，是由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出： 中文定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相
转载
2024-01-02 13:34:28
45阅读
最好的开源ETL工具列表与详细比较:ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。最后，该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。使用这样的数据库和ETL工具使数据管理任务更加
转载
2023-08-16 22:25:38
82阅读
本篇主要介绍ETL工具包、数据评估系统、数据清洗系统和可用的脚本语言。书中介绍的一些厂商的工具包比较早，不太符合目前的主流市场，因此我们只是简单介绍一下，并不推荐大家使用。书中介绍的ETL工具包的产品如下：Ab InitioAscential DataStageBusinessObjects Data IntegratorCognos DecisionStreamComputer Associat
转载
2024-05-30 11:08:20
54阅读
# 数据仓库设计模式
数据仓库是用来存储和管理大量数据的系统，它不仅仅是一个数据库，还包括数据的提取、转换和加载等过程。在设计数据仓库时，我们需要考虑数据的组织结构、性能需求以及数据的访问方式等因素。为了更好地设计数据仓库，我们可以采用一些常见的设计模式。
## 1. 星型模式
星型模式是最常见的数据仓库设计模式之一。在这种模式下，中心表包含了事实数据，周围的维度表包含了与事实相关的维度信息
原创
2023-08-01 14:16:06
122阅读
目录1. OLTP、OLAP、HTAP2. 数据仓库的特点3. 数据仓库分层4. 事实表和维度表5. 星型模型和雪花模型 1. OLTP、OLAP、HTAPOLTP：联机事务处理，特点是事务操作频繁、数据量小，基于ER模型。比如ERP系统、CRM系统、电商系统
三范式：第一范式：每一列都具有不可分割的原子性；第二范式：实体的唯一性，每个列都和主键相关，消除数据冗余；第三范式：列和列之间不存
转载
2023-08-07 20:09:44
101阅读
What are the four basic Data Flow steps of an ETL process?在ETL过程中四个基本的过程分别是什么？答：Kimball数据仓库构建方法中，ETL的过程和传统的实现方法有一些不同，主要分为四个阶段，分别是抽取（extract）、清洗（clean）、一致性处理（comform）和交付（delivery），简称为ECCD。1．抽取阶段的主要任务
转载
2023-09-22 20:55:00
160阅读
