基础概念: 1.数据集:数据集是联机分析处理 (OLAP) 中的重要对象,是一项可对数据仓库中的数据进行快速拜访的技术。数据集是一个数据聚集,平常从数据仓库的子集结构,并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的结构。 2.维度:是数据集的结构性特性。它们是事实数据表中用来描写数据的分类的有组织层次结构(级别)。这些分类和级别描写了一些类似的成员聚集,用户将基于这些成员聚集进行分析。 3.度量值:在
SQLSERVER数据仓库的构建与分析 实例构建过程与分析1.现在以一个比较简单的实例来分析和探讨MS SQL SERVER 数据仓库的构建过程。实际上数据仓的构建是相当复杂的,他结合了数据仓库的前端技术和很强的业务要求。在这儿只是以一个简单的实例来说明他大致的构建流程。2.构建数据仓库模型,他包括两部分,一是要考虑原来的数据源能够提供哪些有用的数据,也
文章目录一、数据库的概念二、数据库的特点三、数据库的基本组成四、数据库管理五、可视化创建数据库、表、主键六、数据库的字段类型详解七、数据库的迁移方案八、SQL脚本九、基本的DDL SQL脚本十、基本的DML SQL脚本十一、案例:OA系统数据库设计 一、数据库的概念定义: 数据库就是数据仓库。DBMS: 数据库管理系统。SQLServer Oracle二、数据库的特点安全性 并发访问处理 高效率
问题SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性,有别去其他。从这个意义上说,数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同。在本文中,我们将介绍在计划数据仓库时应该考虑的一些事项。解决SQL Server 数据仓库系统参数数据仓库本身有自己的参数,因此每个数据仓库系统都有自己独特的特性。在决定数据仓库系统的基础结构时,必须评估许多参数。在这些参数中,主要
使用到的阿里云服务:DTS:数据同步,可以做数据增量与全量同步,增量同步是监控MySql的binlog日志做的增量。DataWorks:集调度运维一体化平台,可以调度已创建好的任务,有自己的调度中心和运维中心、数据中心。MaxCompute:离线数据计算引擎,类似于spark、flink,只不过MaxCompute(简称:MC)是阿里云自己开发的计算引擎,目前MC服务已覆盖全球16个国家和地区,客
内容概览:数据仓库是什么上游数据从哪儿来数据仓库的结构设计基础数据层主题统计层主题标签层主题汇总层表命名规则和数仓的使用规范内容正文:一、数据仓库是什么数据仓库即Data Warehouse,简称为DW,是一套分主题搭建数据库,可用来支持后续数据查询分析、OLAP系统建设以及实时数据建模等工作。由于DW数仓通常搭建在Hadoop集群上,所以背后还有很多Hadoop集群性能和特点需要同时关注和了解
如何搭建一个数据仓库? 下面大体说明了搭建的流程。数据仓库的结构用一幅图来表示:数据仓库的好处数据仓库是一套体系。可以建在Oracle上,MySQL上,Hive上,MaxCompute上,具体建在哪个平台根据数据量来定。对数据仓库来说,建在哪个平台不重要,重要的是目的。 数据仓库的目的,是对组织的数据进行统一的治理,归纳来讲,就是:存、通、用。存:是指数据的统一存储。数据放在一起了,meta才能在
文章目录(一)什么是数据仓库(二)数据仓库基础知识(三)数据仓库建模方式(1)星行模型(2)雪花模型(3)星型模型 VS 雪花模型(四)数据仓库分层(1)为什么要分层(2)数据仓库分层设计(3)DWD数据清洗原则(4)数据仓库命名规范(5)典型的数据仓库系统架构(五)项目需求分析 (一)什么是数据仓库我们前面学习过Hive,说Hive其实就是一个数据仓库,可以这样理解,就是把Hive认为是一种技
一个典型的企业数据仓库通常包含数据采集、数据加工和存储、数据展现等几个过程,本篇文章将按照这个顺序记录部门当前建设数据仓库的过程。1. 数据采集和存储采集数据之前,先要定义数据如何存放在 hadoop 以及一些相关约束。约束如下:所有的日志数据都存放在 hdfs 上的 /logroot 路径下面hive 中数据库命名方式为 dw_XXXX,例如:dw_srclog 存
转载 2023-08-09 23:04:24
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关于星型模式   在数据仓库的构建中, 如下图所示的星型模式几乎是最常用到的。之所以称之为星型模式,是因为该模式中的E-R图形状如星(感觉这麽说有些怪怪的)。    如图所示,中心是一个大的事实表,周围是一些维表。事实表包含数据仓库的主要信息,每个维表包含该事实表的特定属性。   星型查询是一个事实表和一些维
       建设数据仓库  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
三、关系型数据仓库 SQL Server 2005 关系数据库引擎包含一些对数据仓库样式应用程序设计和维护大有帮助的功能。这些功能包括:•对于超大型的表而言,表分区可快速数据的加载速度,并简化维护过程。•轻松创建报告服务器•Transact-SQL 方面的改进包括新增的数据类型和新增的分析功能•联机索引操作•细化备份/还原操作•快速初始化文件报告服务器要想将关系操作报告从事务处理数据库中
摘要:本文主要讨论当架构一个很大的、高性能的数据仓库,特别是对那种无法预知有多少查询量的系统时要考虑的一些东西。这个讨论包括SQL Server 2005的一些新的特性以及在使用这些特性的时候需要考虑的一些东西。它同时也包括了创建或存储一个聚合的数据集来使得主流的查询和报表更加容易。一.         &n
转载 2023-10-01 08:35:37
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目录​​1 数据仓库概念​​​​1.1 什么是数据仓库​​​​1.2 OLTP与OLAP​​​​2 项目需求及架构设计​​​​3 项目框架​​​​4 框架版本选型​​​​4.1 Hadoop版本综述​​​​4.2 社区版与第三方发行版的比较​​​​4.2.1.Apache社区版​​​​4.2.2.第三方发行版(CDH/HDP/MapR)​​​​4.3 第三方发行版的比较​​​​4.4 版本选择​​
原创 2021-06-30 20:37:31
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# 搭建数据仓库的基本概念与实践 数据仓库(Data Warehouse)是一种用于存储和分析大量结构化和半结构化数据的系统。它从多个数据来源提取数据,经过清洗、转化后存储在一个中央位置,便于企业决策支持和数据分析。本文将通过一个简单的代码示例,介绍如何搭建一个数据仓库。 ## 数据仓库的基本概念 **数据仓库的特点**有以下几点: 1. **主题导向**:以业务主题为中心,不同于传统的数
原创 10月前
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目录1 数据仓库概念1.1 什么是数据仓库1.2 OLTP与OLAP2 项目需求及架构设计3 项目框架4 框架版本选型4.1 Hadoop版本综述4.2 社区版与第三方发行版的比较4.2.1.Apache社区版4.2.2.第三方发行版(CDH/HDP/MapR)4.3 第三方发行版的比较4.4 版本选择5 服务器选型6 集群资源规划设计7 测试集群服务器规划1 数据仓库概念数据仓库,英文名称为Da
接上一篇数据仓库知识点梳理(3)对数据立方体和MDX的介绍,本文将在本地Windows环境上搭建基于数据立方体的数据分析平台。并对一个示例立方体进行多维度分析。环境配置软件下载和安装本文使用Pentaho的社区版本BI Server作为数据多维分析的工具,当前最新版本为7.1,更新日期为2017年5月22日。这个Pentaho出的另一个产品——「Pentaho Data Integration,
转载 2024-01-31 12:41:07
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文章目录0. B站相关课程链接 和 搭建数据仓库资源及脚本下载食用指南:建议先把博客整体看一遍之后再进行操作文章最后有常见问题及解决方法1. 项目介绍及整体流程1.1项目介绍1.2 数据仓库架构1.3 环境规划1.4 整体开发流程2. 环境准备01-02(虚拟机和FinalShell或Xshell)2.1 软件下载2.2 安装Virtual Box及导入OVA镜像2.3 修改虚拟机静态IP地址2
# 数据仓库搭建概述 数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统,旨在支持数据分析和决策制定。与传统的数据库不同,数据仓库通常是以主题为中心,采用不同的数据建模技术进行设计。本文将简要介绍数据仓库搭建过程,并提供一些基本的代码示例。 ## 数据仓库搭建流程 搭建数据仓库的流程通常包括以下几个步骤: 1. **需求分析** 2. **数据建模** 3. **数据提取、转换、加载(ETL)*
常用的构建数据仓库的流程【数据调研】 数据调研重点要做两项工作,分别是业务调研和需求分析。这两项工作做的是否充分,直接影响着数据仓库的质量。 1、业务调研 业务调研的主要目标是熟悉业务流程、熟悉业务数据。 熟悉业务流程要求做到,明确每个业务的具体流程,需要将该业务所包含的每个业务过程一一列举出来 熟悉业务数据要求做到,将数据(包括埋点日志和业务数据表)与业务过程对应起来,明确每个业务过程会对哪些表
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