我的任务是设计一个Kimball风格的数据仓库。它将位于Server中的prem上。组织物理实现的最佳做法是什么?也就是说,数据仓库是否应该是一个单一的数据库,使用模式来分隔每个数据集市(并且将所有维度都放在自己的模式中,以帮助“驱动”跨市场的重用)?或者,每个数据集市是否应该是自己的数据库(强制所有维度都存在于一个单独的数据库中)?
如果我使用云平台进行数据仓库,比如Azure SQL DB (例如,使用托管实例来允许跨数据库查询),这个决策是否重要?
请对以下问题提出建议。我是第一次接触Snowflake,学习和动手做。我在帐户管理员角色下从Snowflake web控制台创建了一个新的仓库和数据库。我正在尝试连接到SnowSQL客户端以暂存我的本地文件。我能够成功连接到SnowSQL和新仓库。但是我从雪花控制台创建的新数据库并没有在SnowSQL客户端中列出。控制台中的数据库显示为accountadmin as role。因此仍然不确定为什么它不在SnowSQL命令行界面中列出。有什么建议吗? 谢谢,Tanveer
我们正在建造一个金球数据仓库。我们有一个分期数据库和最后的数据仓库。
我们有一个创建表CustomerTransaction的存储过程。存储过程的最佳位置在哪里?在分期数据库还是数据仓库?或者每个位置的优点/负面是什么?我刚开始创建数据仓库,并试图学习。
create procedure dbo.FactCustomerTransactionImport -- should this be in StagingDB or datawarehouse DB?
as
insert into DWFinal.dbo.FactCustomerTransaction
(
CustomerI
我正在尝试在我的azure sql数据仓库的主数据库上创建一个主密钥。但我的用户没有执行此操作所需的权限。需要为azure sql数据仓库的用户或登录名分配/授予哪些角色?我能够使用SSMS的GUI将控制权限授予本地sql server实例的用户。此外,我还能够在主数据库上的角色的帮助下创建一个主密钥,我使用的server.The脚本是: CREATE LOGIN LoaderRC20 WITH PASSWORD = 'a123STRONGpassword!';
CREATE USER LoaderRC20 FOR LOGIN LoaderRC20;
ALTER ROLE d
我正在做一个学术项目,对数据仓库的知识有限。我正在使用SQL Server来构建它。
I have three different sources -
Sources - JSON Request, Web Crawling, Excel Data Source.
我想我们需要三个目的地-源数据库,分期数据库,数据仓库。
源数据库的加载通过SSIS - Execute SQL Task进行。我正在那里运行一个python脚本,以提取数据并将其存储在数据库表中。
我在这里有点困惑--我是否应该改变我的脚本,让脚本执行所有的转换并将它们加载到暂存表中?如果我能做到这一点,那么这里就不需要源数据库
我的情景
我有三个仓库数据库(Firebird),编号为1、2和3,每个数据库共享相同的方案和相同的DbContext类。以下是产品表的模型:
public class Product
{
public string Sku { get; }
public string Barcode { get; }
public int Quantity { get; }
}
我还有一个本地的“仓库缓存”数据库(MySQL),出于缓存的原因,我希望定期下载所有三个仓库的内容。缓存产品的数据模型类似,添加了一个表示源仓库索引的数字。此表应包含所有三个仓库的所有产品信息。如果一个产品同