传统的数据仓库架构一般有由源系统、ODS、EDW、Data Mart几部分组成。源系统就是业务系统、管理系统、办公系统等等；ODS是操作数据存储；EDW是企业级数据仓库，Data Mart是数据集市。
最近看了三本关于数据仓库的书，很有收获，也很受启发。这三本书分别是《数据仓库工具箱（第三版）》、《Dimensional Data Warehousing with MySQL: A Tutorial》和《Pentaho Kettle解决方案》。在仔细研读了这三本书之后，感觉就像是一本书的三个层次。Ralph Kimball的经典著作数据仓库工具箱阐述的是维度建模方法论和按不同行业建模的示例。Dimensional Data Warehousing with MySQL在维度模型的基础上，用MySQL基本的SQL语句实现了各种常见场景下的ETL。而Kettle则是完全以Ralph Kimball提出的34个ETL子系统为理论基础开发出来的工具，以提供GUI的方式实现ETL。三本书的作者都是各自领域的杰出人物，是当之无愧的大神，内容的质量自不必说。但是也有些美中不足，比如工具箱这本书翻译的佶屈聱牙，让人颇为费解。Dimensional Data Warehousing with MySQL中有些错误，可能是印刷原因吧（此书没有中文版），有些按书中代码执行得不到想要的结果。倒是Kettle这本书，译者也是长期从事ETL开发的专业人员，不但翻译的通俗易懂，还适当添加了译者注，指出书中的一些过时的说法，至少对我来说受益匪浅。 有了以上的这些体会，我自然而然地产生一种想法：把几本书中所讲内容用一个完整的示例系统地实验一遍，使用SQL和Kettle两种方式来实现。一来对维度建模方法加深一下印象，二来也是对前段学习的一个总结，三是作为以后做数据仓库相关工作的不时之需。这是第一阶段要做的事情，第二阶段准备用Data Vault模型再做一遍，研究一下这种较新的建模方法。 内容组织： （一）维度模型基础 （二）准备数据仓库模拟环境 （三）初始装载 （四）定期装载 （五）进阶技术 1. 增加列 2. 按需装载 3. 维度子集 4. 角色扮演维度 5. 快照 6. 维度层次 7. 多路径和参差不齐的层次 8. 退化维度 9. 杂项维度 10. 多重星型模式 11. 间接数据源 12. 无事实的事实表 13. 迟到的事实 14. 维度合并 15. 累积的度量 16. 分段维度
内容来源：2017 年 10 月 21 日，深奇智慧联合创始人高扬在“PostgreSQL 2017中国技术大会”进行《基于Greenplum,postgreSQL的大型数据仓库实践》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
【商务智能】数据预处理 【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 )
如今硬件的性价比越来越高，网络传输速度越来越快，数据库分层的趋势逐渐显现，人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题，而是通过分层，让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。
大数据传统企业实施，其路漫漫，绝不会如昙花一现，探索大数据在传统行业的实施之路，寻找一条适合传统行业的企业大数据实施方法体系，是我执着坚守的信念，大数据是一种信仰，吾将上下而求索。记下项目中的点滴，算是日志，自勉。
互联网已经高速发展了很多年，各大企业都根据自己的业务搭建了自己的门户网站，拥有自己的服务器，以及自己的用户。用户在对企业的服务进行交互访问时，用户给企业反馈的信息去哪里了？比如说我们最常见的注册信息，企业给到我们的资源从哪里来的？比如说最常见的商品列表。其实这些数据都存放在企业级的数据库当中，离开了数据库，在优秀的架构设计，在优秀的代码都是没有灵魂的。目前企业主流的数据一般分为关系型数据库和非关系型数据库，常见的关系型数据库：mysql,oracle,sqlserver等，常见的非关系型数据库：redis,hbase,mongodb等。数据库的存在，其主要作用是满足在用户和企业服务交互时，满足低时延的增删改查操作。
本系列教程为量化开发者，提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源，将金融基础数据落到本地数据库。教程提供全套源代码，包括历史数据下载与增量数据更新，数据更新任务部署与日常监控等操作。
4). 数仓架构分层：一般分为操作数据层（ODS）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）,其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）
情况说明： 现在需要做一个数据存储，500w左右的数据，日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来，供日后的数据分析用？使用上面说的三种数据库中的哪中比较好？是否有必要建立集群？ 个人看法是：从长远角度看，由于单台机器的性能瓶颈，后期肯定要做集群，单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此，使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡，而mysql的均衡器是第三方的，无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集
情况说明： 现在需要做一个数据存储，500w左右的数据，日后每天大约产生5w条左右的数据。想把这些数据存储起来，供日后的数据分析用？使用上面说的三种数据库中的哪中比较好？是否有必要建立集群？ 个人看法是：从长远角度看，由于单台机器的性能瓶颈，后期肯定要做集群，单纯的做复制最终也无法缓解单台master上读的负担。因此，使用mysql的话会使用cluser。但是了解到mysql的cluser要用好的化还要做负载均衡，而mysql的均衡器是第三方的，无法很好的与mysql整合。使用mongodb的自动分片集群能
以阿里巴巴OneData建设为例：一般分为操作数据层（ODS：Operational Data Store）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）。其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和汇总数据层（DWS）。
1.如有错误欢迎大家指出，我会及时更正，有什么不懂也可以留言提问，互相交流吗。 2.也许大家觉得这没什么，但是我会认真对待，把它当成我的笔记、心得、这样才能提升自己。
前几天在数据产品经理的群里，有朋友提问“没有数仓，没有数据建模可以做好BI吗”，今天把问题打开一下，不建设数仓，企业能做好数字化转型吗？
Hive 提供标准的 SQL 功能，Hive 的 SQL 也可以通过用户定义的函数(UDF)，用户定义的集合(UDAF)和用户定义的表函数(UDTF)扩展为用户代码。
对于每一种技术，先要理解相关的概念和它之所以出现的原因，这对于我们继续深入学习其技术细节大有裨益。实时数据仓库首先是个数据仓库，只是它优先考虑数据的时效性问题。因此本篇开头将介绍业界公认的数据仓库定义，它和操作型数据库应用的区别，以及为什么我们需要数据仓库。 在对数据仓库的概念有了基本的认识后，有必要单独说明一下ETL这个最重要的过程，然后向读者介绍四种常见的数据仓库架构。本篇最后描述实时数据仓库的产生背景、特定需求和使用场景，并列举一些常见的实时数据仓库技术架构。
注：为了解决上述问题，专家们设计出更加利于管理数据的东西——数据库，它能更有效的管理数据
（三）初始装载 在数据仓库可以使用前，需要装载历史数据。这些历史数据是导入进数据仓库的第一个数据集合。首次装载被称为初始装载，一般是一次性工作。由最终用户来决定有多少历史数据进入数据仓库。例如，数据仓库使用的开始时间是2015年3月1日，而用户希望装载两年的历史数据，那么应该初始装载2013年3月1日到2015年2月28日之间的源数据。在2015年3月2日装载2015年3月1日的数据，之后周期性地每天装载前一天的数据。在装载事实表前，必须先装载所有的维度表。因为事实表需要维度的代理键。这不仅针对初始装载，也针对定期装载。本篇说明执行初始装载的步骤，包括标识源数据、维度历史的处理、使用SQL和Kettle两种方法开发和测试初始装载过程。 设计开发初始装载步骤前需要识别数据仓库的每个事实表和每个维度表用到的并且是可用的源数据，并了解数据源的特性，例如文件类型、记录结构和可访问性等。表（三）- 1里显示的是本示例中销售订单数据仓库需要的源数据的关键信息，包括源数据表、对应的数据仓库目标表等属性。这类表格通常称作数据源对应图，因为它反应了每个从源数据到目标数据的对应关系。生成这个表格的过程叫做数据源映射。在本示例中，客户和产品的源数据直接与其数据仓库里的目标表，customer_dim和product_dim表相对应。另一方面，销售订单事务表是多个数据仓库表的源。
1. 数据库概述及环境搭建 1.1 为什么要使用数据库 动态网站中的数据都是存储在数据库中的 数据库可以用来持久存储客户端通过表单收集的用户信息 数据库软件本身可以对数据进行高效的管理
我们在数仓项目的时候往往是需要将它分层的，但是为什么分层你真正的了解过吗，那它分层的好处又是什么呢。好我们今天就针对这个话题进行讲解。如果你还不了解数仓中的模型可以去看这篇（数仓模型设计详细讲解）,编写不易请给个一键三连。
本篇博客，博主为大家带来关于数仓项目中纬度模型设计与分层架构的一个说明。
近年来，数据仓库技术在信息系统的建设中得到了广泛应用，有效地为决策提供了支持。2004年6月，本人所在单位组织开发了财务管理决策系统，该系统主要是使高层领导掌握企业的经营状况及进、销、存情况，分析市场趋势。 本文通过对财务数据的分析，结合数据仓库开发原理，完成对财务数据仓库的数据组织，介绍了财务数据仓库的设计和实现方法方法。财务数据仓库的设计歩骤主要是逻循数据库设计的过程，为分概念模型的设计、逻辑模型设计、物理模型设计和数据仓库生成等几个阶段。 目前，该项目已顺利上线，领导反映良好。在该项目中，本人担任系统分析师职务，主要负责系统架构设计和数据仓库的设计工作。
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，用于支持管理决策。
其中CDM层主要包括DWD层（Data Warehouse Detail）和DWS层（Data Warehouse Summary）两部分。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/52623602 《An Overview of Data Warehousing and OLAP Technology》
随着数字化的概念逐步深入不同领域企业的运营中，业务形态和数字化路径也越来越丰富。这也为企业数据处理、储存的方式提出了更多要求。对于企业，尤其是数据驱动型企业来说，需要强大的解决方案来管理和分析整个组织中的大量数据，这些系统必须具有可伸缩性、可靠性和安全性，并且必须具有足够的灵活性以支持各种数据类型和使用场景。这些要求远远超出了任何传统数据库的能力，因此，数据仓库、数据湖等多种不同的架构逐渐成为了数据库行业的热门技术。
数仓建设是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务，其中数仓建设也是“数据智能”中必不可少的一环。本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。
导读：大数据平台可以分为操作数据存储（ODS）、数据仓库（DW）和数据集市（DM）三层，分别对应着数据清洗、数据管理和数据应用这三个核心功能。
随着数据在企业发展中发挥着愈发重要的作用，如何更高效、简洁地利用数据成为用户非常关心的问题。数据虚拟化技术，正是面向此类问题的一种解决方法。本文通过近期阅读的数据虚拟化一书，提纲挈领谈谈对数据虚拟化的认识。
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
前言 阅读本文前，请先回答下面两个问题： 1. 数据库和数据仓库有什么区别？ 2. 某大公司Hadoop Hive里的关系表不完全满足完整/参照性约束，也不完全满足范式要求，甚至第一范式都不满足。这种情况正常吗？ 如果您不能五秒内给出答案，那么本文应该是对您有帮助的。 注：如果您还不清楚完整参照性约束，请参考《数据库关系建模》 ：，如果您还不了解范式，请参考《更新异常与规范化设计》 。 数据库的"分家" 随着关系数据库理论的提出，诞生了一系列经典的RDBMS，如Oracle，MySQL，SQL Server
汇总各种来源的数据，可以创建一个中央仓库。通过分析和汇总业务数据报告，数据仓库能够帮助企业做出明智、战略性的决策分析。虽然数据仓库提供了许多便利，但是把这些敏感数据收集到一个单独系统，会给数据仓库带来安全问题。 如果选择使用数据仓库，企业需要考虑如何更好地保护内部信息系统。任何数仓安全方面的妥协都会给入侵者或网络罪犯以可乘之机，造成销售、营销、客户信息等业务数据的毁坏泄露。今年爆发的WannaCry勒索软件事件也表明了这一点，现代企业需要严格规避数据犯罪。 在数据仓库中，最常见的数据库管理系统应该是开源My
现在说数仓，更多的会和数据平台或者基础架构搭上，已经融合到整个基础设施的搭建上。这里呢，我们不说Hadoop各种组件之间的配合，我们就简单说下数仓分层的意义价值和该如何设计分层。
我们来做一个抽象，可以把数据仓库分为下面三个层，即:数据运营层、数据仓库层和数据产品层。
在之前的课程中，我们已经学习了基础的网络知识，IP地址的知识，网络存储和网络接入相关的知识。是感觉到意犹未尽呢？还是想赶紧远离这个大魔王赶紧学习其它的内容呢？别急，我们还差最后的一点东西没说完。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
本文主要讲解数据仓库的一个重要环节：如何设计数据分层！ 其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章。
数据模型就是数据的组织和存储方法。主要关注的是从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。
昨天安装了MySQL数据库，也就是说我这台电脑理论上是可以作为数据库服务器的，用户可以连接这台电脑中的数据库。
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice
1.2.2 DWM 轻度汇总层(MID或DWB, data warehouse basis)
ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。
本文介绍数据建模的基础方法论，并通过建模实例的建模实践，输出对模型结构、设计模式的经验技巧与自我理解。
数据库即存储数据的仓库，可以将数据进行有序的分门别类的存储。它是独立于语言之外的软件，可以通过 API去操作它。 常见的数据库软件有: mysql. mongoDB. oracle。
目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。 分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。
数据湖是保存大量原始格式数据的中心位置。与以文件或文件夹形式存储数据的分层数据仓库相比，数据湖采用扁平化架构和对象存储方式来存储数据。对象存储具有元数据标签和唯一标识符，便于跨区域定位和检索数据，提高性能。通过利用廉价的对象存储和开放格式，数据湖使许多应用程序能够利用数据。
数据仓库 与操作系统分离 , 基于标准的企业模型集成 , 带时间属性 , 面向主题 , 不可更新 的 数据集合 ;
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