构建自己的数据仓库时要考虑的基本因素 ? 我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。 大多数现代数据仓库解决方案都设计为使用原始数据。它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。 如果您使用的数据集的范围是数百tb或pb，那么强烈建议使用非关系数据库。这类数据库的架构支持与庞大的数据集的工作是根深蒂固的。 另一方面，许多关系数据库都有非常棒的经过时间验证的查询优化器。 如果您有专门的资源用于支持和维护，那么在选择数据库时您就有了更多的选择。 您可以选择基于Hadoop或Greenplum之类的东西创建自己的大数据仓库选项。 Redshift集群的计算能力将始终依赖于集群中的节点数，这与其他一些数据仓库选项不同。 这就是BigQuery这样的解决方案发挥作用的地方。
他们很快意识到分析是其基础，他们开始问‘我的分析和我的数据仓库的状态是什么?’，而且往往不够好。” Power BI的普及也推动了更多的微软客户进行云计算分析。 White说，“Azure Data Lake与Azure数据仓库紧密结合，客户正在使用Azure数据仓库获取更多见解，并在其上构建现代数据仓库。” 采用哪种数据服务? 微软公司拥有一系列看起来有点像数据仓库的云计算服务，最明显的是Azure SQL数据仓库或微软经常称之为的“DW”，但也有Azure数据工厂、Azure数据湖、Azure数据库、Power BI和Azure White表示，“另一方面，客户并不是在寻找可以做任何事情的单一工具，有一系列细微差别的选择，如果真的要挑选，并优化自己的场景使用的工具。” Azure DW适用于处理策划数据的数据工程师。 数据湖附近的仓库 这些场景的复杂性就是数据仓库和数据湖之间的界限开始在云中看起来有些混乱的原因。
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原先，企业通常依靠昂贵且私有的本地数据仓库解决方案来存储和分析数据，由于模型范式的要求，底层数据无法做到多样变化，导致企业业务不能随意变迁。 2湖仓新模式：数据湖 + 数据仓库 =Lake House 综上所述，大数据的时代，开源技术体系的设计确实让云端产品或开源组件构成大数据整体解决方案逐渐兴起，比如数据湖，但并不代表着数据仓库会被淘汰，双方存在必要的联系 一方面，通过上云的方式，持续增强数据仓库的核心能力，将数据仓库实现现代化。另一方面，数据仓库和数据湖，是大数据架构的两种设计方式，两者功能可以相互补充，这意味着双方需要实现交互和共享数据。 而原先传统数据仓库系统和人才短缺又限制了欣和的进一步发展，为此欣和选择使用 AWS 云平台来搭建数据湖。 未来，AWS 坚信与传统的数据仓库和数据分析解决方案相比，湖仓新模式等云端方案将会为用户释放更大的数据价值。 ----
0x00 前言 本篇聊一聊在做数据仓库的时候该如何确定 KPI。 0x01 思考角度 首先，要明确的一点是数据最终是要服务于业务的！ 但是，数据仓库一般又不直接对接于业务，而更多地对接数据分析系统、用户画像系统和推荐或广告系统等。因此不容易用业务指标来衡量数据仓库的效果。 那么我们可以换一个角度，从数据仓库要解决的问题来考虑。 简单地讲，数据仓库要做的是提高数据能力、提高数据分析效率、提高数据质量的。 那么，怎样既体现了服务业务，又体现了提高了整体的数据服务能力呢？这就是下面要讨论的 KPI 怎么定。 大致解释一下，根据上面的栗子，在半年后做工作汇报的时候可以大致这样写： 已完成数据仓库设计相关文档的编写，总计25篇 Wiki，总阅读量10w。 0xFF 总结 上面就是数据仓库相关的 KPI 该怎么定的内容，具体的内容要和现实的业务情况相结合，因此本文仅起到抛砖引玉的作用，希望读者朋友们看后能有一些启发。不足之处多多指出，一起交流进步。
一、引言 基于大数据技术构建数据仓库平台，源于大数据技术本身的不成熟和普及度问题，以及辅助工具的缺失，注定了其实施过程与传统数据仓库的差异性，和更大的实施难度。 本文针对大数据技术应用与数据仓库类项目需求分析阶段，需要完成的主要工作基于用户需求分析说明书的文档结构进行目录式展现。如需了解更深层的细节，可以做专项技术交流和咨询服务。 项目边界的界定主要需要考虑一下问题： （1）业务边界：都有哪些业务系统的数据需要接入到数据仓库平台。 （2）数据边界：都有哪些业务数据需要接入数据仓库平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。 系统间的数据交互流程和模式，决定了你的数据仓库平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。
什么是数据仓库？ 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。 数据仓库的特点 1. 数据仓库的数据是面向主题的 与传统数据库面向应用进行数据组织的特点相对应，数据仓库中的数据是面向主题进行组织的。什么是主题呢？ 数据库中进行联机处理的数据经过集成输入到数据仓库中，一旦数据仓库存放的数据已经超过数据仓库的数据存储期限，这些数据将从当前的数据仓库中删去。 （3）数据仓库中包含有大量的综合数据，这些综合数据中很多跟时间有关，如数据经常按照时间段进行综合，或隔一定的时间片进行抽样等等。这些数据要随着时间的变化不断地进行重新综合。 数据仓库发展历程 数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程： · 简单报表阶段：这个阶段，系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。
但是云平台怎么调用云数据库之间的数据呢？我们如何才能满足这两样现代科技同时为我们服务呢。 一.云平台怎么调用云数据库 云数据库不仅能够储存大量的数据，并且成本也会更低，那么，我们的云平台在使用云数据库的时候应该怎样建立连接呢？ 二.云数据库能做什么 我们在建立云数据库的连接之后，能做些什么呢？ 其实，云数据库和云平台都能够为我们提供服务的便利，但是将这两者连接起来之后，我们可以直接的使用云数据库，里面的数据进行操作就不需要通过中间的转折而浪费时间。 总而言之，云平台怎么调用云数据库是非常重要的，因为它决定了我们能不能将这两者进行连接，也决定了在后续的操作当中能不能提高工作效率。
这类数据库作为公司的单独数据存储，负责利用历史数据对公司各主题域进行统计分析； 那么为什么要"分家"？在一起不合适吗？能不能构建一个同样适用于操作和分析的统一数据库？ 答案是NO。 一个显然的原因是它们会"打架"......如果操作型任务和分析型任务抢资源怎么办呢？再者，它们有太多不同，以致于早已"貌合神离"。接下来看看它们到底有哪些不同吧。 这样的情况下再将它归为数据库会很容易引起大家混淆，毕竟在绝大多数人心里数据库是可以关系型数据库画上等号的。 那么为什么不干脆叫"面向分析的存储系统"呢？ Bingo！ 也就是说，同样的记录在一个关系表里可以出现N次。但由于大多数数据仓库内的表的统计分析还是用SQL，因此很多人把它和关系数据库搞混了。 知道了什么是数据仓库后，再来看看它有哪些特点吧。 前端应用 和操作型数据库一样，数据仓库通常提供具有直接访问数据仓库功能的前端应用，这些应用也被称为BI(商务智能)应用； 数据集市(data mart) 数据集市可以理解为是一种"小型数据仓库"，它只包含单个主题
各个部门输入和使用什么数据 如何加工处理这些数据 输出什么信息 输出到什么部门 输出结果的格式是什么 ⑶ 在熟悉业务活动的基础上，协助用户明确对新系统 的各种要求。调查重点之二。 ： 从理论上讲，1:1联系可以与任意一端对应的关系模式合并 但在一些情况下，与不同的关系模式合并效率会大不 一样。 确定所属范式 按照数据依赖的理论对关系模式逐一进行分析 考查是否存在部分函数依赖、传递函数依赖、多值依赖等 确定各关系模式分别属于第几范式 按照需求分析阶段得到的各种应用对数据处理的要求，分析对于这样的应用环境这些模式是否合适 聚簇只能提高某些特定应用的性能 建立与维护聚簇的开销相当大 对已有关系建立聚簇，将导致关系中元组移动其物理存储位置，并使此关系上原有的索引无效，必须重建 当一个元组的聚簇码改变时，该元组的存储位置也要做相应移动 ，系统还不稳定，硬、软件故障随时都可能发生 系统的操作人员对新系统还不熟悉，误操作也不可避免 因此必须做好数据库的转储和恢复工作，尽量减少对数据库的破坏。
看在这么有诚意的份儿上，我怎么都要把自己知道的那些都倾囊相送，是不是！ 事实上，事业单位里的每个人，多多少少基本沟通之道是晓得的，只是不愿意用。 不像现在的小朋友，问我问题，麻烦我办事，上来都是“我要怎么怎么样”，好像我欠他的。对于这种没礼貌的，我即使不拉黑，也选择不予理会。 一代的MIS系统，他参加过不少，从 VB, VB.net 玩到 c#, 数据库也是, SQL Server, Oracle 都玩过一遍了。但距我辞职以来1年都还不到，他的压力就爆发了。 但我运气好，比他先接触到了数据仓库这回事。当他仍旧在 OLTP 领域吃老本的时候，我已经着手玩 OLAP了。我深信，OLAP 会有一场轰轰烈烈的市场运动。 在我看来，数据仓库在当时就是风口，做数据库的人转过来，易如反掌。锦上添花的事情，为什么不去做呢？我把经典的三维模型，画给这位老同事看，他一下子就明白了。 ?
我们在用dedecms建站时，安装一般都“下一步”直接往下点，这样默认的表前缀是dede_，如果我们要还原从其他地方拷贝过来的数据，一定要注意表头是否一致。如果表头不一样怎么办呢？ 有两种方法，第一种，通过数据库批量修改表前缀，不熟悉数据库的朋友不建议操作；第二种，修改备份的文件，本文以第二种为例 第一步，打开备份文件，一般是在/dede/data/backupdata/目录， 第三步，进入dedecms后台，系统 - 数据库备份/还原 - 数据还原（右上角） - 提交
如果超过上限row_id会从0重新开始计算 , 覆盖旧数据
书上讲的知识是一回事，但没有看到实际的应用之前，觉得书本东西就是一层膜，朦朦胧胧，也云里雾里，不知道怎么用，哪里该用ODS,怎么分层，数据集市该怎么分类。 不废话了，今天闲逛期刊网时，看到一篇极好的论文，医院数据仓库项目及其OLAP分析系统，分享给大家。 做数据库的朋友，想法不一样了，除了问采用Oracle还是SQL Server，心里最大的疑问，莫过于他们需要用BI吗，会有哪些主题，驾驶舱怎么玩的，大屏怎么实现的，医生的字儿那么有个性，这些病症的全文检索怎么办 image 几大配件： 元数据管理 ETL 数据模型 数据可视化 应用服务层 管理运维层 上面的架构图看上去简单，分层也很清晰，所有的数据仓库及其BI平台，几乎都可以套用它。唯一不同的是实现方法。 比如使用 Ado.net/Adomd.net 可以将数据库与Cube的访问同时写进一个Web Service里面，这样拉取数据的效率会高很多。 可视化，大家多少都了解些。
2、确定抽样单位，在确定目标总体以后，需要确定抽样单位，抽样单位就是该以什么样的量去抽取样本，比如检验某批食品的合格率时可以按每件也可以按每箱来抽取，这里的件和箱就是抽样单位。 04 出现不准确结果的原因 我们只知道抽样过程操作不当会导致样本数据进行偏倚，可是具体是是哪些操作导致样本结果偏倚的呢。 1、抽样空间中所选对象不全，因此未包含目标总体中的所有对象，。 如果样本中的所选调查对象不全，那么就会导致结果偏倚。 2、抽样单位不准确，比如我们上面提到过的检验一批商品的合格率中抽样对象有件和箱两种，我们在选择抽样单位的时候一定要根据实际情况进行合理的选择。 比如，某公司为了调查A品牌在消费者心中的喜欢程度，在做问卷的过程中，设置了“在XX行业，比起A品牌，你更喜欢哪个品牌？” 4、系统抽样是选取一个数字K，然后没打第K个单位就抽样一次，用系统抽样的前提是总体之间无明显的位置（顺序）规律。 本篇完
我们首先要知道云函数和数据库之间有什么联系，它们之间又是怎么进行操作的呢？我们要知道，云函数是为了将数据以及函数放在云端，通过方便我们其他的程序调动。 那么我们在了解云函数的功能之后，他怎样才能连接到我们的数据库呢？云函数怎么连接数据库其实我们，只需要进行一些简单的操作。 一.云函数怎么连接数据库 我们首先需要对数据库进行权限设置，这就需要我们用到开发者工具在云开发当中，我们需要进入到每个服务器的控制台之后，我们数据库进行更改，这一部是很重要的，因为在正式使用云函数之前呢 二.云数据库怎么操作 部署好云函数之后有什么作用呢？我们在使用银行数的时候，数据库又是怎么进行工作的？ 在知道云函数怎么连接数据库之后使用这一项云函数，可以将小程序在登录的时候进行无缝衔接，之后进行数据库的储存和API文档的保存。
*了解数据仓库相关技术 *了解数据仓库设计过程建造，运行及维护 *了解OLAP及多维数据模型 决策支持系统及其演化 一般将数据分为：分析型数据与操作型数据 操作型数据：由企业的基本业务系统产生的数据 数据仓库的特性：面向主题性，集成性，不可更新和时间性。 集成：数据仓库最重要的特性，分为数据抽取转换，清理（过滤）和装载 不可更新：数据仓库中的数据以批量方式处理，不进行一般主义上的数据更新。 数据仓库的体系结构与环境 从数据层次角度的体系结构来看，典型的数据仓库的数据体系结构包括：操作型数据、操作型 数据存储、数据仓库、数据集市和个体层数据 从功能结构看，可分为数据处理、数据管理和数据应用三个层次 数据仓库的数据组织< 粒度、数据分割（分区）、元数据> 数据仓库的数据单位中保存数据的细化程度或综合程度的级别。 CLDS由数据开始，一旦数据到手，就集成数据，然后，如果数据有偏差，就检验看看数据存 在什么偏差，在针对数据写程序，分析程序执行结果，最后，系统需求才得到理解。
然而这种模式在实际应用中很少见，因为这样做会导致开发难度增大，而数据冗余问题在数据仓库里并不严重。 3. 星座模式 星座模式(Fact Constellations Schema)也是星型模式的扩展。 但这样会加大查询人员负担：每次查询都涉及到太多表了。因此在实际应用中，雪花模型仅是一种理论上的模型。星座模型则出现在"维度建模数据仓库"中，本文后面将会讲到。 为什么将这个属性放到事实表而不是维表中呢？一个主要原因是它的数量级太大了，这样每次查询都会耗费很多资源来Join。 然而这么设计又一次"逆规范化"了：事务标识码非主码却决定事务标识时间，显然违背了3NF。但现在我们是为数据仓库建模，所以这样做是OK的。另外在分布式的数据仓库中，这个字段十分重要。 然而另一方面维度建模数据仓库除了敏捷性更强，而且适用于业务变化比较频繁的情况，对开发人员的要求也没有规范化数据仓库那么高。总之各有利弊，具体实施时需要仔细的权衡。
从事互联网数据仓库工作好多年了，其中最大的感触就是数据仓库开发人员每天做的最多的工作就是为业务方取数。 那做为一名数据仓库的开发人员，该怎么反省提高自己？ 如果这点做不到，那就要考虑一下是不是自己学艺不精，先从SQL练起，提高自己。 2）看看自己能否做到，自己负责的业务线，只要业务方一开口，基本就知道怎么取了。 如果我们不假思索的就给他们取数，那真的会累死。接到一个需求后，要多问几个为什么？比如：要解决的业务问题是什么？准备拿哪几个数来说明这个问题？我给你这几个数以后你又准备怎么判断？ 4、让自己在数据建模上更进一步 数据仓库模型本来的目的是降低取数的成本，但随着业务发展、系统变更及取数复杂性的增大，可用性会越来越差。
云数据仓库 PostgreSQL （Cloud Data Warehouse PostgreSQL，CDWPG）（原Snova数据仓库）为您提供简单、快速、经济高效的PB级云端数据仓库解决方案。CDWPG兼容Greenplum开源数据仓库，是一种基于MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务。借助于该产品，您可以使用丰富的PostgreSQL 开源生态工具，实现对云数据仓库中海量数据的即席查询分析、ETL 处理及可视化探索；还可以借助云端数据无缝集成特性，轻松分析位于 COS、TencentDB、ES 等数据引擎上的 PB 级数据。
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