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关键词

数据仓库①:数据仓库概述

~这就是关于数据仓库最贴切的定义了。事实上数据仓库不应让传统关系数据库来实现,因为关系数据库最少也要求满足第1范式,而数据仓库里的关系表可以不满足第1范式。 操作型数据库是为了支撑各种业务而建立,而分析型数据库则是为了对从各种繁杂业务中抽象出来的分析主题(如用户、成本、商品等)进行分析而建立; 2. 有了这些数据快照以后,用户便可将其汇总,生成各历史阶段的数据分析报告; 数据仓库组件 数据仓库的核心组件有四个:各源数据库,ETL,数据仓库,前端应用。如下图所示: ? 1. 数据仓库开发流程 在数据库系列的第五篇 中,曾详细分析了数据库系统的开发流程。数据仓库的开发流程和数据库的比较相似,因此本文仅就其中区别进行分析。 下图为数据仓库的开发流程: ? 不少员工认为,开发成本应更多集中在数据仓库层,不断加大数据建设的投入。因为一旦规范、标准、高性能的数据仓库建立好了,在之上进行数据分析、数据挖掘、跑推荐算法等都是轻松惬意的事情。

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数据仓库

建立数据仓库的目的:根据决策需求对企业的数据采取适当的手段进行集成。形成一个综合的。面向分析的数据环境,用于支持企业的信息型,决策型的分析应用。 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。 SDLC是典型的需求驱动开发生命周期,CLDS是典型的数据驱动开发生命周期 传统的系统开发生命周期支持操作型环境,为建立系统,必须首先理解需求,然后进入到设计开发阶段。

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    数据仓库】现代数据仓库坏了吗?

    项目经理和数据工程师将在分析师的上游建立管道,分析师的任务是回答内部利益相关者提出的某些业务问题。不可避免地,分析师会发现数据并不能回答他们所有的问题,并且项目经理和数据工程师已经继续前进。 实体关系图 (ERD) 是基于真实世界的业务图,而不是当今数据仓库或生产数据库中存在的图。它定义了关键实体、它们的关系(基数等)以及表明它们已经交互的真实世界动作。为每个实体和事件建立一个工程所有者。 端到端自动化沿袭可以帮助建立 ERD 并使其可操作。 #2 数据消费者预先定义他们的需求并创建合同。也许最有争议的租户是数据应该从业务需求中冒出来,而不是从非结构化管道中涓涓细流。 如果有一个跨多个团队的核心业务概念是由单体而不是微服务生成的,那么最好的前进方式是建立一个强大的审查系统和一个专门的团队随时待命以进行更改。 无论类型如何,数据质量都必须是所有数据仓库的核心。 从我的角度来看,底线是:当你建立在一个巨大的、无定形的基础上时,东西会破裂并且很难找到。当你找到它时,很难弄清楚那个“东西”到底是什么。

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    数据仓库②-数据仓库与数据集市建模

    任何成熟的分布式计算平台中都应禁止开发人员建立非分区事实表,并默认分区字段为(当天)日期。 经典星座模型 前文已经讲过,有多个事实表的维度模型被称为星座模型。 数据仓库建模体系之规范化数据仓库 所谓"数据仓库建模体系",指的是数据仓库从无到有的一整套建模方法。最常见的三种数据仓库建模体系分别为:规范化数据仓库,维度建模数据仓库,独立数据集市。 规范化数据仓库(normalized data warehouse)顾名思义,其中是规范化设计的分析型数据库,然后基于这个数据库为各部门建立数据集市。总体架构如下图所示: ? 然后用这个中心数据库为公司各部门建立基于维度建模的数据集市。各部门开发人员大都从这些数据集市提数,通常来说不允许直接访问中心数据库。 因此也就导致规范化数据仓库需要一定时间才能投入使用,敏捷性相对后者来说略差。但是规范化数据仓库一旦建立好了,则以后数据就更易于管理。而且由于开发人员不能直接使用其中心数据库,更加确保了数据质量。

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    数据仓库入门

    什么是数据仓库(Data Warehouse,DW)? 建立数据仓库的目的是帮助企业高层系统地组织、理解和使用数据,以便进行战略决策。 数据仓库系统的体系结构 源数据层 源数据是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉。 但从企业原来已建立的数据库系统中提取,并不是原来数据的简单复制,而是经过了抽取、筛选、清理、转换等过程,有效集成到数据仓库。 内部数据 内部信息包括企业已建立的业务系统中的数据和各类文档资料。 数据存储与管理层 元数据 元数据是关于数据的数据,位于数据仓库的上层,用以描述数据仓库内数据的结构、位置和 建立方法。通过元数据进行数据仓库的管理和使用。 数据仓库 数据仓库中存放了企业的整体信息,而数据集市只存放了某个主题需要的的信息,其目的是 减少数据处理量。

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    数据仓库架构

    在多维体系结构中,所有的这些基于星型机构来建立的数据集市可以在物理上存在于一个数据库实例中,也可以分散在不同的机器上,而所有这些数据集市的集合组成的分布式的数据仓库。 一致性维度 在多维体系结构中,没有物理上的数据仓库,由物理上的数据集市组合成逻辑上的数据仓库。而且数据集市的建立是可以逐步完成的,最终组合在一起,成为一个数据仓库。 如果分步建立数据集市的过程出现了问题,数据集市就会变成孤立的集市,不能组合成数据仓库,而一致性维度的提出正式为了解决这个问题。 一致性维度建立的地点是多维体系结构的后台(Back Room),即数据准备区。在多维体系结构的数据仓库项目组内需要有专门的维度设计师,他的职责就是建立维度和维护维度的一致性。 一致性事实 在建立多个数据集市时,完成一致性维度的工作就已经完成了一致性的80%-90%的工作量。余下的工作就是建立一致性事实。

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    数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

    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。 通常,他们需要几乎实时的数据,价格低廉,不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下,我们建议他们使用现代的数据仓库,如Redshift, BigQuery,或Snowflake。 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。 因为这个存储层被设计成完全独立于计算资源的可伸缩性,它确保了可以毫不费力地为大数据仓库和分析实现最大的可伸缩性。 当数据量在1TB到100TB之间时,使用现代数据仓库,如Redshift、BigQuery或Snowflake。

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    数据仓库专题(1)-数据仓库生命周期模型

    一、前言 工作内容的变更,导致重新回到数据仓库模型的架构和设计,于是花点时间比较系统的回顾数据仓库建模和系统建设的知识体系,记录下来,作为笔记吧。 二、模型 无论数据仓库技术如何变化,从RDBMS到NoSQL,从传统技术到大数据,其实只是实现技术手段的变化,数据仓库建设生命周期的模式从来都不曾真正颠覆性改变过。向前辈致敬。 另外项目团度在招:资深的数据仓库模型设计师-工作地点北京,有感兴趣的可以把简历发给我吧。

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    数据仓库建模

    一、数据仓库建模的意义 如果把数据看作图书馆里的书,我们希望看到它们在书架上分门别类地放置;如果把数据看作城市的建筑,我们希望城市规划布局合理;如果把数据看作电脑文件和文件夹,我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式 下图是个示例,通过统一数据模型,屏蔽数据源变化对业务的影响,保证业务的稳定,表述了数据仓库模型的一种价值: 二、数据仓库分层的设计 为了实现以上的目的,数据仓库一般要进行分层的设计,其能带来五大好处: 三、两种经典的数据仓库建模方法 前面的分层设计中你会发现有两种设计方法,关系建模和维度建模,下面分别简单介绍其特点和适用场景。 1、维度建模 (1)定义 维度模型是数据仓库领域另一位大师Ralph Kimball 所倡导的。 (2)建模方法 通常需要选择某个业务过程,然后围绕该过程建立模型,其一般采用自底向上的方法,从明确关键业务过程开始,再到明确粒度,再到明确维度,最后明确事实,非常简单易懂。

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    Greenplum 实时数据仓库实践(1)——数据仓库简介

    尽管需要增加软硬件的投入,但建立独立数据仓库与直接访问业务数据相比,无论是成本还是带来的好处,这样做都是值得的。 无论是建立数据仓库还要实施别的项目,都要从时间、成本、功能等几个角度权衡比较,认真研究一下是否真正需要一个数据仓库,这是一个很好的问题。 当你的组织很小,人数很少,业务单一,数据量也不大,可能你真的不需要建立数据仓库。 ETL是建立数据仓库最重要的处理过程,也是最体现工作量的环节,一般会占到整个数据仓库项目工作量的一半以上。 抽取——从操作型数据源获取数据。 图1-3 从属数据集市架构 建立从属数据集市的好处主要有: 性能:当数据仓库的查询性能出现问题,可以考虑建立几个从属数据集市,将查询从数据仓库移出到数据集市。

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    Python网站 3 建立控制层,建立路由

    建立Url 路由 有了template和view,也有了数据model,但是访问一个网址,需要对我们的浏览器地址进行路由解析,服务器才能调用到我们辛辛苦苦写好的view。 首先,打开PROJECTNAME/urls.py,使用include关键字为Blog建立跳转,方便管理。

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    数据仓库模型说明

    1.数仓概述 数据仓库的建设是一个过程,而不是一个项目。在这个过程中我们需要形成自己的规范,以方便管理和维护。 在数据仓库的建设过程中,不仅会面临着公司业务迅速发展,业务系统迭代变更,需要对业务系统数据进行相应 的整合,形成公司完整的统一数据视图;而且基于数据仓库的应用也是多样化的,比如支撑自己企业的数据可视化平台 梳理两类维表来源,一是分析需求,二是仓库技术 4.对多维模型或基础指标数据进行轻度汇总,产生基础的、通用的汇总模型 数据种类 1.多维模型数据(Multidimensional Data):采用维度建模方式建立的数据模型数据

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    -数据仓库ETL开发

    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。 ? STG层是根据CDC策略把各个源系统的数据抽取到数据仓库中。STG层主要是面向批处理的形式,如果是根据日志信息实时同步,可以跳过STG层直接进入ODS层。 DW层 DW层是清洗、规范化,提交一致化维度和事实的工作区,建立反规范化的维度模型。 规范化就是经过标准化、去重、合并、拆分、整合等过程把各个业务系统的数据统一命名,统一取值,建立企业标准版本数据。 5.事实表合并 一级事实表都是根据单个业务过程建立的,为了便于分析和重用,需要把多个业务过程的事实表进行合并,形成二级事实表。

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    数据仓库实战 3

    经过前面那么久的折腾,我们终于可以切入主题了,接下来我们用数仓分层的理论,在Hive中建立数据仓库

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    -数据仓库维度建模

    维度建模还会分为星型模型、雪花模型等,各有优缺点,但很少直接回答一个问题,也就是数据仓库为什么要采用维度建模? 维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimball 所倡导,他的《[数据仓库工具箱]》,是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。 建立全方位的数据视角,消灭信息孤岛和数据差异。 当上层业务发生变化时,通过数据模型,底层的技术实现可以非常轻松的完成业务的变动,从而达到整个数据仓库系统的灵活性。 帮助数据仓库系统本身的建设。 核心模型与扩展模型分离 建立核心模型与扩展模型体系,核心模型包括的宇段支持常用的核心业务,扩展模 型包括的字段支持个性化或少量应用的需要 ,不能让扩展模型的宇段过度侵人核心模型,以免破坏核心模型的架构简洁性与可维护性

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    数据仓库是什么

    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? 数据仓库中的数据综合工作可以在从原有数据库抽取 数据时生成,但许多是在数据仓库内部生成的,即进入数据仓库以后进行综合生成的。 3. 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。 但并不是说,在从数据集成输入数据仓库开始到最终被删除的整个数据生存周期中,所有的数据仓库数据都是永远不变的。 数据仓库的数据是随时间的变化而不断变化的,这是数据仓库数据的第四个特征。

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    Greenplum 实时数据仓库实践(2)——数据仓库设计基础

    数据仓库建立必须从一开始就被设计成支持多种BI技术,这就要求数据仓库本身所使用的技术越通用越好。 假设数据仓库的需求一定会发生变化。它必须能完美地适应其数据和数据结构的变化。 稳定性 由于数据仓库的需求会不断变化,我们需要以一种迭代的方式建立数据仓库数据仓库需要集成很多操作型源系统中的数据。由于数据集市的复杂度和需要处理的数据都小于数据仓库,因此更容易建立与维护。表2-19总结了数据仓库与数据集市的主要区别。 建立和管理数据仓库里的中间表和汇总表。建立这些表完全是出于性能原因。中间表一般是在原始表上添加过滤条件获得的数据集合,汇总表则是对原始表进行聚合操作后的数据集合。 数据集市是部门级的、面向单一主题域的数据仓库。 数据集市的复杂度和需要处理的数据都小于数据仓库,因此更容易建立与维护。

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