四、数据仓库的设计 数据仓库的设计包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计四个阶段，其设计工作一般由项目中标的软件企业负责完成。...需求调查过程：围绕数据仓库的开发目标，实施范围，询问或征集他在管理决策中最关心问题：你每天（周/月）最需要知道哪些统计数据，是否还需要客户、城市等其它统计数据；你经常参阅或使用的统计分析图表有哪些，每张图表通常在什么时间使用...（5）数据来源于6个不同的数据库应用管理系统：户籍管理系统（称为常住人口），暂住人口管理系统，酒店客房管理系统、治安管理应用系统、辖区旅馆基本信息管理系统等。...虽然它们分别来自不同的应用系统，但为了方便，我们将它们统一放在一个名为 OLTPHotel 的数据库中。 ① 旅馆数据源表 LGXX，共有65个属性描述旅馆的名称、电话、地址等基本信息。...当前数据仓库大都建立在关系数据仓库管理系统（RDWMS，如 SQL Server 等）之上，下面介绍 RDWMS 中的数据仓库逻辑设计。
二、数据仓库系统开发过程 数据仓库系统的开发过程的5个时期：规划时期、设计时期（需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计）、实施时期、开发时期和应用时期。 ...数据仓库系统的开发过程的3个阶段：将规划和设计时期称为 “规划设计阶段”，实施和开发时期称为 “实施开发阶段”，应用时期称为 “使用维护阶段”。 ...数据仓库设计过程的 “螺旋周期” 性： 通过这5个阶段的数据仓库开发应用的过程，实现了前期规定的数据仓库主题建设和应用开发任务，为决策者提供了基本的决策分析工具，同时也积累了数据仓库开发和应用的经验，可以转向其它主题的数据仓库开发应用...4、开发时期 开发一系列对数据仓库进行查询、分析和挖掘的决策支持工具，建立基于数据仓库的决策支持应用平台。...5、应用时期 对数据仓库的用户进行培训、指导；将数据仓库投入实际应用，充分发挥数据仓库在决策中支持效果；在应用中不断改进和维护数据仓库；对数据仓库进行评价，提出新的决策需求，为数据仓库下一循环的设计开发提供依据
六、数据仓库系统的开发 （一）开发任务 其任务就是要开发查询类，验证型和发掘型三大类型的数据仓库访问工具，统称为决策支持工具。...2、使用程序设计语言 利用某种高级语言或 Web 程序设计语言，开发用户访问数据仓库的程序或应用工具，具有相当的灵活性和较强的应变能力。...数据仓库访问工具的开发，本质上属于软件的开发问题。 七、数据仓库系统的应用 （一）用户培训 （1）培训目的：使用户熟练地应用数据仓库系统并为企业管理决策提供支持。...（三）维护评估 在数据仓库应用时期，不仅要适应数据仓库不断增长的现实，而且还要对数据仓库进行评估和维护。 1、数据仓库评估 （1）投资回报分析主要包括定量分析和定性分析。...即进入数据仓库新一轮的生命周期，完成对新决策主题的规划、设计、实施、开发和应用等任务。
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。...分层的作用： 1.划分ETL阶段工作重心，便于管理 2.降低开发和维护成本 3.减少需求变化带来的冲击 4.便于数据问题跟踪 名词解释： ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市...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。...开发步骤： 确定CDC策略，根据源系统的数据状况选择一个合适的CDC策略。 设计Mapping文档。...ODS作用： 全量存储源系统的数据；支持下游系统实时查询业务；数据质量检查 开发步骤： 设计Mapping文档。
Hive数据仓库DDL应用 假设张三是xx公司的大数据开发工程师，现在xx Music有一千万用户在每天播放音乐和收藏音乐，那么张三要如何设计音乐榜单数据仓库来进行数据分析呢。...desc formatted music_charts_external; select count(*) from music_charts_external; 分析：在真实的数据仓库应用中，通常整个过程通过编写
示例：多维数据仓库的应用 一家连锁酒店可能希望分析其不同地区、不同时间段的入住率和收入情况。...示例：列式数据仓库的应用 一家电商网站希望分析其客户的购买行为。通过使用列式数据仓库，该网站可以快速计算出每个产品的平均评分、最热门的产品类别等指标。...示例：内存数据仓库的应用 一家金融公司需要实时监控市场动态，以便快速做出投资决策。...示例：云数据仓库的应用 一家初创公司正在快速增长，其数据量也在迅速增加。...示例：混合数据仓库的应用 一家大型制造企业拥有敏感的生产数据，同时也需要处理大量的客户交互数据。
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。...STG的作用 开发步骤 确定CDC策略，根据源系统的数据状况选择一个合适的CDC策略。 设计Mapping文档。...ODS层的作用 开发步骤 设计Mapping文档。 设计物理模型，ODS的物理模型一般包括源系统的所有字段和审计字段，但是和源系统最主要的区别是ODS层加了逻辑删除标记和增量时间戳。...2.制定数据质量测量类型 3.提交数据质量测量结果表，通常异常数据处理策略有 4.纠正数据 规范化 由于数据仓库的数据来源各个业务系统，每个业务系统相对都是封闭的，他们在命名、取值上都有自己的特点
导读 本文主要分享大数据仓库分层原则、定义和各层开发规范。 一、前提概要 大数据平台开发规范示例 发布一段时间后，有小伙伴表示我汤姆就是个Sql Boy，可否来个 数据仓库开发规范示例？...三、数仓公共开发规范 1. 分层调用规范 数据分层的标准流向（不含维度）为ODS->DWD->DWS->DM标准流向中，禁止出现反向依赖。...累计快照型事实表：在整个业务的生命周期中，表述业务多个阶段的开始和结束过程，通常有多个时间字段，并且时间不可预测，随着阶段周期的变化，记录也会随着变化而发生修改 四、数仓各层开发规范 1....：dm_doris.dm_doris_load_d，其中dm_doris是库名，doris是表示AP项目，load 表示导入相关的分析，最后的d表示按天统计 ② 处理内容 基于不同分析主题的宽表，基于应用场景的维度和指标的提取...必须满足模型管理员清理TMP层数据策略的要求 临时使用的表，必须有确定的生命周期，不确定有效期的，可设置较长的有效期，模型管理员根据有效期和用户，不定时沟通确认该临时表的清理计划 五、总结 规范示例仅作为参考，实际开发中需要根据业务要求和场景进行调整适配
作者：dcguo 使用 sql 做数仓开发有一段时间了，现做一下梳理复盘，主要内容包括 sql 语法、特性、函数、优化、特殊业务表实现等。...比如开发人员最喜爱得 select * ......前在内表上进行过滤，则下推前后不等价，因此不可进行下推 select * from t left join s on t.a = s.a where s.a is null; 数仓项目思考 数据指标多样，每次开发新表新的数据项时
那么，数据湖和数据仓库的区别是什么呢？ 数据湖和数据仓库的区别 我们都知道，数据是无处不在的。数据湖和数据仓库的区别是什么呢？...数据湖和数据仓库的应用如何 数据湖的应用领域是非常广泛的，它可以应用在物流的领域，还可以应用在制造领域等等，数据仓库应用的领域也非常的广，因为数据仓库的容量是非常大的，它可以应用在各大企业的运营当中，很多的企业在进一步的发展之前...，都会通过数据仓库来进行市场的分析，因为市场的数据是非常大的。...除此之外，数据仓库还能够应用在决策分析上，因为数据仓库可以挖掘出历史数据的规律，这对于决策来说是非常有帮助的。...数据湖和数据仓库的区别并不是特别的大，它们两者对于社会的发展都是非常有帮助的，因为数据的分析是非常客观的，数据湖和数据仓库能够为大家提供大量的数据，从而进行正确的决策。
https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/53907061 在业务数据模型的基础上，通过采用八个步骤的转换过程，形成数据仓库系统的数据模型...在键中增加时间成分，并解决因模型从“时间点”变换到“时间段”引起的关系中的结果变化 3 增加派生数据 保证业务一致性和改善数据交付性能 计算和存储经常使用的或要求一致性算法的数据 4 确定粒度级别 确保数据仓库在正确的细节级上
数据仓库是糟糕的应用程序后端 尽管商业智能分析有用，但它们无法以效益化的方式满足面向数据应用的实时性、延迟性和并发性的需求。...以下是为什么应用程序开发人员不能依赖数据仓库作为他们面向用户的分析的存储层的原因。 不可预测的作业池和非确定性延迟的世界 数据仓库以作业池的形式处理分析查询。...Snowflake 等数据仓库中的并发约束呈现了开发实时应用程序时面临的最重大挑战之一。...实时 OLAP 功能：与数据仓库一样，实时数据平台为开发人员提供运行复杂 OLAP 工作负载的能力。...与数据仓库一样，Tinybird 提供了基于 SQL 的转换的 OLAP 存储。与数据仓库不同，它保留了数据的实时性并提供了低延迟、高并发的 API 层以支持应用程序开发。
binlog-format可以选择statement,row,mixed，区别在于：
Hadoop原生的特点是解决大规模数据的离线批量处理场景，HDFS具备强大存储能力，但是并没有提供很强的数据查询机制。HBase组件则是基于HDFS文件系统之上...
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....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...当用户或者应用程序不需要/不必要不允许用到整个数据仓库的数据时，非独立数据集市就可以简单为用户提供一个数据仓库的"子集"。...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： ?...较之数据库系统开发，数据仓库开发只多出ETL工程部分。然而这一部分极有可能是整个数据仓库开发流程中最为耗时耗资源的一个环节。
今天的大数据开发分享，我们主要来讲讲数据仓库建模方法与模型。 数仓建模方法 数据仓库中几种经典的数据模型，包括关系建模、维度建模、DataVault模型。...1、关系建模 关系建模，是数据仓库之父Inmon推崇的，被称为“实体-关系”模型，以一种“标准化”的方式存在，强调数据之间非冗余，满足3NF。...3、Data Vault模型 Data Vault是另一种数据仓库建模方法，是Dan Linstedt在20世纪90年代提出的，主要用于企业级的数据仓库建模。...Data Vault是对ER模型更近一步的规范化，由于对数据的拆解更偏向于基础数据组织，在处理分析类场景时相对复杂，适合数据仓库底层构建，目前实际应用场景较少。...关于大数据学习开发，数据仓库建模方法与模型，以上就为大家做了简单的介绍了。数据仓库建模，是数仓设计当中的重要阶段，根据实际的应用需求，选择合适的方法与模型，是工程师必备的能力之一。
拉链表是数据仓库中特别重要的一种方式，它可以保留数据历史变化的过程，这里分享一下拉链表具体的开发过程。...这里用商品价格的变化作为例子，具体的开发过程要按实际的来，不能照搬代码，编程重要的是了解背后的思路和原理，而不是ctrl+c和ctrl+v。...需要数据仓库资料可以点击这个领取数据仓库(13)大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐 参考资料：数据仓库(01)什么是数据仓库，数仓有什么特点数据仓库(02)数仓、大数据与传统数据库的区别数据仓库(03)...数仓建模之星型模型与维度建模数据仓库(04)基于维度建模的数仓KimBall架构数据仓库(05)数仓Kimball与Inmon架构的对比数据仓库(06)数仓分层设计数据仓库(07)数仓规范设计数据仓库(...08)数仓事实表和维度表技术 数据仓库(09)数仓缓慢变化维度数据的处理数据仓库(10)数仓拉链表开发实例数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些数据仓库(12)数据治理之数仓数据管理实践心得数据仓库
2、帮助快速理解数仓系统 一方面，数据仓库本质上是一个部门甚至一个公司的重要项目，开发时间冗长。...CWM （CommonWarehouseMetamodel公共仓库元模型）是 OMG 组织在数据仓库系统中定义了一套完整的元模型体系结构，用于数据仓库构建和应用的元数据建模。...公共仓库元模型指定的接口,可用于启用交换仓库之间元数据仓库和业务智能工具、仓库平台、应用的元数据建模和仓库元数据存储在分布式异构环境 CWM 元模型由一系列子元模型构成。...元数据的应用场景 1、影响分析 在开发中，我们经常会遇到以下问题： 如果我要改动某个表、ETL，会造成怎样的影响？ 如果没有元数据，那我们可能需要遍历所有的脚本、数据。...在元数据管理系统成型后，我们便可以通过血缘分析来对数据仓库中的数据健康、数据分布、集中度、数据热度等进行分析。 血缘分析是 data science 非常重要的应用，未来笔者会单独展开介绍。
我是薄荷加点糖，我是一名java后端开发，一名彻头彻尾的coder。...为了让大家不会从入门到放弃，我会从最简单的讲，后续会慢慢深入 面对新的技术，大家可能都有类似的问题: 我改怎么快速的去应用它？如果要应用，我要从哪里入手呢？业务中遇到新问题我改怎么办？...Ubuntu是基于Debian开发的Linux发行版，Debian的开发代号来自于电影玩具总动员，不过，Ubuntu各版本的代号却固定是形容词加上动物名称，而且这2个词的英文首字母一定是相同的。...yanshi/b hdfs dfs -mv /yanshi/file /yanshi/a hdfs dfs -mv /yanshi/a/file /yanshi/a/file2 image.png 数据仓库离线分析工具...Hive 只适合用来做海量离线数 据统计分析，也就是数据仓库 原则上不支持更新操作 与mysql的区别非常小，不想讲函数的，如果讲函数的话，就讲不完了，哈哈 image.png image.png
首先说说数据仓库系统构建过程中一些主要的环节： 1. 数据收集 2. ETL 3. 报表系统的开发 4. 基础技术环境的构建、维护 5. 算法、数据挖掘 6....类似于AB测试系统各个数据应用系统的开发 7. 数据安全、备份 基本上1，3 ，4 ，6，7项工作是属于工程属性比较强的工作，2，5项属于工程和领域知识有交叉的工作。 1. 数据收集。...ETL，将收集过来的数据进行清洗、转换，在此过程中形成数据仓库的层次化结构。...这个环节需要一个根据具体的业务需要，通过ETL过程形成数据仓库的层次化体系结构以及抽象概念系统，以便于后续的报表开发和数据分析、数据挖掘。 3. 报表系统开发。...类似于AB测试系统各个数据应用系统的开发。数据分析、数据挖掘的结果需要应用到产品的优化上，而数据的应用系统就是要打倒这个目的的。这些系统仅仅作为桥梁存在，主要就是要保证性能达标、以及逻辑正确。
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