数据仓库主要有四种架构，Kimball的DW/BI架构、独立数据集市架构、辐射状企业信息工厂Inmon架构、混合Inmon与Kimball架构。不过不管是那种架构，基本上都会使用到维度建模。...Kimball的DW/BI架构，可以参考这篇文章 数据仓库(4)基于维度建模的KimBall架构。 独立数据集市架构，采用这种架构的数据仓库，数据以部门为基础来部署，不考虑企业级别的信息共享和集成。...Inmon架构与Kimball架构的差别之一就是，Inmon的数据仓库是规范化的，而Kimball架构是基于维度建模的星型模型。...图片在经典的理论认为，混合Inmon与Kimball架构是最好的方式。这种方法可以将数据规范化，然后通过维度建模，以一种比较简单的方式开发给分析人员。...所以KimBall是根据需求来确定需要开发ETL哪些数据。Inmon 模式从流程上看是自顶向下的，即从数据源到数据仓库再到数据集市的（先有数据仓库再有数据市场）一种瀑布流开发方法。
数据集市就是面向终端用户的数据库。数据集市通常使用维度模型来建模，并根据报表和分析的需求而优化。Kimball和Inmon架构最大的区别就是是否需要一个企业级的数据仓库（EDW）。...Inmon架构中有EDW，Kimball架构中没有。EDW本质上就是一个大的数据仓库，包括了从企业各个数据源集成过来的所有的历史数据。...EDW不能由终端用户直接访问，仅用来存储和报表相关的，用于审计的各种历史数据。Inmon认为EDW位于业务系统和数据集市之间，也是数据集市的唯一数据来源。...至于混合型架构则是结合了Kimball与Inmon架构的产物。 以上这些方法论的东西简单描述了几种数据仓库总体架构的异同之处。...除了架构层面，还有两种主要的建模方法，即规范化模型和维度模型。规范化模型用于EDW建模，而维度模型用于数据集市建模。
当一家企业开始应用商业智能(Business Intelligence，BI)的战略和技术时，首先需要明确数据集市和数据仓库的区别。理解这种差异将决定你采用何种BI架构和数据驱动决策。...经典的Inmon 和 Kimball争论 区分数据集市和数据仓库是非常重要的，这源于数据仓库先驱Bill Inmon和Ralph Kimball提出的两种截然不同的数据建模方法之间的争论。...Kimball的方法被称为自下而上（bottom-up）。 Bill Inmon认为仅仅将数据集市结合起来是不够的。...例如，保险公司显然需要从一开始就有一个高层次的概述，包括所有影响其业务模型和战略选择的因素，包括人口统计数据、股票市场趋势、索赔历史、统计概率等，因此采用Inmon方法并从数据仓库开始是最有意义的。...如果该业务扩展，未来会包括多个子部门和业务线，可以在以后将每个业务线的数据集市合并到数据仓库中，就像Kimball方法一样。
数据模型入门 1).数据模型概念 数据模型的定义：数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。...数据仓库模型 1).数仓模型类别 常用的模型设计，可遵循概念模型、逻辑模型、物理模型的类别进行设计 概念模型 通过分析和归纳，划分成主题，并确定主题之间的关系。...数仓建模方法 1).关系（范式）建模 范式建模是数据仓库之父Inmon推崇的、从全企业的高度设计一个符合3NF模型，用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构。...缺点：需要全面了解企业业务、数据和关系；实施周期非常长，成本昂贵；对建模人员的能力要求也非常高，容易烂尾。 2).维度建模 维度模型是数据仓库领域另一位大师Ralph Kimball 所倡导的。...数仓开发方法论 Kimball和Inmon是两种主流的数据仓库方法论，分别由 Ralph Kimbal大神 和 Bill Inmon大神提出，在实际数据仓库建设中，业界往往会相互借鉴使用两种开发模式。
一、两种建模思想 对于 Inmon 和 Kimball 两种建模方式可以长篇大论叙述，但理论是很枯燥的，尤其是晦涩难懂的文字，大家读完估计也不会收获太多，所以我根据自己的理解用通俗的语言提炼出最核心的概念...可以看出，在 Kimball 的维度建模中，不需要单独维护数据关系表，因为关系已经冗余在事实表和维度表中。...而范式建模就不会出现这个问题，因为在范式建模中强调的就是实体-关系模型，所以省份和城市之间一定存在归属关系的，不会出现省份和城市口径不一致的问题。 所以，范式建模能保证口径的一致性，而维度建模不能！...所以，互联网公司更多场景下趋向于使用 Kimball 维度-事实的设计反而可以更快地完成任务。 四、两种建模混合场景 通过以上几个小节我们已经理解了范式建模与维度建模的思想以及它们之间的异同，优缺点。...利用维度建模方法建设数据集市。
学习数据仓库，你一定会了解到两个人：数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）和数据仓库权威专家Ralph Kimball。...Inmon和Kimball两种DW架构支撑了数据仓库以及商业智能近二十年的发展，其中Inmon主张自上而下的架构，不同的OLTP数据集中到面向主题、集成的、不易失的和时间变化的结构中，用于以后的分析;且数据可以通过下钻到最细层...而Kimball正好与Inmon相反，Kimball架构是一种自下而上的架构，它认为数据仓库是一系列数据集市的集合。...这一方法是Kimball最先提出的，其最简单的描述就是按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。...雪花模型 数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、建模和方法论。
那有没有好一点的方法来求解最终的答案呢？ 就跟棒球突然击中村上春树文艺细胞一般，慵懒的午觉，加上一口激爽的冰咖，瞬间蛰醒了已充分回血的大脑。...忽然就想到了VFP中的表单，想到了类里面的变量，这些变量不就是参数嘛，表单不就是每次作业题的草稿嘛。至于公式，那就是方法嘛。我把公式，参数，建成类，最终结果就让计算机程序去算。...分享下，你会如何涉及表结构，来满足分析的需求。 要做好这类数据分析的建模工作，离不开讨论 Kimball 与 Inmon 的数据模型。两种截然不同的模型，带给项目的便利与挑战，也是大不同。...与 Inmon 最大的区别，也就在这里。Inmon 的数据模型都是ER模型，范式用到了极致。 我们来看 Kimball 的星型模型维度建模： ?...Kimball 理论显然更适合BI套件，但留下冗余数据处理的复杂；Inmon 解决了数据一致性问题，但性能又是老大难的问题。 --完--
数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。...但这个问题又很重要，因为有标杆认识到差距才能进步，有伙伴邀笔者去讲讲数据建模，说实话，笔者也不知道怎么讲，因为这个跟企业自己的业务和数据太相关了，所谓的业界的标准建模理论和方法也变得无足轻重。...大神Inmon的《数据仓库》和kimball《数据仓库工具箱》算是两个经典吧，最近出了本很厚的《数据仓库与商业智能宝典》，但也是人家kimball以前经典文章的合集。...关系建模又叫ER建模，是数据仓库之父Inmon推崇的，其从全企业的高度设计一个3NF模型的方法，用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构，在范式理论上符合3NF，其是站在企业角度进行面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务流程的...但Inmon和kimball关于关系建模和维度建模的争论其实也没什么值得探讨的，没有谁更好，在企业内，这两种建模方式往往同时存在，底层用关系建模合适一点，技术的优雅换来了数据的精简，往上维度建模更合适一些
MySQL和Postgres的最新版本略微消除了两个数据库之间的性能差异。 在MySQL中使用旧的MyISAM 引擎可以非常快速地读取数据。不幸的是，在最新版本的MySQL中尚不可用。...好消息是，MySQL不断得到改进，以减少大量数据写入之间的差异。 甲数据库基准是用于表征和比较的性能（时间，存储器，或质量）可再现的试验框架数据库在这些系统上的系统或算法。...JSON查询在Postgres中更快 在本节中，我们将看到PostgreSQL和MySQL之间的基准测试差异。...如果没有索引，则数据库服务器将从第一行开始，然后通读整个表以找到相关的行：表越大，操作成本就越高。PostgreSQL和MySQL都有处理索引的特定方法。...- InnoDB的多版本- MySQL的MVCC 结论 在本文中，我们处理了PostgreSQL和MySQL之间的一些性能差异。
canvas 和 SVG 以及 VML 之间的差异： 标记和 SVG 以及 VML 之间的一个重要的不同是， 有一个基于 JavaScript 的绘图 API，而 SVG...和 VML 使用一个 XML 文档来描述绘图。...这两种方式在功能上是等同的，任何一种都可以用另一种来模拟。从表面上看，它们很不相同，可是，每一种都有强项和弱点。例如，SVG 绘图很容易编辑，只要从其描述中移除元素就行。...要从同一图形的一个 标记中移除元素，往往需要擦掉绘图重新绘制它。
Python 库是一种巨大的资源，可用于许多关键的代码编写，例如： 基于正则表达式的代码 字符串处理 互联网协议，如 HTTP、FTP、SMTP、XML-RPC、POP、IMAP 统一码 文件系统和计算文件之间的差异...CGI编程 数学建模 数据库查询 数据分析 数据可视化 自动化代码 所有这些功能都可以在许多 Unix、Linux、macOS 和 Windows 系统上执行。...分析 Python 3.9 V/s Python 3.10 的差异 多年来，Python 进行了大量升级，并且在新版本中添加了许多功能。在这里，让我们关注 Python 添加的两个最新版本。...下面标记的代码用于从示例字符串中去除前缀和后缀。以下示例代码中使用的新方法是： removeprefix() - 这个方法根据它的功能恰当地命名，它是去除给定样本字符串中存在的前缀。...removesuffix() – 此方法从传递给它的示例字符串中删除现有的后缀。 由于程序员对其缺陷性质的负面评价，创建了这些新方法来替换旧的 strip() 方法。
数据调研 业务调研，业务侧对齐，遵循关系型数据库建模方式，从概念模型（cdm）->逻辑模型（ldm）->物理模型（pdm）建模套路，是一个从抽象到具体的一个不断细化完善的分析，设计和开发的过程。 ?...图片来源 Kimball《The Data Warehouse Toolkits，- 3rd Edition》 按照kimball大师经典建模四步骤：选择业务过程->声明粒度->确定维度->确定事实 进行维度建模...可建设统一数据质量告警中心从以下四个方面进行监控、预警和优化任务。 ? 元数据管理，关于数据的数据。可分为技术元数据和业务元数据。对于数仓开发和维护，模型血缘关系尤为重要。...数仓理念 从80年代到现在，数据仓库流派之争已趋于稳缓，比较经典的就是数仓大师Kimball的维度建模、数仓之父Inmon的范式(E-R)建模，另外还有Data Vault建模、Anchor模型等。...Kimball Data Warehouse Architecture： ? Inmon Data Warehouse Architecture： ?
本文对 Thanos 和 VictoriaMetrics 进行了比较，讨论了它们是什么、它们的架构组件以及它们的差异。 Thanos是什么？...它包括时间序列数据库和用于摄取和查询数据的HTTP服务器。...Thanos和VictoriaMetrics之间的差异 Thanos 和 VictoriaMetrics 是大规模运行的监控系统，旨在为时间序列数据提供长期存储解决方案，特别是在可观测性领域使用 Prometheus...然而，两者之间存在几个关键区别。 起源与目的 Thanos：作为一个项目而诞生，旨在解决 Prometheus 中多集群监控和长期存储的需求，而无需求助于完全独立的监控系统。...向下采样和保留机制 Thanos：具有明确的向下采样功能，允许您为原始、5 分钟和 1 小时下采样数据定义不同的保留期。
Seurat和Scanpy是实现这种工作流的最广泛使用的软件，通常被认为是实现类似的单个步骤。下面我们就需要比较一下软件之间、以及不同版本之间的数据分析差异。...单细胞rna测序(scRNA-seq)是一种强大的实验方法，为基因表达分析提供细胞分辨率。随着scRNA-seq技术的广泛应用，分析scRNA-seq数据的方法也越来越多。...虽然由于不同方法之间的差异，很难提供确切的成本，但据估计，一个典型的测序试剂盒的成本大约在数百到数千美元之间，测序成本每百万次读取5美元。...这些版本之间的logFC计算和调整后的p值没有差异。比较使用默认设置的Cell Ranger软件v7和Cell Ranger v6生成的计数矩阵也揭示了所有DE指标之间的差异。...的0.27和1.61对数度比，表明软件之间的差异不能仅仅用随机性来解释。
2.1、Kimball模式 Kimball 模式从流程上看是是自顶向下的，即从数据集市到数据仓库再到数据源(先有数据集市再有数据仓库)的一种敏捷开发方法。...对于Kimball模式，数据源每每是给定的若干个数据库表，数据较为稳定但是数据之间的关联关系比较复杂，须要从这些OLTP中产生的事务型数据结构抽取出分析型数据结构，再放入数据集市中方便下一步的BI与决策支持...2.2、Inmon模式 Inmon 模式从流程上看是自底向上的，即从数据源到数据仓库再到数据集市的（先有数据仓库再有数据市场）一种瀑布流开发方法。对于Inmon模式，数据源每每是异构的。...在Inmon模式中，并不强调事实表和维度表的概念，由于数据源变化的可能性较大，须要更增强调数据的清洗工作，从中抽取实体-关系。immon是将整个数据仓库规划好，统一按照范式建模进行开发。...参考：深入对比数据仓库模式：Kimball vs Inmon 三、维度建模步骤 3.1、设计企业服务总线 需要调查业务过程以及业务过程所涉及的公共维度。
最近在一个Kotlin群里，看到大家在讨论一个问题，是关于 == 和 === 的问题，看官方文档解释的意思大概是这样子的 两个等号== == 两个等号意思与Java中的 equals 意思一样，就比如...我们看加了问号，值小的情况： ? 输入图片说明 看到这里可以看到有点不一样了，我们重点看一下标记出来的部分，这个看名字的意思应该就是 equals 的意思。 我们再看加了问号，值大的情况： ?...可选值的时候，就当成Java基本数据类型进行比较 而Java基本数据类型比较的话，地址与值都是相等的，为了节省这个比较地址的开销， kotlin直接编译成JVM执行的 == 的意思， 而当你加了问号...这个可能就与JVM的机制有关系了，【据说在JVM里面有一个常量池，如果是这个值存在于这个常量池里，那么jvm会直接拿常量池里的对象进行替换。所以你值小的时候得到的结果是相等的】。...对Kotlin感兴趣的可以加我的群：559259945 ---- 追加 群里老司机跟我说了，是JVM虚拟机的的优化，范围 -128 到 127之间有缓存 ? 输入图片说明
22 2023-08 聊技术 | SQL和SQL之间细微的差异 SQL和SQL之间大差不差，但是恰好就是差得这么些小玩意，看起来简单，真的搞起来就让人头秃了~简单聊一下MySQL、PostgreSQL...和SQL Server之间差得那么一点点东西。...这里总结一些差异： 1.创建表时自增主键的语法差异 MySQL：AUTO_INCREMENT CREATE TABLE students ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY...TABLE students ( id INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), age INT ); 2.字符串连接的语法差异...，真的是不做对比不知道，一做对比就发现差异点还是很多的。
但是限于当时的信息处理和数据存储能力，该研究只是确立了一个论点：这两种信息处理的方式差别如此之大，以至于它们只能采用完全不同的架构和设计方法。...而且部分实施的项目也有很多失败，除了常见的业务需求定义不清、项目执行不力之外，很重要的原因是因为其数据模型设计，在企业级数据仓库中，Inmon推荐采用3范式进行数据建模，但是不排除其他的方法，但是Inmon...大行其道，也为传统的关系型数据模型和多维OLAP之间建立了很好的桥梁。...BillInmon和RalphKimball一开始就争论不休，其各自的追随者也唇舌相向，形成相对立的两派：Inmon派和Kimball派（有点象少林和武当，呵呵）。...在初期，数据集市的快速实施和较高的成功率让Kimball派占了上风，但是很快，他们也发现自己陷入了某种困境：企业中存在6－7个不同的数据集市，分别有不同的ETL，相互之间的数据也不完全一致。
建模方法论 今天我们主要介绍常见的建模方法，这也就是我们今天文章的名称——建模方法论 20年前兴起的数据仓库简单的可分为两大流派，Inmon方法和Kimball方法，分别由 Ralph Kimbal和Bill...Inmon所提出。...区别的关键在于如何在数据仓库中建模、加载和存储数据的方式。而由此出发的不同架构影响到了数据仓库的建设成本和到适应用户不断变化的ETL逻辑的能力。...建模的目的 数仓的建模或者分层，其实都是为了更好的去组织、管理、维护数据,所以当你站在更高的维度去看的话，所有的划分都是为了更好的管理。...数据成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果数据复用，降低大数据系统中的存储成本和计算成本。 使用效率：改善用户应用体验，提高使用数据的效率。
Python2和Python3之间的差异 python2和python3默认编码方式不同 python2的默认编码方式是ASCII，而python3的默认编码方式是Unicode，因此我们在python2...# coding:utf-8 # *-* coding:utf-8 *-* # coding=utf-8 它们之间没有什么区别，不过第二行的书写方式使得标记看起来更加明显而已。...---- input和raw_input 在python2中提供了raw_input和input两个函数，而在python3中的input函数是raw_input函数的重命名，在python3中没有了raw_input...python2的input 在python2中input函数的输入被当做python代码，是可以直接执行的。例如： #!...因此它的功能和python2的raw_input是一模一样。
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