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文章目录 数据仓库 什么是数据仓库？ 数据库与数据仓库的区别？ 事实表和维度表 数据仓库的数据模型： 为什么数据仓库要分层？ 数据仓库模式：Kimball （金箔）和 Inmon（恩门）
海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。 DWS提供云数仓、IoT数仓和实时数仓三种产品形态，围绕企业级内核、实时分析、协同计算、融合分析、云原生五大方向构筑业界第一数据仓库。详情请参见数据仓库类型。 GaussDB(DWS) 可广泛应用于金融、车联网、政企、电商、
数据仓库(07)数据仓库(07)数仓规范设计 数据仓库(08)数据仓库(08)数仓事实表和维度表技术 数据仓库(09)数据仓库(09)数仓缓慢变化维度数据的处理 数据仓库(10)数据仓库(10)数仓拉链表开发实例 数据仓库(11)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)数据仓库(12)数据治理之数仓数据管理实践心得
且稳定。 一个良好的规范设计，应当起到以下作用：提高开发效率，提升质量，降低沟通对齐成本，降低运维成本等。 下面小编将带领大家盘一盘数据仓库有哪些规范，从中挑选几个重点细说： 设计规范 逻辑
于是数据仓库需要分层。 数据仓库分层的原因 1、用空间换时间，通过数据预处理提高效率，通过大量的预处理可以提升应用系统的用户体验(效率)，但是数据仓库会存在大量冗余的数据. 2、增强可扩展性，方便以后业务的变更。如果不分层的话，当源业务系统的业务规则发生变化整个数据仓库需要重
手，你才能真正感受到GaussDB（DWS）构建实时数据仓库的魅力。 那么，准备好了吗？让我们开始这个充满幽默和技术的实时数据仓库之旅吧！在接下来的内容中，我们将更深入地探索GaussDB（DWS）的总体设计，让你的数据仓库在实时世界中光芒四射。敬请期待！ 二、总体设计 准备好
在介绍Lambda和Kappa架构之前，我们先回顾一下数据仓库的发展历程： 传送门-数据仓库发展历程 写在前面 咳，随着数据量的暴增和数据实时性要求越来越高，以及大数据技术的发展驱动企业不断升级迭代，数据仓库架构方面也在不断演进，分别经历了以下过程：早期经典数仓架构 >
于是数据仓库需要分层。 数据仓库分层的原因 1、用空间换时间，通过数据预处理提高效率，通过大量的预处理可以提升应用系统的用户体验(效率)，但是数据仓库会存在大量冗余的数据. 2、增强可扩展性，方便以后业务的变更。如果不分层的话，当源业务系统的业务规则发生变化整个数据仓库需要重
总结 说了这些数据仓库有什么过过人之处，第一提高生产力，第二，多源关系数据管理。数据仓库不是一个组件（技术），更像是一种方法论。 为什么前两年大数据环境下，数据仓库概念火了。其一，以前做过传统电信行业数据仓库的先行者，没有及时布道（毕竟之前没有微信这种好工具）。其二，互联网行
据的最终一致性，交易系统数据需要通过ETL工具时隔数小时后同步到BI系统，无法做到实时分析，销售及运营主管无法实时掌握经营情况。为了解决这个问题，他们后来采用了华为云混合负载数据仓库DWS。DWS采用“一库两用”的设计理念，一套数据仓库集群既可以支持超高并发、低时延的业务交易请求
实时数据加载：GaussDB(DWS)支持实时数据加载，可以将实时产生的数据直接导入到数据仓库中。这使得企业可以及时地获取最新的数据，并进行实时分析。 实时数据同步：GaussDB(DWS)支持实时数据同步，可以与其他系统进行实时数据的同步和交互。这使得企业可以将各个系统的数据整合到数据仓库中，并进行统一的分析和报表。
解业务概念和业务流程。3）数据仓库的存储数据偏静态，但是使用过程是动态不固定的。并非用几个dashboard和KPI模板看固定的格式数据就是数据仓库。真正的价值在于业务分析和BI的数据推送结合，起到量化分析、有效支撑决策作用。4）数据仓库能实现而其他工具难以实现的几个特性：
by小AA 数据仓库知多少 首先，来了解一下数据仓库吧！数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合。 我们来看这几个词： 面向主题，数据仓库会规划各种业务主题，所以我们需要理解各大主题的范畴以及之间的关系，这样就了解了数据仓库的基本架构。集成，
式结合，基于工具过程的开发也可以对ETL过程进行基于元数据的血缘分析，影响性分析；作业自动化编排，调度方面ETL工具的功能弱于专业的调度软件。基于ETL工具方案对于ETL开发过程来说需要专业的开发人员，要对ETL工具本身有很深入的了解，从这方面来说，过于专业化的工具门槛不利于企业
制面板和分析工具从其数据中获得洞察力、监控企业绩效以及更明智地决策。数据仓库通过高效地存储数据以便最大限度地减少数据输入和输出 (I/O)，并快速地同时向成千上万的用户提供查询结果，为这些报告、控制面板和分析工具 由数据仓库提供支持。 数据仓库服务（Data
公司已经开始建立数据仓库。 四 确立阶段（1991） 企业级数据仓库（EDW，1991）1991年，BillInmon出版了其有关数据仓库的第一本书，这本书不仅仅说明为什么要建数据仓库、数据仓库能给你带来什么，更重要的是，Inmon第一次提供了如何建设数据仓库的指导性意见，该
不动啊。 使用工具的话，最简单的方法，我们可以在稽核校验工具里配置规则，比如在业务系统压力小的时候，或者固定的上线发版日，检查源端重要表的可访问性、空值率、数据分布等等，发现问题及时触发告警通知。 数据质量稽核工具 详细的设计思路，可以参考这篇文章：数据仓库详细介绍（七.监控告警）
临时转储数据仓库
关于数据环境： 数据仓库开发最好是以反复的方式进行。首先建立数据仓库的一部分，然后再建立另一部分。即出现所谓的CLDS的数据驱动的开发生命周期，区别于传统的需求驱动开发生命周期(SDLC)。 粒度的选择： 一般采用双重粒度或建立活样本数据库。 数据仓库中分区是在应用层而非系统层进行；
从数据源的采集到多层清洗加工的过程中，数据仓库的数据逻辑分层一般分为4层。 分层的核心思想就是解耦。 ODS Operation Data Store 原始数据层，也有叫贴源层，该层对采集的原始数据进行原样存储。 DWD Data Warehouse Detail 明细数据层，对ODS进行清洗，解决数据质量问题。
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