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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） 数
分层设计 ods→dw→dws→sh→ 数据仓库的要求 高效率:数据仓库的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，以日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大，如果数据仓库设计的不好，需要延时一
DWS是数据仓库的三个重要层次，分别代表着数据仓库的探索、构建和服务三个阶段。在构建数据仓库时，我们需要明确每个阶段的目标和任务，以及每个阶段所需要的数据源和数据模型。只有理解了这些缩写背后的含义和任务，我们才能更好地理解和应用数据仓库的知识和技术。在实际的数据仓库项目中，这些缩
段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。 数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询； 数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求。稳定的数据以只读格式保存，且不随时间改变。
一级指标：数据中台直接产出，核心指标（提供给公司高层看的）、原子指标以及跨部门的派生指标。二级指标：基于中台提供的原子指标，业务部门创建的派生指标。 三、命名规范 - 表命名 3.1 常规表 常规表是我们需要固化的表，是正式使用的表，是目前一段时间内需要去维护去完善的表。 规范：分层前缀[dwd|dws|ads
大数据背景下的数据仓库架构设计及实践研究（贺晓松） 分层的分法在实践中不完全一样，但是大差不差。 比如，还有一种是这样的 最开始一样是ODS层，然后是 STD (Standardization) - 标准化层 清洗和转换层。数据被转换成统一的格式。确保数据的一致性和准确性，消除不同源系统中数据的差异。
分层设计 ods→dw→dws→sh→ 数据仓库的要求 高效率:数据仓库的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，以日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大，如果数据仓库设计的不好，需要延时一
开始读取数据进行处理，并输出到一个新的结果存储中。当新的实例做完后，停止老的流计算实例，并把老的一些结果删除。 在Kappa架构下，只有在有必要的时候才会对历史数据进行重复计算，并且实时计算和批处理过程使用的是同一份代码。 Lambda架构和Kappa架构优缺点对比 项目La
什么是数据仓库服务 数据仓库服务GaussDB(DWS) 是一种基于华为云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。GaussDB(DWS)是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务 ，兼容标准ANSI SQL 99和SQL
1.（单选）以下关于数据仓库的叙述中，正确的是A. 数据仓库主要用于支持决策管理 正确B. 数据仓库的数据源相对比较单一C. 存放在数据仓库中的数据一般是实时更新的A2.（单选）下列主流的数据仓库不包括：A. TeraDataB. GreemplumC. Oracle DatabaseD
数据仓库的定义很多刚入门的小伙伴都会问，数据仓库是不是NoSQL ？其实数据仓库不是NoSQL，但NoSQL数据库是数据仓库的一种实现方式。数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持决策支持和数据分析。它是一个用于存储、管理和分析大量数据的数据库系统，
概念阶段（1978-1988） 数据仓库最早的概念可以追溯到20世纪70年代MIT的一项研究，该研究致力于开发一种优化的技术架构并提出这些架构的指导性意见。第一次，MIT的研究员将业务系统和分析系统分开，将业务处理和分析处理分成不同的层次，并采用单独的数据存储和完全不同的设计准则。同时，MIT的研究成果
GaussDB 和 云数据仓库 GaussDB(DWS) 有什么区别
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；
Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 数据仓库汇总有可能有很多维度数据的统计分析结果，取百家之长（各个数据源的数据），成就自己的一方天地（规划各种业务域的模型，指标）。 举个栗子~ 车联网早期是肯定没有数据仓库的，刚开始启动阶段就是
数据仓库是商业智能（业务智能、BI）的基础。概念看起来简单，把数据存在静态的仓库里头以便多个维度分析，但实现和应用较复杂困难。几个值得注意的要点：1）数据仓库跟业务执行系统的管理要点完全不同。按事实和维度存储，减少执行流程和执行角色的干扰2）数据仓库要基于精准的业务需要来建立，系
临时转储数据仓库
数据治理是什么？数据治理：为公司业务越来越复杂而带来的数据越来越脏、乱、差的问题，而提出一套治理数据的方法+工具集2. 数据治理的内容这一部分，我将从六个方面来讲解数据治理的内容。2.1 数据标准定义数据维度及指标需要清晰的、统一的、标准的定义。（这里的部分参考Hadoop数仓建设之指标管理的文章，我这里列举一些
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，同时可支撑复杂的海量数据分析和BI应用，减少开发和运维成本。相比于原系统，BI系统时效性大大提高，且数据分析性能提升3倍。做到数据实时一致的同时，DWS也确
优化这些查询，使这些查询的效率很高。而即席查询是用户在使用时临时生产的，无法人工预先优化这些查询，需要数据库内部实时自动优化，所以即席查询也是评估数据仓库的一个重要指标。在一个数据仓库系统中，即席查询使用的越多，对数据仓库的要求就越高，对数据模型的对称性的要求也越高。
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