首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

云端数据仓库的模式选型与建设

作为最传统的数据应用之一,数据仓库在企业内部扮演着重要的角色,构建并正确配置好数据仓库,对于数据分析工作至关重要。...一个设计良好的数据仓库,可以让数据分析师们如鱼得水;否则可能使企业陷入无休止的问题之中,并在未来的企业竞争中处于劣势。 随着越来越多的基础设施往云端迁移,数据仓库是否也需要上云?...一、数据仓库建设 数据仓库(DW)的建设方式有很多种,企业可以根据自身需求进行选择。下图简单罗列了主要的DW建设方案并做出扩展对比。...二、云端数据仓库 2.1 云方案优势 基于上面的说明,采用数据仓库的云服务,具有较多优势,包括: 更好的性价比(无论是前期购买、还是后期运营) 更快的交付速度(最快在分钟级) 更优的弹性能力(扩展或压缩...支持从Google云端加载或直接访问,也可以导入数据流。其没有索引,除了数据管理外,几乎不需要维护。 作者:韩锋 首发于作者个人公号《韩锋频道》。 来源:宜信技术学院

2.3K20

Oracle数据仓库创建教程

Oracle数据仓库创建教程。如何创建一个数据仓库创建实例,以为毕业设计要求,最近开始Oracle的数仓建模实践,详细记录了图形界面下的 Oracle database 12C 数据仓库创建过程。...本教程在Linux环境和Windows环境均可成功创建。 注意:不论是Linux下还是Windows下,前提是你已经正确安装了Oracle database 12C。...1.0 选择创建数据库 ? 2.0 创建模式选择高级模式 ? 3.1 选择数据仓库 ? 3.2 查看参数 ? 4.0 数据库标识 ? 5.0管理选项 ? 6.0数据库身份证明 ?...11.0 创建选项 ? 12.0 先决条件检测 13.0 概览,检查配置参数 ? 14.0 开始创建 ? 15.0 完成,成功创建 ?...至此完成数据库实例创建,已经完成了数据仓库创建,接下来开始SQL、建模之旅吧。

1.7K50
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Snowflake,价值120亿美元的云端数据仓库公司

    根据最近的信息,著名的创业公司,云端数据仓库提供者Snowflake经过最近一轮的融资,其市值已经达到120亿了。这是一个很多创业公司上市之后都很难达到的高度。...简单来说,Snowflake作为一个在不同的云上都能跑起来的,企业级数据仓库,在成本和安全性上都有其优势。...既可以避免企业lock-in到一个特定的数据仓库里(比如Redshift或者BigQuery),又提供了云端数据仓库解决方案。...目前为止,成功的云端数据仓库基本上都是c++写的。c++对于一个快速的查询引擎的实现有天然的优势。Hadoop生态圈不一定做不出这样一个系统,但是对其中很多组件的增加和改造的必然是大量大量的工作。...而Snowflake已经形成了一定的竞争力,各大云厂商在数据仓库的投入也异常巨大。短期内会不会出现一个Hadoop生态圈的产品,出现以后能不能成功,都是值得再观望的问题。

    4K20

    数据仓库①:数据仓库概述

    操作型数据库是为了支撑具体业务的,因此也被称为"面向应用型数据库";分析型数据库则是针对各特定业务主题域的分析任务创建的,因此也被称为"面向主题型数据库"。...~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。...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...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: ?

    2.9K71

    数据仓库】现代数据仓库坏了吗?

    数据仓库是现代数据堆栈的基础,所以当我们看到 Convoy 数据负责人 Chad Sanderson 在 LinkedIn 上宣称“数据仓库坏了”时,它引起了我们的注意。...不可变数据仓库如何结合规模和可用性 乍得桑德森的观点 现代数据堆栈有许多排列,但数据仓库是一个基础组件。...另一种方法:引入不可变数据仓库 不可变数据仓库概念(也称为活动 ETL)认为,仓库应该是通过数据来表示现实世界,而不是乱七八糟的随机查询、损坏的管道和重复信息。...#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。...例如,在 Convoy 的情况下,这可能是在创建货件或暂停货件时。来自现实世界的事件构建在服务代码中,而不是 SQL 查询中。

    1.7K20

    数据仓库ods层_app数据仓库搭建

    数据仓库之ODS层搭建 我们本项目中对数据仓库每层的搭建主要分为两部分,第一部分是确定都有哪些表,第二部分是确定数据装载的方式。...-01'); 但是该条语句只能将2022-05-01日的数据装载进表当中,因此我们需要编写一个每日装载脚本,用于每天装载日志表数据: (1)在hadoop102的/home/hadoop/bin目录下创建...STRING COMMENT '开始时间', `end_time` STRING COMMENT '结束时间', `create_time` STRING COMMENT '创建时间...COMMENT 'sku名称 (冗余)', `is_checked` STRING COMMENT '是否被选中', `create_time` STRING COMMENT '创建时间...COMMENT '商品图片地址', `is_sale` STRING COMMENT '是否在售', `create_time` STRING COMMENT '创建时间

    2.8K30

    数据仓库②-数据仓库与数据集市建模

    本文将详细介绍数据仓库维度建模技术,并重点讨论三种基于ER建模/关系建模/维度建模的数据仓库总体建模体系:规范化数据仓库,维度建模数据仓库,以及独立数据集市。...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。...数据仓库建模体系之维度建模数据仓库 非维度建模数据仓库(dimensionally modeled data warehouse)是一种使用交错维度进行建模的数据仓库,其总体架构如下图所示: ?...该建模体系首先设计一组常用的度集合(conformed dimension),然后创建一个大星座模型表示所有分析型数据。...数据仓库建模体系之独立数据集市 独立数据集市的建模体系是让公司的各个组织自己创建并完成ETL,自己维护自己的数据集市。其总体架构如下图所示: ?

    5.3K72

    数据仓库

    *了解数据仓库相关技术 *了解数据仓库设计过程建造,运行及维护 *了解OLAP及多维数据模型 决策支持系统及其演化 一般将数据分为:分析型数据与操作型数据 操作型数据:由企业的基本业务系统产生的数据...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 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。...细化程度越高,粒度越小 粒度影响到数据仓库的数据量及系统能回答的查询的类型 进行数据仓库的数据组织时,应根据当前应用的需求进行多粒度级设计。满足多角度,多层次数据查询要求。

    1.8K40

    数据仓库入门

    什么是数据仓库(Data Warehouse,DW)?...1991 年,数据仓库之父 Bill Inmon 在《Building the Data Warehouse》一书中,给出的定义: “数据仓库一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据的集合,以用于支持管理决策过程...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。...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。

    1.9K20

    数据仓库架构

    针对性强,主要应用于数据仓库构建和OLAP引擎低层数据模型。...总线架构 多维体系结构(总线架构) 数据仓库领域里,有一种构建数据仓库的架构,叫Multidimensional Architecture(MD),中文一般翻译为“多维体系结构”,也称为“总线架构”(Bus...前台还包括像查询管理、活动监控等为了提供数据仓库的性能和质量的服务。...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。...虽然在物理上是独立的,但在逻辑上由一致性维度使所有的数据集市是联系在一起,随时可以进行交叉探察等操作,也就组成了数据仓库

    2K20

    维度模型数据仓库(三) —— 准备数据仓库模拟环境

    (二)准备数据仓库模拟环境         上一篇说了很多数据仓库和维度模型的理论,从本篇开始落地实操,用一个小而完整的示例说明维度模型及其相关的ETL技术。...本篇详细说明数据仓库模拟实验环境搭建过程。        ...建立源数据数据库和数据仓库数据库         3. 建立源库表         4. 建立数据仓库表         5. 建立过渡表         6....关于日期维度数据装载         日期维度在数据仓库中是一个特殊角色。日期维度包含时间,而时间是最重要的,因为数据仓库的主要功能之一就是存储历史数据,所以每个数据仓库里的数据都有一个时间特征。...使用这个方法,在数据仓库生命周期中,只需要预装载日期维度一次。也可以按需添加数据。

    1K20

    投稿 | 云端数据简报: 大数据向云端过渡

    这些数据有多种不同的存储位置,例如单个数据库、云端、本地以及混合部署的系统。本文主要给大家分享一份《云端数据简报》,希望可以帮到你 ?...混合数据源的重心正在朝云端偏移。十五个月前,Tableau Online 客户的云端环境混合数据源连接与本地环境混合数据源连接一样多。...如果您的数据存储在云端,您很可能希望自己的数据工具(从处理到分析)也能在云端运行。现在,数据重心集中在云端,集中程度在未来只会进一步增强。...如果只有部分数据可以迁移至云端,或者您想循序渐进地迁移数据,混合数据选项让您可以灵活应对云端托管和本地环境之间的矛盾。...针对正在向云端转移的企业,混合已经成为了标准。 3. 数据存储正在传统的数据库和数据仓库概念之外快速扩展。 现在,数据来自四面八方,来自万事万物。

    4.3K50

    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。...您可以选择基于Hadoop或Greenplum之类的东西创建自己的大数据仓库选项。这些系统确实需要大量的安装、维护工程资源和熟练的人员。...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。

    5K31

    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。...(3)优缺点 优点:技术要求不高,快速上手,敏捷迭代,快速交付;更快速完成分析需求,较好的大规模复杂查询的响应性能 缺点:维度表的冗余会较多,视野狭窄 2、关系建模 (1)定义 是数据仓库之父Inmon

    1.4K31
    领券