二、数仓分层 1、数据仓库分层 ? 2、范式理论 第一范式：属性不可分割性。 第二范式：不能存在“部分函数依赖” 第三范式：不能存在传递函数依赖。...联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing） OLAP是数据仓库系统的主要应用，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。...例如，数据仓库中可能需要累积或者存储订单从下订单开始，到订单商品被打包、运输、和签收的各个业务阶段的时间点数据来跟踪订单声明周期的进展情况。当这个业务过程进行时，事实表的记录也要不断更新。
数据库中索引的作用就是加快查询速度，不论是传统数据库还是数据仓库。尤其是对于大数据量的表以及设计表连接的复杂查询。之前接触数据仓库比较少，这里只是介绍一点小经验。...当然，在创建数据仓库索引的时候需要考虑一些参数比如数据仓库类型、维度表和事实表大小、是否分区、是否AD hoc等等。这些参数决定了你的索引结构。...本篇主要介绍如何对数据仓库中的关系表建立索引，注意是在关系数据库中的关系表，而不是SSAS中的数据表。...改善索引架构 随着时间变化，数据仓库会发生改变来适应组织结构的变化，并且必须要改变索引结构。...开始单纯严谨彻底地评估以便在数据仓库中建立索引。 总结 本篇只是简单介绍了一般数据仓库的关系数据表如何建立索引，但是很多时候要根据实际请款来建立索引，甚至有时候不能使用索引。
2 如何做拉链表 ? ? ?...-10', '9999-99-99' from ods_user_info oi where oi.dt='2020-03-10'; 步骤1：制作当日变动数据（包括新增，修改）每日执行 （1）如何获得每日变动表
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。
~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...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： ?
如何自动创建分区？ oracle本身提供了多种创建分区的功能，比如创建表的同时创建分区，或者创建好分区把数据导入进去，在或者在线定义分区，本文我主要介绍如何range模式下自动创建分区。 3.
数据仓库知多少 首先，我们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。...如何利用数据仓库优化数据分析 首先数据分析又是干什么的呢？...听团队小伙伴说，在数据分析的过程种有大部分的工作都是在处理数据（大部门分我认为是60%工作量），所以为了提高工作效率和质量，借助数据仓库进行数据分析是一个很好的选择。 如何来使用数据仓库呢？...反馈数据，数据分析在做完整个分析方案后，可以和数据放仓库小伙伴一起分享成果，让数仓同事学习数据分析思路的同时，也可以更好的规划模型，从而进入良性循环。...总结 数据仓库和数据分析都存在的组织架构在很多大团队会有，很多小团队是没有专门的数据分析人员或者数据仓库人员的，二者是合为一体的。
大家好，我是一哥，前几天跟一个朋友聊了一些数据中台建设的内容，针对数据仓库中主题域如何划分这个话题聊了很多。...其实数据仓库建设的理论大家已经都知道了不少，也看过不少书，那么在实际建设数据仓库中，我们还是会遇到各种问题。今天我们就一起聊聊主题域如何划分？...数据仓库是面向主题的应用，主要功能是将数据综合、归类并进行分析利用。数据仓库模型设计除横向的分层外，通常还需要根据业务情况纵向划分主题域。...如何划分主题 划分主题域方法 在业务调研之后，可以进行主题域的划分。划分主题域，需要分析各个业务模块中有哪些业务活动。...总结 数据仓库建设是一套方法论，但并不是一个“定理”，可能不会有完全符合你实际公司业务的“公式”，我们需要学习这些方法论，然后结合自己公司实际的业务场景来实现，只要能有序的把数据管控起来，同时又能高效的帮助数据分析
实现数据仓库和OLAP（联机分析处理）操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作，并提供一些示例代码和最佳实践。...一、数据仓库概述 数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量历史数据的系统。它旨在支持决策支持和业务智能等应用场景。...例如，可以使用JDBC驱动程序连接到关系型数据库，执行SQL查询，并将结果集转换为适合数据仓库的格式。 2、数据加载与存储：一旦数据经过转换和清洗，就可以将其加载到数据仓库中进行存储。...3、数据建模与优化：数据仓库的设计需要进行合理的数据建模和索引优化。可以使用Java中的开源工具，如Apache Calcite或JOOQ，来创建和管理数据仓库的物理和逻辑模型。...5、进行定期的数据清理和维护，以确保数据仓库的数据质量和一致性。 6、实现合适的安全控制和权限管理，保护数据仓库中的敏感信息。 7、进行性能测试和调优，及时发现和解决系统瓶颈和性能问题。
你们数据仓库都是怎么设计的，数据怎么抽象？ 关于这个问题，我说一说我的想法，不一定是正确的，但希望能给你提供一些思路 1、数据仓库是怎么设计的？ 如果真的要完全回答这个问题，真的太大了。 ?....等等 维度建模，星型模型，这么多年了，都是这些，也没什么创新，如果只讲这些，会让人觉得耳朵都起茧子了，可以把这些融合到实际案例中，多讲自己的思考和感悟，平时工作中也要细心观察，现在没有任何一家公司的数据仓库是完美的
引自《数据仓库实践之业务数据矩阵的设计-木东居士》 微观矩阵 微观矩阵描述的是主题和对应的维度关系，下面以常见的内容消费和用户主题两个维度来看微观矩阵的规划 ?...比如卡片曝光维度的划分可以从以下两个大方向入手： 通用标识维度（版本、机型、渠道、网络、时间等） 业务过程维度：消费者等级、消费位置、消费路径、其它等 分层 ODS->DW->DM->DA（ADS）层是如何划分的...，分层的原因（引自《一种通用的数据仓库分层方法-木东居士》）： 清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能更方便地定位和理解 减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据...-w730 分层依据 分层的依据在ods、da、dim层一般无歧义，关键在dw层的分层依据，也是数据仓库分层建设的核心。 ?
无论哪种方式，我都强烈支持推动我们的行业向前发展，不仅需要对数据仓库和数据可观察性平台等技术的概述，还需要就如何部署它们进行坦诚的讨论和独特的视角。 我们会让乍得从这里拿走它。...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。...过度简化： 数据通过被动管道（实际上只是 ETL 中的“E”）提取并转储到…… 一个数据仓库，在它被处理和存储之前…… 转换为数据消费者所需的格式…… 特定用途，例如分析仪表板、机器学习模型或在 Salesforce...然而，我们的数据科学家需要完成他们的工作，所以无论如何他们都会这样做，当表格被修改时，一切都会在下游中断。 第三个挑战是，当您的数据仓库成为垃圾场时，它就会变成数据垃圾场。...在某些情况下，前端事件对于机器学习工作流程至关重要，而“足够接近”的系统无法解决它。
它反映了增长是系统性地贯穿于用户生命周期各个阶段的：用户拉新(Acquisition)、用户激活(Activation)、用户留存(Retention)、商业变现(Revenue)、用户推荐(Referral) 指标如何做到精准
*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。...数据分区的方式可以分成系统层分区（数据库系统提供的机制）和应用层分区（由应用代码实现）两种 如何分区由开发者和程序员控制 元数据：对数据描述的数据 ODS分为4类： ODSⅠ：数据更新频率秒级。
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。
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。...如何使用现有数据生成维表？ a. 维度PRODUCT可由关系PRODUCT，关系VENDOR，关系CATEGORY连接得到； b. 维度CUSTOMER和关系CUSTOMER相同； c....如何使用现有数据生成事实表？ 销量和销售额信息可以由关系SALESTRANSACTION和关系SOLDVIA，关系PRODUCT连接得到； 明确这四个问题后，便能轻松完成维度建模： ?...但不论如何维度在某些时候总会发生一些变化。在之前曾抛出一个问题：为什么维度建模后的关系不是***ID，而是***Key了。...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。
一种新颖的方法将数据湖仓分析的所有优势与数据仓库的高性能完美结合。...他拥有机器学习和大数据基础设施背景的工程师，负责公司的市场研究，并与分析行业的工程师和开发人员密切合作，解决实时分析的相关挑战。 数据湖仓库架构的普及性持续增加，这一点毫不令人惊讶。...这种固有的性能限制促使大多数用户将数据从数据湖仓库复制到专有数据仓库，以实现他们所需的查询性能。但这是一种昂贵的变通方法。...讽刺的是，本应技术上增强其效用的向另一个数据仓库摄入数据的行为本身，对数据治理构成了严峻的挑战。您如何确保所有副本都得到一致更新？您如何防止不同副本之间的差异？...您又如何在维护强大的数据治理的同时做到这一点？这些不仅仅是理论问题；它们是严峻的技术挑战，需要重大的工程努力，如果做错了，有可能影响您基于数据的决策的真实性。
第N日留存率：指的是新增用户日之后的第N日依然登录的用户占新增用户的比例 考虑一个在线学习平台，有用户注册和学习行为的数据。...以下是相关的两个表格： 请编写 SQL 查询，计算从注册当天开始的每个用户在注册后第1天、第3天、第7天的学习留存率。留存率的计算方式是在注册后的特定天数内继续学习的用户数除以当天注册的用户总数。...三、结尾总结 数据仓库笔试题核心是sql、sql的核心是开窗，开窗最常考的是lead、lag、rank等，以上的面试题足够应付各类问题。
一、前言 工作内容的变更，导致重新回到数据仓库模型的架构和设计，于是花点时间比较系统的回顾数据仓库建模和系统建设的知识体系，记录下来，作为笔记吧。...二、模型 无论数据仓库技术如何变化，从RDBMS到NoSQL,从传统技术到大数据，其实只是实现技术手段的变化，数据仓库建设生命周期的模式从来都不曾真正颠覆性改变过。向前辈致敬。...另外项目团度在招：资深的数据仓库模型设计师-工作地点北京，有感兴趣的可以把简历发给我吧。
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。
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