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数据仓库①:数据仓库概述

~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: ?

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    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。...我会让您自己决定“不可变数据仓库”(或主动与被动 ETL)是否适合您的数据团队。...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。...不可变数据仓库也面临挑战。以下是一些可能的解决方案。 我并不认为不可变数据仓库是灵丹妙药。与任何方法一样,它也有其优点和缺点,而且肯定不是每个组织都适用。

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    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。

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    数据仓库②-数据仓库与数据集市建模

    前言 数据仓库建模包含了几种数据建模技术,除了之前在数据库系列中介绍过的ER建模和关系建模,还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。...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。...很多书将它们称为"数据仓库建模方法",但笔者认为数据仓库建模体系更能准确表达意思,请允许我自作主张一次吧:)。下面首先来介绍规范化数据仓库。...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: ?

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