数据仓库和客户数据平台：共同合作更好 当两者一起使用时，它们可以提供许多机会，以提供复杂、个性化、数据驱动的客户体验。...第一个派系拥抱数据仓库/湖屋架构，将其视为所有数据的“真相之源”，并相信需要采用以数据仓库为中心的“现代数据堆栈”，而不需要客户数据平台（CDP）。...具备反向 ETL（提取、转换、加载）功能的 CDP 使团队能够自动将数据从数据仓库移回到市场营销、销售和支持等下游工具中，以激活并创建超个性化的客户体验。...通过 CDP 和数据仓库，您可以构建一个可信赖的数据基础设施，为任何潜在的 AI 战略奠定基础。 AI 中的“智能”是基于客户数据进行训练的。...数据仓库和 CDP 并不是相互排斥的选择。事实上，CDP 增强了数据仓库，并提供了许多机会来激活仓库中的数据，并提供复杂、个性化、数据驱动的客户体验。而这正是客户所期望的。
精准测试的大致思路：研发改动了什么 --> 影响面评估 --> 筛选用例 --> 用例执行 ； # 没有精确测试 1....用例执行 ； 总结： 其实用业务经验、技术经验、用例组内review就是一种精确测试，只是人工的形式罢了 # 有了精确测试 1....根据链路上的影响分析需要回归哪些用例； 总结：整体大致流程就是：代码push --> 触发精准测试任务 --> 通过git工具获取改动详情（文件，方法，入口）--> 在用例库中筛选用例自动化执行 --> 报告输出（用例+覆盖率） # 精确测试好处...提高测试效率，避免了不必要的用例执行； # 精确测试的疑问 1. 如果同一个工程中的链路，用精确测试确实可以精确的发现影响面，提供测试效率，但是多系统之间呢 ？
~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： ?
官方文档：http://mikemcl.github.io/big.js/ 使用方法： x = new Big(0.1); y = x.plus(0.2); /...
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。...这与 Snowflake 和 Databricks 等提供商为确保其客户在存储和消费方面的效率（换句话说，节省资金和资源）所做的一般努力并不不一致。...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。...另一方面，数据可用性是一项“前端”工程挑战，需要用于创造出色客户体验的相同技能。最后，不可变数据仓库不适用于 PB 测量竞赛和大数据统计。弃用和维护与配置一样重要。
,markersize=10) pylab.axis('off') pylab.tight_layout() pylab.show() cv2.imshow('result',img) 算法：角点精确检测是以子像素的准确率对检测到的角点进行细化
海盗指标法(AARRR海盗模型) 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...
*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。
www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/_finding_exact_values.html#_finding_exact_values） 当进行精确值查找时...term 查询会查找我们指定的精确值。作为其本身， term 查询是简单的。...它接受一个字段名以及我们希望查找的数值： { "term" : { "price" : 20 } } 通常当查找一个精确值的时候，我们不希望对查询进行评分计算。...所以当我们用 term 查询查找精确值 XHDK-A-1293-#fJ3 的时候，找不到任何文档，因为它并不在我们的倒排索引中，正如前面呈现出的分析结果，索引里有四个 token 。...显然这种对 ID 码或其他任何精确值的处理方式并不是我们想要的。 为了避免这种问题，我们需要告诉 Elasticsearch 该字段具有精确值，要将其设置成 not_analyzed 无需分析的。
完整工具类 /** * 加、减、乘、除 高精度计算工具类 * @author lyl 20190191 * */ object UtilsBigDecimal { // 需要精确至小数点后几位...1.15>1.2 1.25>1.2 ROUND_UNNECESSARY 断言请求的操作具有精确的结果，因此不需要舍入。...如果对获得精确结果的操作指定此舍入模式，则抛出ArithmeticException。 完毕。
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： ?
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。
面试的时候遇到一个问题，问 NSTimer 用做定时器的时候是否精确？...总结 NSRunLoop 的问题请查看这里 从结果看，NSTimer 在其使用场景下足够准了，其计时偏差基本在1毫秒以内也在容忍范围之内，如果想使用更精确的定时器，可以使用 CADisplayLink
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。
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。
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。
Postgresql提供四类浮点型，其中两类完全相同decimal、numeric；按功能看可以分成两类： 精确型：decimal、numeric 不精确型：real、double precision...https://www.postgresql.org/docs/14/datatype-numeric.html 为什么说不精确呢？...精确类型不会发生截断且如果超长了直接报错，主要插入成功了，查出来的一定等于插入的结果。...看下具体例子： real：【不精确类型】【定长类型】PG10：六位有效数字，会四舍五入（PG14八位有效数字） create table f1 (a real); insert into f1 values...-------------- 123456789.123457 1.12345678901235 1.23456789012346e+19 decimal / numeric：【精确类型
（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....(50) comment '客户名称', customer_street_address VARCHAR(50) comment '客户住址', customer_zip_code INT...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。
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。...另外，由于这种多租户策略，即使当客户的并发性需求增长时，BigQuery也可以与这些需求无缝伸缩，如果需要，可以超过2000个插槽的限制。...结论 我们通常向客户提供的关于选择数据仓库的一般建议如下: 当数据总量远小于1TB，每个分析表的行数远小于500M，并且整个数据库可以容纳到一个节点时，使用索引优化的RDBMS(如Postgres、MySQL
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