版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/wl101yjx/article/details/31015367 本文简要总结以下两个问题,旨在高速理解"数据仓库" 1.什么是"数据仓库"? 2."数据仓库"与"数据库"的差别? 以下做详细阐述: 1.什么是"数据仓库"? "一个数据仓库通常是一个面向主题的.集成的.与时间相关且不可改动的(能够加…

数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented).集成的(Integrate).相对稳定的(Non-Volatile).反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策. (1) 面向主题:指数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织. (2)集成:指对原有分散的数据库数据经过系统加工, 整理得到的消除源数据中的不一致性. (3)相对稳定:指一旦某个数据进入数据仓库以后只需要定期的加载.刷新. (4)反映历史变化:指通过这些信息,对…

从本篇文章开始,笔者打算写一个系列的<clickhouse专栏>,其全称是Click Stream,Data WareHouse,简称ClickHouse.从其全称中的"Data WareHouse",我们可以看出clickhouse的定位是数据仓库.那么"数据仓库"和"数据库"有什么区别呢?理解这点这很重要,理解了二者的区别,你就可以正确的将clickhouse用到其合适的应用场景. 一.OLTP与OLAP 在理解"数据仓…

下载 www.oracle.com ->Downloads -> Oracle Database 安装: 解压到同一文件夹下 仅安装数据库软件 单实例数据库安装 企业版 oracle基目录/oracle主目录 创建数据库 Database Configuration Assistant 创建数据库 一般用途或事务处理/数据仓库 全局数据库名/SID 配置Enterprise Manager(建议不启用,占内存) System 与 sys 口令 文件系统存储 示例方案 配置监听器 Net Con…

ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,中文名称为数据抽取.转换和加载. 大多数据仓库的数据架构可以概括为: 数据源-->ODS(操作型数据存储)-->DW-->DM(data mart) ETL贯穿其各个环节. ​一.数据抽取: 可以理解为是把源数据的数据抽取到ODS或者DW中. 1. 源数据类型: 关系型数据库,如Oracle,Mysql,Sqlserver等; 文本文件,如用户浏览网站产生的日志文件,业务系统以文件形式提供的数据等: 其他外…

MySQL:关系型数据库      (由瑞典MySQL AB公司开发,后来被Sun公司收购,Sun公司后来又被Oracle公司收购,目前属于Oracle旗下产品)         开源 免费 不要钱 使用范围广,跨平台支持性好,提供了多种语言调用的 API 关系型数据库RDBMS与数据库之间的关系:     RDBMS这个是关系型数据库,mysql数据库存储数据的方式:一个数据仓库(叫数据库),一个数据库存了很多的数据(这些数据以数据表的形式存在)   数据库 当前主要使用两种类型的数据库:关系…

一.数据库技术的发展 数据库技术是应数据管理任务的需求而产生的,先后经历了人工管理.文件系统.数据库系统等三个阶段. 二.关系型数据库 SQL Server属于关系型数据库. 关系模型 以二维表来描述数据,每个表中有多个字段列和记录行. 关系模型的基本术语 关系--一个二维表就是一个关系 元组--就是二维表中的一行,即表中的一列 属性--就是二维表中的一列,用类型和值表示 域--每个属性取值的变化范围,如性别的域为{男,女} 关系模型中的数据约束 实体完整性约束--约束关系的主键属性值不能为空值…

[原创] SD从零开始66 数据仓库的概念 数据仓库概念:预览Data Warehouse Concepts:Overview 本单元解释LIS中的数据仓库概念: 详细的解释了该概念的各个层次-介绍了后勤数据仓库的各个信息系统并且将要定义该概念在SAP开放信息仓库中的角色: 数据仓库概念Data Warehouse Concepts 最新水平的数据仓库概念使用三层模型,出发点是实施高效,集成的信息系统: 这三个层次细分了数据流,从运作系统中的数据获取直到顶层的信息显示: OLTP系统中集成的,运…

 Mysql多维数据仓库指南 第一篇基本原理 章节列表: 第1章:基本组成 第2章:维度历史 第3章:维度可加性 第4章:维度查询 本篇概述 你将运用关系数据库来实施一个维度数据仓库.事实表和维表这两种类型的关系表构成了一个数据仓库模式的基本部分,在本书的第一部分,你将用mysql数据库建立这些基本部分. 第1章:基本组成   概述        本章将了解两个重要的主题:星型模式和代理键.星型模式是一种维度数据仓库的数据结构.代理键是在数据仓库中添加到事实表以作为主键的字段. 在本章你将开始一…

知识内容: 1.SqlServer数据库概述 2.SqlServer数据库基本操作 3.Transact-SQL程序设计 一.SqlServer数据库概述 1.SqlServer系统概述 SQLServer是一款面向高端的数据库管理系统,SQLServer 是Microsoft公司推出的数据库管理系统,是新一代大型电子商务.数据仓库和数据库解决方案 2.SqlServer的数据库结构 (1)数据库逻辑体系结构 (2)数据库物理体系结构 存储页和扩展盘区 物理数据库文件和文件组 聚簇索引和非聚簇索…

数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合.它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建. 为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进.监视时间.成本.质量以及控制. 数据仓库和数据库的区别: 1. 逻辑层面/概念层面:数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的,都是通过某个数据库软件,基于某种数据模型来组织.管理数据.但是,数据库通常更关注业务交易处理(OLTP),而数据仓库更关注数据分析层面(OLAP),由此产生的数据库模型上也会有很大的差异.数据库通常…

数据仓库之ETL漫谈ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,中文名称为数据抽取.转换和加载.大多数据仓库的数据架构可以概括为:数据源-->ODS(操作型数据存储)-->数据仓库(DW)-->数据集市(DM) ​一.数据抽取:可以理解为是把源数据的数据抽取到ODS或者DW中.1. 源数据类型: 关系型数据库,如Oracle,Mysql,Sqlserver等; 文本文件,如用户浏览网站产生的日志文件,业务系统以文件形式提供的数据等: 其他外部数据,如…

转载http://www.dwway.com/portal.php?mod=view&aid=9065 在过去三年,Hadoop生态系统已经大范围扩展,很多主要IT供应商都推出了Hadoop连接器,以增强Hadoop的顶层架构或是供应商自己使用的Hadoop发行版.鉴于Hadoop的部署率呈指数级的增长,以及其生态系统不断地深入而广泛地发展,我们很想知道Hadoop的崛起是否会导致传统数据仓库解决方案的终结呢. 我们也可以将这个问题放到一个更大的环境中去讨论:在何种程度上,大数据会改变传统数据分…

首先我们得明白什么是数据仓库?   数据仓库,英文名称为Data warehouse,可简写为DW或DWH.数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support).它出于分析性报告和决策支持目的而创建. 数据仓库本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据,数据来源于外部,并且开放给外部应用,这也是为什么叫“仓库”,而不叫“工厂”的原因. 数据仓库的主要特征:数据仓库是 面向主题的(Subject-Oriented ). 集成的(In…

在开始喷这个主题之前,让我们先看看数据仓库的官方定义: 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented).集成的(Integrate).相对稳定的(Non-Volatile).反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策.以上是数据仓库的官方定义. "操作型数据库"如银行里记账系统数据库,每一次业务操作(比如你存了5元钱),都会立刻记录到这个数据库中,长此以往,满肚子积累的都是零碎的数据,这种干脏活累活还不得闲的数据库…

数据仓库和Hive的基本概念 数据仓库 概述 数据仓库英文全称为 Data Warehouse,一般简称为DW.主要目的是构建面向分析的集成化数据环境,主要职责是对仓库中的数据进行分析,支持我们做决策. 主要特征 面向主题(Subject-Oriented):数据分析有一定的范围,需要选取一定的主题进行分析. 集成性(Integrated):集成各个其他方面关联的数据,比如分析订单购买人的情况,就涉及到用户信息的数据. 非易失性(Non-Volatile):数据分析主要是分析过去已经发生的数据,…

摘要:本文主要是探讨OLAP关系型数据库框架的数据仓库平台如何设计双集群系统,即增强系统高可用的保障水准,然后讨论一下GaussDB(DWS)的容灾应该如何设计. 当前社会.企业运行当中,大数据分析.数据仓库平台已逐渐成为生产.生活的重要地位,不再是一个附属的可有可无的分析系统,外部监控要求.企业内部服务,涌现大批要求7*24小时在线的应用,逐步出现不同等级要求的双集群系统. 数据仓库主流数据库平台均已存在多重高可靠保障措施设计,如硬盘冗余的raid设计.数据表冗余.节点备用冗余.机柜备用数据交…

@ 目录 数据流向 何为数仓DW 主要特点 与数据库的对比 为何要分层 数据分层 数据运营层ODS 数据仓库层 数据细节层DWD 数据中间层DWM 数据服务层DWS(DWT) 数据应用层ADS 事实表 Fact Table 维表层Dimension(DIM) 临时表TMP 数据集市 区别数据仓库 问题总结 ODS与DWD区别? APP层干什么的? 附录 ETL 宽表 主题(Subject) 数据流向 应用示例 何为数仓DW Data warehouse(可简写为DW或者DWH)数据仓库,是在数据…

1.数据仓库DW 1.1简介 Data warehouse(可简写为DW或者DWH)数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源.为了决策需要而产生的,它是一整套包括了etl.调度.建模在内的完整的理论体系.数据仓库的方案建设的目的,是为前端查询和分析作为基础,主要应用于OLAP(on-line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,听且提供直观易懂的查询结果.比较流行的有:AWS Redshift,Greenplum,Hive等.…

0.数据定义:除了文本类型的数据,图像.音乐.声音都是数据. 数据分类:结构化数据.非结构化数据.1.数据库定义:"电子化的文件柜","数据仓库".数据库是一个按数据结构(自我理解:即数据字段之间的关系)来存储和管理数据的计算机软件系统.数据库的概念实际包括两层意思: (1)数据库是一个实体,它是能够合理保管数据的"仓库",用户在该"仓库"中存放要管理的事务数据,"数据"和"库"两个概念…

由facebook 开源用以帮用户解决海量数据etl,构建于hadoop的 数据仓库. 使用hql作为查询接口 使用hdfs作为底层存储 使用mr作为执行层   1.为什么使用hive?      1)在大数据的挑战下,传统的数据库不堪负重      2)使用mr编程繁琐      3)人员成本考虑   2.hive和hbase的区别    hive是基于hadoop的数据仓库工具,是为简化mr编程而生的  hive非常适合数据仓库的统计分析  HBASE 是一个分布式的开源的数据库,为查询而生…

大数据的仓库Hive学习  10期-崔晓光 2016-06-20  大数据   hadoop   10原文链接 我们接着之前学习的大数据来学习.之前说到了NoSql的HBase数据库以及Hadoop中的HDFS存储系统,可是我们发现这跟我们平时常用的关系型数据库有很大区别,为了使用方便,产生了针对大数据存储的数据仓库Hive. 一.是什么 1.概念 Hive 是一个基于 Hadoop 的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据. 它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库,但…

在执行一个查询语句时,查询优化器编译查询语句,产生一个足够好的Compiled Plan,将其缓存到plan cache中.Compiled plan是基于batch的,如果一个batch含有多个query statments,那么每个query statement 产生一个query plan.batch的 query plan就是位于 batch 中的query statments 的query plan的有序组合.查询执行器根据Compiled Plan,产生一个Executable Pl…

用来处理数据的 ETL 和 ELT 工具的概述 数据集成和数据管理技术已存在很长一段时间.提取.转换和加载(ETL)数据的工具已经改变了传统的数据库和数据仓库.现在,内存中转换 ETL 工具使得提取.加载.转换(ELT)和 ETL 变得更快.对于大数据来说,是否能够使用内置的 Hadoop 工具而不是使用传统的 ETL 工具来提取.加载和转换数据呢? 大多数 ETL 软件包需要自己的服务器.处理.数据库和许可,还需要专家在该特定的工具中安装.配置和开发它们,而且这些技能并非总是可以转移的.Mic…

----------------------------我是分割线------------------------------- 本文翻译自微软白皮书<SQL Server In-Memory OLTP Internals Overview>:http://technet.microsoft.com/en-us/library/dn720242.aspx 译者水平有限,如有翻译不当之处,欢迎指正. ----------------------------我是分割线---------------…

产品与服务 - 商务智能 目前,商业智能产品及解决方案大致可分为数据仓库产品.数据抽取产品.OLAP产品.展示产品.和集成以上几种产品的针对某个应用的整体解决方案     商业智能是什么? 简而言之,它是能够帮助用户对自身业务经营做出正确明智决定的工具.一般现代化的业务操作,通常都会产生大量的数据,如订单.库存.交易帐目.通话记录.及客户资料等.如何利用这些数据增进. 对业务情况的了解,帮助我们在业务管理及发展上作出及时.正确的判断,也就是说,怎样从业务数据中提取有用的信息,然后根据这些信息来采…

开源ETL工具kettle系列之常见问题 摘要:本文主要介绍使用kettle设计一些ETL任务时一些常见问题,这些问题大部分都不在官方FAQ上,你可以在kettle的论坛上找到一些问题的答案 1. Join我得到A 数据流(不管是基于文件或数据库),A包含field1 , field2 , field3 字段,然后我还有一个B数据流,B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们 ‘加’ 起来, 应该怎么样做.这是新手最容易犯错的一个地方,A数据流跟B数据流能够Joi…

聚类和分类是机器学习中两个常用的算法,聚类将数据分开为不同的集合,分类对新数据进行类别预测,下面将就两类算法进行介绍. 1. 聚类和分类(1)什么是聚类 聚类( Clustering)指将数据对象分组成为多个类或者簇( Cluster),它的目标是:在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大.其实,聚类在人们日常生活中是一种常见行为,即所谓的“物以类聚,人以群分”,其核心思想在于分组,人们不断地改进聚类模式来学习如何区分各个事物和人.(2)什么是分类 数据仓库.数据库或者其…

最近一段时间一直在从事和hadoop相关的工作,主要是技术内容学习.安装配置优化以及一些框架结构的设计.在此期间,我对于RDBMS和Hadoop的结合应用有了一些自己的看法,写出来大家共同探讨一下. 1.为什么要用Hadoop 这个在网上已近有很多的人说过这个问题,我在这里就不多述了.但是我想说下,对于一个工具而言,只有最合适的应用场景没有最牛的工具.hadoop对我而言也只是一个工具,所以,更多的时候我是从业务角度出发去考虑hadoop能给我带来什么. 2.RDBMS? RDBMS是关系型数据…

NO.1 Data Mining 和统计分析有什么不同? 硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的.一般将之定义为Data Mining技术的CART.CHAID或模糊计算等等理论方法,也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生,换另一个角度看,Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑.但是为什么Data Mining的出现会引发各领域的广泛注意呢?主要原因在相较于传统统计分析而言,Data Mining有下列几项特性: 1.处理…