数据仓库定义 数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受:数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented).集成的(Integrated).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(Decision Making Support). 数据仓库特点 1. 面向主题.操作型数据库的数据组织面向事务…

(讀書筆記)許多公司,儘管想導入 Big Data,仍必須繼續用 Data Warehouse 來管理結構化的營運數據.系統記錄.而 Big Data 的出現,為 Data Warehouse 提供了一個互補的機會,而不是取代後者. 高度結構化的營運資料 (data,數據),仍然可保留在 Data Warehouse 中:而分散式 (distributed) 的資料,以及會即時改變的資料,則可交由基於 Hadoop 的架構來控制. 圖 1 傳統的 Data Warehouse 和 Data Ma…

Azure SQL Data Warehouse & AWS Redshift Amazon Redshift Amazon Redshift 是一种快速.完全托管的 PB 级数据仓库,可方便您使用现有的商业智能工具以一种经济的方式轻松分析您的所有数据.从最低 0.25 USD 每小时(不承担任何义务)直到每年每 TB 1,000 USD(PB 级),成本不到传统解决方案的十分之一.客户通常进行 3 倍压缩,也就是将其成本降低到每年每 TB(未压缩)333 USD. Azure SQL Data…

场景4 Data Warehouse Management 数据仓库 parallel 4 100% —> 必须获得指定的4个并行度,如果获得的进程个数小于设置的并行度个数,则操作失败 parallel_min_percent : 若设为100,则如上 ILM :信息生命周期管理 将休眠的数据高压缩放在低成本通道上(如磁带机) 将低访问量的数据低压缩放在访问效率低的设备上 将高访问数据不作压缩放在访问效率高的设备上 分区 (官方文档VLDB and Partioning Guide) 单张表容量…

作者 王枫发布于2014年2月19日 综述 随着越来越多的组织的数据从GB.TB级迈向PB级,标志着整个社会的信息化水平正在迈入新的时代 – 大数据时代.对海量数据的处理.分析能力,日益成为组织在这个时代决胜未来的关键因素,而基于大数据的应用,也在潜移默化地渗透到社会的方方面面,影响到每一个人的日常生活,人们日常生活中看到的电视节目.浏览的网页.接收到的广告,都将是基于大数据分析之后提供的有针对性的内容. 微软在大数据领域的战略重点,在于更好地帮助客户"消费"大数据,让所有的用户都能够…

综述 随着越来越多的组织的数据从GB.TB级迈向PB级,标志着整个社会的信息化水平正在迈入新的时代 – 大数据时代.对海量数据的处理.分析能力,日益成为组织在这个时代决胜未来的关键因素,而基于大数据的应用,也在潜移默化地渗透到社会的方方面面,影响到每一个人的日常生活,人们日常生活中看到的电视节目.浏览的网页.接收到的广告,都将是基于大数据分析之后提供的有针对性的内容. 微软在大数据领域的战略重点,在于更好地帮助客户“消费”大数据,让所有的用户都能够从几乎任何规模任何类型的任何数据当中获得可以转化…

Knowledge Discovery Process OLTP & OLAP 联机事务处理(OLTP, online transactional processing)系统:涵盖组织机构大部分的日常操作,purchasing, inventory, banking,manufacturing, payroll, registration, accounting 联机分析处理(OLAP, online analytical processing)系统:以不同的格式组织和提供数据,以满足不同用户的…

Database https://en.wikipedia.org/wiki/Database A database is an organized collection of data.[1] A relational database, more restrictively, is a collection of schemas, tables, queries, reports, views, and other elements. Database designers typically…

data warehouse 1.01. EDW goal, separate data marts reqlity2. batch oriented etl3. IT driven BI - dashboards & reports4. Human-based incites data warehouse 2.01. Integrated, consolidated architecture2. batch + real-time ELT3. IT + LoB driven BI + disc…

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 在之前的项目中遇到了客户使用SQL数据仓库的场景,在这里记录一下 1.什么是SQL 数据库仓库 (SQL DW) SQL DW是云端的企业级数据仓库,用来处理TB,甚至PB级别的关系型数据库的OLAP(联机分析处理)场景,主要用来做数据分析和查询 2.什么是OLAP OLAP (Online Analysis Processing)联机分析处理.表示从多维数据集的多维结构来对数据进行聚合处理 3.OLAP和OLTP的区别 OLTP…

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 在上一篇文章中,笔者介绍了MPP架构的基本内容 在本章中,笔者给大家介绍一下Azure SQL Data Warehouse数据仓库(SQL DW)的架构. 1.SQL DW分为Head Node和Work Node,下图用Control Node和Compute Node表示 SQL DW是用多个Work Node横向扩展的方式,来支持PB级别的大量关系型数据. 应用程序将T-SQL命令发送给Head Node.Head Nod…

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 在笔者的上一篇文章中:Azure SQL 数据库仓库Data Warehouse (2) 架构 介绍了SQL DW的工作节点是Work Node,SQL DW是通过横向扩展Work Node的方式,解决PB级别的关系型数据库. 1.有关Work Node性能指标,有一个概念叫做DWU. DWU简单来说就是CPU.内存.IO集合在一起的概念. 请注意:Azure SQL DW的收费内容包含: (1)DWU的数量越大,则Work No…

Building the Unstructured Data Warehouse: Architecture, Analysis, and Design earn essential techniques from data warehouse legend Bill Inmon on how to build the reporting environment your business needs now! Answers for many valuable business questio…

错误提示: 处理报表时出错. (rsProcessingAborted)对数据集“dsArea”执行查询失败. (rsErrorExecutingCommand)Team System 多维数据集或者不存在,或者未经处理. 解决方法: Manually process the TFS data warehouse and analysis services cube When you need the freshest data in your reports, when errors have…

微软的Azure Data Warehouse是基于MPP架构的分布式系统: Control Node负责管理系统和接受用户的请求,Compute Node负责计算. 目前在国内Azure Data Warehouse已经落地了.可以使用新的Portal页面进行管理,也可以使用PowerShell进行管理. 本文将介绍用PowerShell的管理方式.包括创建.Scale out.Suspend和Resume. 1 环境准备 登陆Azure China,并创建Resource Group $my…

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…

Data Vault 简介 Data Vault 2.0 不仅是建模技术,也提供了一整套数据仓库项目的方法论.它能提供一套非常可行的方案来满足数据仓库项目中对于历史轨迹和审核两个方面的需求. 多年来,商业智能(BI)项目一直并将继续在瀑布模型下运行.它是由每个阶段的长时间延伸的序列定义的,该序列需要一份详尽的前期需求列表.一个完整的数据模型设计,然后将所有硬业务规则和软业务规则编入ETL流程.可视化层是按顺序构建的,并从最初的开始日期算起,在几个月甚至几年之后提交给最终用户. 我们经常看到团队采…

文章目录 添加依赖 添加entity bean 创建 Dao Spring Data Configuration 测试 Spring Boot 之Spring data JPA简介 JPA的全称是Java Persistence API (JPA),他是一个存储API的标准,而Spring data JPA就是对JPA的一种实现,可以让我们方便的对数据进行存取.按照约定好的方法命名规则写dao层接口,从而在不实现接口的情况下,实现对数据库的访问和操作.同时提供了很多除了CRUD之外的功能,如分页…

前言 这篇笔记的主要内容来至于The Data Warehouse Toolkit,该书可以称为数仓建模的圣经 什么是星型模型 以一个业务实时为主表.比如一笔订单就是一个业务事实.订单有商品的SKU信息,销售市场信息,日期信息 ,这些基本属性,叫做维度. 雪花 一个产品维度,本身还有分类.包装等信息,也独立做成表,围绕在事实表身边,就像一片雪花. 为什么要用星型模型 OLTP是增对的事务,写的场景,所以粒度要细.数仓模型的应用场景是数据分析,涉及大量查询,所以要少关联,多整合 降低业务理解难度和…

一.概念简介: Redis: Redis是一款开源的Key-Value数据库,运行在内存中,由ANSI C编写,详细的信息在Redis官网上面有,因为我自己通过google等各种渠道去学习Redis,走了不少弯路,所以总结一条我认为不错的学习路径给大家: 1.<The Little Redis Book> 是一本开源PDF,只有29页的英文文档,看完后对Redis的基本概念应该差不多熟悉了,剩下的可以去Redis官网熟悉相关的命令. 2.<Redis设计与实现> 如果想继续深入,推…

[前言] 还记得一月份左右的时候,万达这边的服务器突然宕机,导致所有的项目不得不停止不说,还损失掉了很多宝贵的数据.为了防止这种情况再次发生,所以近期研究了vSphere Data Protection.但是也是刚接触,所以先写一篇简介,等后期学习到了新的知识,再更新. [简介] vSphere Data Protection(以下简介为VDP)是一款基于磁盘的备份和恢复解决方案,它与VMware vCenter Server完全集成,可以用来对备份作业执行高效的集中式管理. [优点] VDP的…

系列 1 分钟快速使用 Docker 上手最新版 Sentry-CLI - 创建版本 快速使用 Docker 上手 Sentry-CLI - 30 秒上手 Source Maps Sentry For React 完整接入详解 Sentry For Vue 完整接入详解 Sentry-CLI 使用详解 Sentry Web 性能监控 - Web Vitals Sentry Web 性能监控 - Metrics Sentry Web 性能监控 - Trends Sentry Web 前端监控 -…

转:http://lzf328.blog.51cto.com/1196996/1349670 最近在清理一些不用的Job,发现几个跟MDW有关的.虽然Job已经被Disable, 但是没有被删除.尝试删除出现下面的错误: The DELETE statement conflicted with the REFERENCE constraint "FK_syscollector_collection_sets_collection_sysjobs". The conflict occur…

之前写过一篇“漫谈前端优化”的文章,里面提到过DataUrl,粗鲁的描述了下,感觉不甚详焉,所以这几天也总结了这方面的知识,参考一些资料,补充一篇文章在这里,对这方面的资料来说,也是一种强化记忆应用: Data URL给了我们一种很巧妙的将图片“嵌入”到HTML中的方法.跟传统的用img标记将服务器上的图片引用到页面中的方式不一样,在Data URL协议中,图片被转换成base64编码的字符串形式,并存储在URL中,冠以mime-type.本文中,我将介绍如何巧妙的使用Data URL优化网站加…

实例 使用 data-* 属性来嵌入自定义数据: <ul> <li data-animal-type="bird">Owl</li> <li data-animal-type="fish">Salmon</li> <li data-animal-type="spider">Tarantula</li> </ul> 浏览器支持 IE Firefox Ch…

有些支持Core Data的内置模板是在应用程序委托里面设置Core Data的.但是为了模块化,我们通过应用程序委托惰性地创建CoreDataHelper类的实例: 初始化托管对象模型 根据托管对象模型创建持久化存储区,并据此初始化持久化存储协调器 根据持久化存储协调器来初始化托管对象上下文 修改程序,创建CoreDataHelper: 创建新组:Generic Core Data Classes 创建名为 CoreDataHelper 的class,继承自NSObject, 加入代码 #im…

Spark简介 Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,可用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. HomePage:http://spark.apache.org/ GitHub:https://github.com/apache/spark 主要特点 运行速度快:DAG(Directed Acyclic Graph,有向无环图)执行引擎 容易使用:多语言编程支持:提供简洁的API:Spark shell实时交互式编程反馈 通用性:技术栈完整,包括SQL查询.流式计算.机器学习和图算法…

1. Disk I/O, 硬盘IO速度 硬盘的IO速度一直都是数据库的瓶颈,所以有条件的情况下尽可能的使用高IO的磁盘. 可以使用微软的工具SQLIO测试磁盘的IOPS 2. CPU的主频, DW和传统的OLTP数据库在使用场景上不一样. 传统的OLTP数据库具有[事务小][并发多]的特点:而DW的数据库相比较具有[事务大][并发少]的特点. 所以对比起来,传统的OLTP数据库可以使用[低主频][多核]的硬件架构,而DW建议使用[高主频][少核]方案. 上述都是相对情况,对于不差钱的土豪,高主频…

数据仓库初体验 数据库仓库架构以前弄的很简单:将各种源的数据统一汇聚到DW中,DW没有设计,只是将所有数据汇聚起来: ETL也很简单,只是将数据同步到DW中,只是遇到BUG时,处理一些错误数据,例如:字符串中有分隔符,有回车等等. 仔细看了一些概念后,发现DW是需要经过仔细的设计架构的,下面还是纪录,其中很多架构设计部分还是不理解,ETL中的Transform也需要研究,后续其他帖子详细记录. ---------------------------------------------------…

开篇说的是,Shared-nothing当前已经是主流的架构,需要用自身的local disks来存储数据,Tables被水平划分到各个partitions上 这种架构,比较适合star-schema,即事实表外只有一层维表,这样join会比较简单,可以把维表广播,避免大量的数据传输 这个架构的主要问题就是,计算和存储没有分离 带来的问题,他说了几点,我的理解主要是, 首先资源利用会不合理,因为存储和计算任意资源不足,都需要增加节点,而且各个节点上很容易产生热点,热点打散比较麻烦,因为需要分割数…