在Cloud和5G时代，超密度网络集成和大数据洞察需求给电信供应商带来新的挑战，从数据仓库到数据湖，不仅仅架构的变革，更是思维方式的升级。本文尝试梳理数据架构的演进过程。...到1990年，一个新的趋势开始出现：企业为了商业智能的目的，需要把多个操作数据库中数据收集到一个数据仓库中。尽管投资巨大且功能有限，投资数据仓库的企业还是获得了不错的投资回报率。...数据仓库体系结构包含了从外部数据源或者数据库抽取数据的ETL工具。ETL还负责数据的转换，清洗，然后加载到数据仓库的存储中。一般来说，数据都会加载到存取速度较慢的存储中，以原始数据的方式保存下来。...因此数据仓库被定义为： 为了方便查询分析，把数据从关系数据库中单独拷贝一份出来，然后通过ETL或者ELT转换。 对于大数据，仅仅简单构建一个数据仓库是不够的。数据应该如何结构化才能更便于分析？...数据库和分析工具应该如何设计才能更高效的处理大数据？ 意识到大数据固有的时间属性和空间属性，是我们理解关系数据库处理大数据时存在性能问题的重要前提。
二、数据仓库建模方法论 2.1、ER模型 数据仓库之父Bill Inmon提出的建模方法是从全企业的高度，用实体关系（Entity Relationship，ER）模型来描述企业业务，并用规范化的方式表示出来...2.1.2、数据库规范化 数据库规范化是使用一系列范式设计数据库（通常是关系型数据库）的过程，其目的是减少数据冗余，增强数据的一致性。 这一系列范式就是指在设计关系型数据库时，需要遵从的不同的规范。...可以看到，不论是从逻辑上还是效率上考虑，这都不是一个好的方案。 （同一个指标需要聚合多个表的结果） 2）多事务关联统计 例如，现需要统计最近30天，用户下单到支付的时间间隔的平均值。...为避免后续每次使用时的重复处理，可将这些维度属性沉淀到维度表中。 4.3、维度设计要点 4.3.1 规范化与反规范化 规范化是指使用一系列范式设计数据库的过程，其目的是减少数据冗余，增强数据的一致性。...（1）什么是拉链表 拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，顾名思义，所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。
、计算、存储、加工和数据治理等方面，这就和传统的大数据平台在功能和作用上产生了很大的重叠；而大数据平台又是从数据仓库发展起来的。...本人从事断断续续从事数据仓库行业约有五六年经验，完整的负责大数据平台的整体设计架构和项目实施也有四五年经验，见证了从传统数据仓库转型到大数据平台的全历程，包括第一个MPP数据集市、第一个Hadoop集群项目...），总集群约300台（其中Hadoop节点约200台），总容量约8P，实际使用容量约5P；包括了从数据仓库到大数据平台数据模型的重构，数据模型的拓展；也包括了大数据平台提供各种对内应用的规划，和向外提供大数据应用...从数据角度，数据仓库更适合传统的数据库，离线采集，数据一般为结构化的，每天处理数据量不易超过TB集，数据仓库一般在数十T到几百T以内，数据仓库一般为满足内生的应用，满足内部决策支持分析需求，当然随着数据仓库数据采集的要求越来越高...，数据仓库本身也在不断的改进，从单机的ETL到集群的ETL，从传统的小机+DB，向PC服务器+分布式DB拓展，数据治理也逐渐增强，从元数据管理到数据质量管理，再到数据运维管控和数据安全管控，但其实数据仓库给企业留下的最大财富是企业数据模型
数据湖与数据仓库在大数据领域，数据湖和数据仓库是两个常见的术语，虽然它们在功能上有所重叠，但实际上有着不同的设计理念和应用场景。...数据仓库则是一个用于存储和管理结构化数据的系统，数据在进入数据仓库之前会经过ETL（Extract, Transform, Load）处理，确保数据的一致性和完整性。...customer_id INT, product_id INT, order_date DATE, quantity INT, price DECIMAL(10,2));-- 加载数据到数据仓库...history-data.csv")# 进行批处理操作aggregated_data = data.groupBy("product_id").agg({"quantity": "sum"})# 将结果存储到数据仓库...从数据湖到数据仓库，从实时处理到批处理，再到数据治理与数据安全，每一个环节都至关重要。在未来，我们需要不断探索和创新，充分发挥大数据的潜力，助力企业迈向智能化、数据驱动的新时代。
在 Oracle 数据库中，同样类似的，可以计算出数据库的启动时间，以了解数据库实例连续运行的时间。...days17:58:43.875068 在计算机系统中，还有一个特殊的时间计算方法，叫做 Unix Time，这个时间是自 UTC 时间 1970-01-01 00：00：00至今的秒数，这个计时方式同样被传导到数据库中...这段描述说明 V$TIMER 记录的是厘秒，从 epoch 时间起点量度，这个值来自操作系统，由于在数据库中使用 4 bytes 记录，当主机连续运行大约 497 天之后，这个值会归零重新开始。...从数据库内部可以查询到数据库实例的启动时间： SQL> SELECT TO_CHAR(startup_time, 'DD-MON-YYYY HH24:MI:SS') started_at,2...而从操作系统的 uptime 来看，系统不过启动了 306 天： SQL> !
下载最新的Realm发行版本，并解压； 前往Xcode 工程的”General”设置项中，从ios/dynamic/、osx/、tvos/ 或者watchos/中将’Realm.framework’拖曳到...四.Static Framework (iOS only) 下载 Realm 的最新版本并解压，将 Realm.framework 从 ios/static/文件夹拖曳到您 Xcode 项目中的文件导航器当中...Realm 使用中可能需要注意的一些问题 在我从0开始接触Realm到熟练上手，基本就遇到了多线程这一个坑。可见Realm的API文档是多么的友好。虽然坑不多，但是还有有些需要注意的地方。...（以下描述基于Realm最新版 2.0.2） 1.从其他数据库迁移到Realm 如果从其他数据库迁移到Realm，请看我之前写过的一篇文章，简单的提一下蛋疼的问题，由于切换了数据库，需要在未来几个版本都必须维护...2套数据库，因为老用户的数据需要慢慢从老数据库迁移到Realm，这个有点蛋疼。
在 Oracle 数据库中，同样类似的，可以计算出数据库的启动时间，以了解数据库实例连续运行的时间。...43.875068 在计算机系统中，还有一个特殊的时间计算方法，叫做 Unix Time，这个时间是自 UTC 时间 1970-01-01 00：00：00至今的秒数，这个计时方式同样被传导到数据库中...这段描述说明 V$TIMER 记录的是厘秒，从 epoch 时间起点量度，这个值来自操作系统，由于在数据库中使用 4 bytes 记录，当主机连续运行大约 497 天之后，这个值会归零重新开始。...从数据库内部可以查询到数据库实例的启动时间： 1 SQL> SELECT TO_CHAR(startup_time, 'DD-MON-YYYY HH24:MI:SS') started_at, 2...而从操作系统的 uptime 来看，系统不过启动了 306 天： 1 SQL> !
回到主题，最近负责一个数据中台项目的建设，从0到1的建立数仓。模型建设，参考维度模型的方式。通过维度+事实，支持业务数据需求。走了不少弯路，在这里总结总结，更希望和大家交流。...（我是谁，我从哪里来，我到哪里去） Inmon将数据仓库定义为：在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。数据仓库的目标：数据资产、决策信息。...应该在一开始的设计时，被考虑到。可通过元数据监控，自动实现动态的数据扩展。...让我们从另一个角度想想，谁应该建设模型？或者谁应该参与到模型的建设中？ 理清工作思路 谁应参与模型建设 一个模型的成功好坏可能有很多层面。但模型不能解决某个或某一些问题，显然是失败的。...企业的规模、组织架构都会影响到这个选择。但最终的模型落地，应由模型人员确定，并给出对应的设计。
改造已有的自动化测试，可以通过参数决定使用哪种数据库文件运行自动化测试。 配合流水线在新数据库系统上运行已有全部测试用例。...高效加载测试数据 为了避免因数据更改导致的测试随机失败，集成测试和端到端测必须清理/恢复被修改的测试数据。对于像 SQL CE 这样的文件型数据库系统，每个测试套件复制数据文件的时间成本是可以接受的。...使用模板数据库 为了加速测试，我们在PostgreSQL上采用模板数据库(Template Database)。...采取什么样的方法进行清理，可以依据测试数据库系统是统一维护，还是安装在测试Agent上来决定。 针对统一维护的测试数据库系统，可以创建一条夜间运行流水线去清除特定名称的数据库。...也可以让每个测试集在测试完成时删除各自用过的数据库。 针对安装在测试Agent上的测试数据库系统，可以创建CronJob来清除数据库。
DevOps 简史：从数据库到无限未来 直至 20 世纪 90 年代，数据库的演变主要受到企业不断变化的需求驱动。...直到那时，我们只能按顺序访问数据和执行程序，因此从概念上讲，这对人们来说是一个相当大的飞跃。但没有一个系统来更轻松地组织和访问数据，实际上这并没有带来太大的好处。...从架构上看，它是一项杰作，至今仍有使用 IDS 类型数据库。对于某些应用程序来说，它的性能是导航式数据库所无法匹敌的。...从计算角度来看，我们今天拥有的一切都不可能没有 System/360 以及为其构建的东西。从虚拟化到数据存储，IBM 在 System/360 大型机上开创了无数的计算创新。...IBM 一直在对此进行调试，直到 1979 年，才意识到需要一个生产版本，最终成为了 Db2 。
org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFSheet; import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook; /** * 说明：从EXCEL...导入到数据库 * 作者：FH Admin * from：fhadmin.cn */ public class ObjectExcelRead { /** * @param filepath...HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook(fi); HSSFSheet sheet = wb.getSheetAt(sheetnum); //sheet 从0...= cell) { switch (cell.getCellType()) { // 判断excel单元格内容的格式，并对其进行转换，以便插入数据库 case 0:
所以写一个数据库连接的系列文章，总结下本人在数据库连接方面遇到的问题，和对数据库连接的理解。...这套命名应该是很老了，毕竟将Data Base直接映射成了关系型数据库，或者说，像我之前在介绍NoSQL数据库时多次提到的，NoSQL数据库还没有一套统一的访问标准语句。...ResultSet : 数据库操作返回结果后续的其他扩展，都是基于以上各个部分的扩展 获取connection,构建statement，执行时Java操作数据库最基本的操作，以后的所有扩展都围绕这个。...由spring来接管数据库连接的创建。...并且提供一个简单的方式来注入 MyBatis 数据映射器和 SqlSession 到业务层的 bean 中 所有代码 https://github.com/FS1360472174/javaweb/tree
到数据归档，很多人的第一个概念就是，不就是无用的数据，换个地方放吗，直接拷贝，删除不就得了，有那么麻烦。...我见到过的，听到过的数据库归档的方法有以下几种 1 数据通过人工的手段来进行清理，直接将表换名字，然后在重建一个新的表，承接数据。...2 数据通过MYSQL dump 或者其他的备份方式，将数据备份出来，在将数据恢复到数据归档库中，然后将备份的数据直接手动清理掉，这样的做法速度也很快，对业务的影响也比较小，基本上可以算是透明的方式了...下面就是一个MYSQL 针对一个数据库表归档的案例（这个案例也是有缺陷的，但目前是秉承着够用就好，以及时间成本的原则） 首先设计一个归档要考虑的问题如下 1 归档表的大小，以及每日最大，或最小的归档数据量...对比两者的方式，其实定期归档（有规律）的要有优势一些，主要是数据是不断灌入的，而数据的归档如果也是不断输出的，这样整体这个表的数据量就会有一个平衡，不会一下子少了很多，要不就是在清理的前一天，数据量已经大到一定的水平
准备从大家都非常熟悉的文件系统出发，来介绍数据库系统的各种基础概念。 2....我们excel文件都保存到一个目录（我们定义该目录为数据库的根目录，事实上数据库的数据就是保存到某个数据目录下的）下，那我们就可以理解是一个简单的数据库了。...这样，从库到表，到字段，到字段类型，都有所规范了，我们这个数据库就有点样子了。...可以是可以，但这是最笨的方法了，从计算机的角度，要对前面的成绩每个都要做一次比较运算。 这当然有更加高效的方式来实现，这就要说到我们的算法了。...小结 ---- 对于数据库，除了行式和列式，还有很多的类型，例如图数据库，文档数据库，搜索数据库等等，适用于不同的场景，但是其实本质都是类似的。
，或者说是DMP吧，但毕竟不是每个企业的产品经理都可以有能力做到对几十万亿数据库建立标签的，原因很简单，主要是数据量太大、数据维多太多、数据集合太杂、数据库太多。...关联穿透非常大，而且需要对数据库设计数据表熟悉。...因为一直研究大数据深度爬虫技术，通过技术3个月完成了9000万企业工商完整数据挖掘和存储、通过5个月的爬取建立完9000万的裁判文书数据库、专利库和商标库也是几千万还有其他土地数据库、医疗数据库等等数十亿的数据库...那么需要实现大数据库的多种数据库的穿透关联就得使用标签库方法来实现，就是为每个数据库都打上各种标签，主要包括五大部分内容：标签库定位、标签体系、产品功能、平台架构。...如何为数据库创建标签 标签创建一般要支持三种模式：简单模式，高级模式，导入模式。
在数据库系统的诊断中，通常须要综合分析两个方面的因素： 主机系统的采样分析数据； 数据库系统的采样分析数据。...AWR采样数据库性能数据 从Oracle Database 10g开始，Oracle将原本由Statspack提供的功能进一步强化，推出了AWR（Automatic Workload Repository...而以AWR为基础推出的Oracle Database/Grid Control则更是从管理、监控工具上更上一层楼，通过Web形式的展现将数据库的运行状况全面展现出来，图18-5就是Grid Control...在有了主机系统和数据库的连续采样数据之后，我们就可以对整个系统的运行状况进行全面的分析了，不仅可以更清晰地了解数据库的正常运行指标，更可以在数据库出现问题时快速定位与解决。...通过Database Control工具可以清晰地看到（如图18-7所示），在该时段，数据库明显经历了一个读取高峰，User I/O等待显著，这表明数据库在执行大量I/O访问操作。 ?
/ version 0.11.1 IoTDB> login successfully 退出CLI: quit 或 exit 停止服务：$sbin/stop-server.sh 设置一个存储组到IOTDB...", values=" + values + '}'; } } 使用祖传的代码来模拟数据发射到iotdb，这里直接将mqtt的主机和端口，配置到前文所修改的
这一节我们需要在这个接口中访问数据库。...-- alibaba的druid数据库连接池 --> com.alibaba druid<...项目结构 application.yml加入以下内容： spring: datasource: name: test # 数据库地址 url: jdbc:mysql:...以上就是使用JdbcTemplate管理数据库的使用方式，不过在项目中使用mybatis管理数据库会是更好的选择，在下一节中我们将会使用Spring Boot整合mybatis实现另一个简单的接口Spring...Boot从入门到精通-集成mybatis 您的关注是我最大的动力
DevOps 简史：从数据库到无限未来(二) 追求可以在水平方向上无限扩展的大规模分布式数据库，已经导致了专业数据库的爆炸式增长，实际上发布了数十种不同的数据模型和针对超特定用例的整个产品。...然而，这次收购给了他们更重要的东西 - FoxPro 的查询优化例程被嵌入到 Microsoft Access 中，几乎立即使其成为 Windows 环境中最广泛使用的数据库。...回到技术本身：而关系型数据库关注 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性），非关系型数据库关注 CAP（一致性、可用性、分区容忍性）定理。...然而，实际上可选择的领域远远不止于此 - 我们还有多种不同类型的键值数据库，如 Redis；宽列存储，如 DynamoDB；图数据库，如 Neo4j；以及实现了所有这些模型的混合数据库，如 CosmosDB...从技术上讲，万维网本身就是一个大型分布式超文本数据库。 在今天可用的各种关系型和非关系型数据库之间，现代时代就是数据库时代。
也有小伙伴反馈不知道如何升级或在升级过程中遇到一些问题，因此，本文将为大家详细介绍如何从 openGauss 数据库 3.0. 0升级到 3.1.0。...查看数据库节点磁盘使用率，低于 80% 时再执行升级操作。...以数据库用户（如omm）登录节点，执行如下命令查看数据库状态，确认cluster_state : Normal。...-X /opt/software/gaussdb_upgrade/cluster_config.xml 这里可能会出现报错，可根据提示重新编译 python，补充 CFLAGS=-fPIC ，cd 到...（如 omm）执行如下命令查看数据库状态，查询结果的 cluster_state 为 Normal 代表数据库正常。
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