数据产品的工作比较杂，从数据仓库建模，指标体系建立，到数据产品工具的设计，再到偶尔一些数据分析报告的撰写，甚至一些机器学习的预测模型都要有所了解。...收集和存储数据：数据仓库 数据仓库是存放收集来的数据的地方，做数据分析现在一般尽量不在业务数据上直接取数，因为对业务数据库的压力太大，影响线上业务的稳定。 1....数据的分层存储 另外数据仓库的数据存储是分层级的，这个架构一方面跟数据拉取方式有关，一方面也是为了对数据进行层级的抽象处理。...一般来说数据仓库会至少分为ODS、MID、DW三个层级，当然层级的名称每个公司可能不同，这里主要是在作用上进行区分解释。...ODS层存储的是业务数据库在一个时间范围内新增或更新的数据，它的存储是线性增长的，有数据发生变化，ODS才会存储数据。
本文介绍数据仓库产品作为企业中数据存储和管理的基础设施，在通过分层存储技术来降低企业存储成本时的关键问题和核心技术。...2 数据仓库分层存储面临的挑战 数据仓库产品在实现分层存储能力时，面临的几个核心挑战如下： 选择合适的存储介质。存储介质既要满足性能、成本需求，还要满足可靠性、可用性、容量可扩展、运维简单等需求。...二 数据仓库分层存储关键技术解析 本章将以阿里云数据仓库AnalyticDB MySQL版（下文简称ADB）为原型介绍如何在数据仓库产品中实现分层存储，并解决其核心挑战。...数据仓库内部存储着大量文件，如果不对OSS访问做优化，则会出现查询异常。...元信息访问优化 ADB作为数据仓库，底层存储了大量的数据文件和索引文件。
数据仓库的三层数据结构 数据仓库的数据特征 状态数据与事件数据 当前数据与周期数据 数据仓库中的元数据 数据仓库的数据ETL过程 ETL概念 数据ETL是用来实现异构数据源的数据集成，即完成数据的抓取...维类别、维属性、度量、粒度及分割等 关于数据综合级别与粒度的确定:一般把数据分成四个级别：早期细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级 多维数据模型的物理实现 多维数据库（MDDB）,其数据是存储在大量的多维数组中...，而不是关系表中 ,与之相对应的是多维联机分析处理（MOLAP） 关系数据库是存储OLAP数据的另一种主要方式。...与之对应的是关系联机分析处理（ROLAP） 多维建模技术简介 两种主流建模技术 :由Inmon提出的企业级数据仓库模型和由Kimball提出的多维模型 ； 基于关系数据库的多维数据建模，如星型,...DW为更好地使用DM工具提供了方便 DM为DW提供了更好的决策支持 DM对DW的数据组织提出了更高的要求 DM还为DW提供了广泛的技术支持 数据仓库与数据挖掘的区别 DW是一种存储技术，它包含大量的历史数据
本文主要介绍阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（以下简称AnalyticDB）过去几年在弹性方向上的探索和成果。...即便是基于云平台构建的数据仓库，在查询低峰期时，也无法通过释放部分计算资源降低使用成本，因为这同样会引发数据的reshuffle。这种耦合的架构，限制了数据仓库的弹性能力。...2 Snowflake Snowflake从诞生的第一天起就采用计算存储分离架构，作为跨云平台的云数据仓库，它的存储层由对象存储构成（可以是AWS S3、Azure Blob等），计算层由virtual...同时存储层提供一体化的冷热分层存储能力，数据可以热表的方式存在本地SSD、冷表的方式存储在底层DFS，亦或是以冷热混合表的形式存放，实现冷热数据的自动迁移，《数据仓库分层存储技术揭秘》一文中有详细介绍。...通过这些弹性能力，更好满足客户对于云数据仓库的诉求，也进一步降低客户的使用成本。 end
这类数据库作为公司的单独数据存储，负责利用历史数据对公司各主题域进行统计分析； 那么为什么要"分家"？在一起不合适吗？能不能构建一个同样适用于操作和分析的统一数据库？ 答案是NO。...操作型数据库中自然也有汇总需求，但汇总数据本身不存储而只存储其生成公式。这是因为操作型数据是动态变化的，因此汇总数据会在每次查询时动态生成。...那么为什么不干脆叫"面向分析的存储系统"呢？ Bingo！~这就是关于数据仓库最贴切的定义了。...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....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： ?
其次计算存储不分离，无法对计算资源进行有效复用。因此长期来看，大数据分析技术演进的方向一定是：支持数据实时处理、计算存储分离、Serverless 化、高性能低成本的数据仓库服务才能赢得未来。...数据仓库和数据湖并没有严格的范式去定义，比较公认的概念为：数据湖是一个集中式的存储，允许以任意规模存储结构化和非结构化数据。...可以存储原始数据，而不需要先转化为结构化数据，基于数据湖之上可以运行多种类型的分析。而数据仓库是处理过后的结构化或者半结构化数据，更加靠近数据的消费端。...云数仓大多基于云上对象存储构建，在某些特定场景下，性能需要提升。数据湖从概念上讲更强调集中式存储、数据的原始特性，而数据仓库则是以结构化和半结构化数据为主。...在云的环境下，云上对象存储在大数据分析存储位置上越来越重要，未来对象存储势必成为云上数据湖或者数据仓库的底层存储。 InfoQ：接下来大数据领域还有哪些值得关注的技术方向？
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。...过度简化： 数据通过被动管道（实际上只是 ETL 中的“E”）提取并转储到…… 一个数据仓库，在它被处理和存储之前…… 转换为数据消费者所需的格式…… 特定用途，例如分析仪表板、机器学习模型或在 Salesforce...这些合同可以保存在数据目录甚至通用文档存储库中。 2. 数据仓库：仓库主要用作“数据展示”和底层计算层。 3. 语义层：数据消费者构建经过验证并与业务共享的数据产品。
*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。
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...
伴随多场景的成功落地，腾讯云对象存储打造基于云技术的湖仓一体解决方案。...将数据仓库构建在数据湖上，打通数据仓库和数据湖两套体系，构建以数据湖为中心，融合数据仓库、大数据、AI等技术的生态体系，既有数据湖的灵活性和可扩展性，又有数据仓库的数据管理功能。...为保障腾讯云对象存储联合Databend Cloud的湖仓一体解决方案的品质，Databend 云数据仓库系统已通过腾讯云官方认证；近日，双方共同见证Databend获得腾讯云技术认证。...（ 图左：北京数变科技有限公司联合创始人—王吟 图右：腾讯云存储产品负责人—崔剑 ） 腾讯云对象存储联合Databend Cloud的湖仓一体解决方案具备快速、高效、按需等特点；快速：用户点击几次鼠标...点击“阅读原文”即可登录腾讯云对象存储COS
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。...对于增量表的设计，我们首先查看增量表中数据的格式： 我们可以看到，由于我们使用的是Maxwell进行同步，因此我们同步过来的数据是以json字符串的形式存储的，我们对于增量表，也是建立json表。...NULL DEFINED AS '' LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_activity_info_full/'; 我们将hive表中null值的存储格式设置为...因为我们使用DataX将数据从mysql导到HDFS上时，DataX会将Mysql当中的空值存储成’’空字符串形式。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
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。
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。...所以维度模型表示每个业务过程包含事实表，事实表存储事件的数值化度量，围绕事实表的是多个维度表，维度表包含事件发生时实际存在的文本环境。...原子数据集市保存着最低粒度的细节数据，数据以星型结构来进行数据存储。聚集数据集市的粒度通常比原子数据集市要高，和原子数据集市一样，聚集数据集市也是以星型结构来进行数据存储。...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。...六、混合辐射状架构与Kimball架构 为避免数据的冗余存储造成的浪费和低效，并方便多业务部门查询方便以及同一指标的数据准确性和业务的扩展性，一般采取混合的架构模式。
什么是数据仓库（Data Warehouse，DW）？...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。...OLAP服务层 OLAP 也叫联机分析处理（Online Analytical Processing），是对存储在数据仓库中的数据进行分析，能快速提供复杂数据查询和聚集，并帮助用户分析多维数据中的各维情况
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。...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。...ETL vs ELT:考虑到数据仓库的发展 Snowflake构建在Amazon S3云存储上，它的存储层保存所有不同的数据、表和查询结果。...因为这个存储层被设计成完全独立于计算资源的可伸缩性，它确保了可以毫不费力地为大数据仓库和分析实现最大的可伸缩性。...Snowflake将数据存储与计算解耦，因此两者的计费都是单独的。 标准版的存储价格从40美元/TB/月开始，其他版本的存储价格也一样。
（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。...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....在实际数据仓库项目中一般会有一个独立的过渡区（有时也称operational data store，ODS），用于临时存储源数据，这里为了简化将过渡表建立在DW库里。 ...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。...预装载的缺点是： 提早消耗磁盘空间 可能不需要所有的日期（稀疏使用） 本示例使用MySQL存储过程和Kettle两种方法生成日期维度数据。
数据仓库的基础必备问题 2. 数据仓库的几种数据表 3. 数据仓库分层设计及各层作用 4. 数据仓库几种数据模型 5. 维度建模 一、 灵魂十二问 Q1：大数据的数据来源？...数据集市可以理解为是一个微型的数据仓库，具有更少的主题域，服务对象更小，可以是部门级别，而数据仓库则是服务于企业级别。数据仓库可以统一规划数据，避免数据孤岛。 Q3：为什么做数据分层设计？...Q9：历史拉链表 是一种既能反应数据的历史变更状态，又能更大程度的节省数据存储的一种数据模型表。...③累积型快照事实表：主要用于跟踪业务事实的变化，采用新增更新同步策略，比如：数据仓库中可能需要累积或者存储订单从下订单开始，到订单商品被打包、运输、和签收的各个业务阶段的时间点数据来跟踪订单整个生命周期的进展情况...即由一张事实表和多张维度表组成，事实表里包括各维度表的各个主键ID，以及其它没有放进维度表的内容，维度表里存储对应维度的详细信息。
数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。...成本：极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低存储和计算成本。 效率：在业务或系统发生变化时，可以保持稳定或很容易扩展，提高数据稳定性和连续性。...大数据系统需要数据模型方法来帮助更好地组织和存储数据，以便在性能、成本、效率和质量之间取得最佳平衡！...下图是个示例，通过统一数据模型，屏蔽数据源变化对业务的影响，保证业务的稳定，表述了数据仓库模型的一种价值： 二、数据仓库分层的设计 为了实现以上的目的，数据仓库一般要进行分层的设计，其能带来五大好处：...1、维度建模 （1）定义 维度模型是数据仓库领域另一位大师Ralph Kimball 所倡导的。
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