数据仓库订单受理是指将客户的订单数据存储在一个集中的数据仓库中,以便进行分析和处理。这个过程通常包括数据的采集、清洗、转换、加载和存储等步骤。数据仓库是一个集成的数据集,通常包括历史数据和实时数据,可以用于分析和决策。
数据仓库的优势包括:
数据仓库的应用场景包括:
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四步过程维度建模由Kimball提出,可以做为业务梳理、数据梳理后进行多维数据模型设计的指导流程,但是不能作为数据仓库系统建设的指导流程。本文就相关流程及核心问题进行解读。
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“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)。”——数据仓库之父W.H.Inmon
维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法,也是一种广泛应用的数仓建模方式,它将客观世界划分为度量和上下文。度量是常常是以数值形式出现,事实周围有上下文包围着,这种上下文被直观地分成独立的逻辑块,称之为维度。它与实体-关系建模有很大的区别,实体-关系建模是面向应用,遵循第三范式,以消除数据冗余为目标的设计技术。维度建模是面向分析,为了提高查询性能可以增加数据冗余,反规范化的设计技术。
长期从事数据仓库的你,是否还记得数据库设计中的三大范式?在设计数据仓库的表时,是否考虑过规范化和反规范化之间的区别?是否想过数据仓库和数据库在设计中对范式考虑的侧重点是什么?
数据库(Database)是按照一定格式和数据结构在计算机保存数据的软件,属于物理层。
构思一个主题讨论数据仓库的构建方法论,包括数据仓库的价值、选型、构建思路,随着数据规模膨胀和业务复杂度的提升,大型企业需要构建企业级的数据仓库(数据湖)来快速支撑业务的数据化需求,与传统的数据库构建不通,数据仓库即是OLAP场景,偏于历史数据的存储/分析,用冗余存储换取数据价值;
上一篇文章我已经简单介绍了数据分析中为啥要建立数据仓库,从本周开始我们开始一起学习数据仓库。学习数据仓库,你一定会了解到两个人:数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)和数据仓库权威专家Ralph Kimball。Inmon和Kimball两种DW架构支撑了数据仓库以及商业智能近二十年的发展,其中Inmon主张自上而下的架构,不同的OLTP数据集中到面向主题、集成的、不易失的和时间变化的结构中,用于以后的分析;且数据可以通过下钻到最细层,或者上卷到汇总层;数据集市应该是数据仓库的子集;每个数据集市是针对独立部门特殊设计的。而Kimball正好与Inmon相反,Kimball架构是一种自下而上的架构,它认为数据仓库是一系列数据集市的集合。企业可以通过一系列维数相同的数据集市递增地构建数据仓库,通过使用一致的维度,能够共同看到不同数据集市中的信息,这表示它们拥有公共定义的元素。
既然维度模型是数据仓库建设中的一种数据建模方法,那不妨先看一下几种主流的数据仓库架构。
维度建模的数据仓库中,有一个概念叫Bus Architecture,中文一般翻译为“总线架构”。总线架构是Kimball的多维体系结构(MD)中的三个关键性概念之一,另两个是一致性维度(Conformed Dimension)和一致性事实(Conformed Fact)。
与数据库的单表基于ER模型构建思路不同,其面向特定业务分析的特性,决定了它的构建需要整合多套数据输入系统,并输出多业务条线的、集成的数据服务能力,需要考虑更全面的因素,包括:
分析型系统进行联机数据分析,一般的数据来源是数据仓库,而数据仓库的数据来源为可操作型系统,可操作型 系统的数据来源于业务数据库中,那么我们常用的数据仓库的组成和架构一般如下图所示
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在当今信息时代,数据被认为是最宝贵的资源之一。企业越来越依赖数据来推动业务决策、改进产品和服务,以及实现创新。因此,构建高效的数据架构变得至关重要。本文将深入探讨如何构建高效的数据湖(Data Lake)并将其与传统数据仓库融合,以满足大规模数据处理的需求。
今天给大家分享下数仓中的模型设计,一个好的数仓项目首先看一下它的架构以及他所用到的模型,它们使用的模型也都是非常巧妙的,好了,我们话不说到直接开始。
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如何理解呢?不可变,意味着进到仓库的数据就类似归档了。原则上,不能对仓库里面的数据进行修改;如果随意的对仓库里面的数据进行修改,这个“仓库”就和交易系统没区别了,无法起到正确反映业务过程的作用。此外,适合于数据仓库的存储服务,如早年Oracle和DB2都有针对数据仓库的Data Warehouse产品,以及Hadoop体系的一系列组件,都是针对“批量插入,无更改或少量更改”而专门设计的,所以才能达到查询效率的最优化。也因此产生了OLTP系统和OLAP系统的两大模式。
由于离线数仓每天凌晨拉去线上生成数据库(凌晨请求较少,减少线上库压力),导致数据是T+1,而对于一些时效性要求较强的场景。比如需要看现在的用户数、GMV等等,离线方案就很难解决了。
自从阿里提出了“大中台,小前台”概念之后,这几年数据中台这个概念火了起来,互联网巨头们纷纷搭建起了自家的数据中台,究竟数据中台有什么魅力,能让企业如此重视?
(三)初始装载 在数据仓库可以使用前,需要装载历史数据。这些历史数据是导入进数据仓库的第一个数据集合。首次装载被称为初始装载,一般是一次性工作。由最终用户来决定有多少历史数据进入数据仓库。例如,数据仓库使用的开始时间是2015年3月1日,而用户希望装载两年的历史数据,那么应该初始装载2013年3月1日到2015年2月28日之间的源数据。在2015年3月2日装载2015年3月1日的数据,之后周期性地每天装载前一天的数据。在装载事实表前,必须先装载所有的维度表。因为事实表需要维度的代理键。这不仅针对初始装载,也针对定期装载。本篇说明执行初始装载的步骤,包括标识源数据、维度历史的处理、使用SQL和Kettle两种方法开发和测试初始装载过程。 设计开发初始装载步骤前需要识别数据仓库的每个事实表和每个维度表用到的并且是可用的源数据,并了解数据源的特性,例如文件类型、记录结构和可访问性等。表(三)- 1里显示的是本示例中销售订单数据仓库需要的源数据的关键信息,包括源数据表、对应的数据仓库目标表等属性。这类表格通常称作数据源对应图,因为它反应了每个从源数据到目标数据的对应关系。生成这个表格的过程叫做数据源映射。在本示例中,客户和产品的源数据直接与其数据仓库里的目标表,customer_dim和product_dim表相对应。另一方面,销售订单事务表是多个数据仓库表的源。
本文开始先简单理解两种建模的核心思想,然后根据一个具体的例子,分别使用这两种建模方式进行建模,大家便会一目了然!
本文通过分析2023年5月15日的腾讯财报数据,从多个方面揭示了腾讯在2023年5月15日所呈现的财务、经营和战略状况。
在美团点评酒旅事业群内,业务由传统的团购形式转向预订、直连等更加丰富的产品形式,业务系统也在迅速的迭代变化,这些都对数据仓库的扩展性、稳定性、易用性提出了更高要求。对此,我们采取了分层次、分主题的方式
最近开始上手一个大数据离线数仓项目。本篇博客先为大家进行一个总体的介绍,包括各个阶段的任务以及项目的简介,环境,需求等等…
数据仓库包含的内容很多,它可以包括架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话,它可以包含下面的这些内容:
本篇博客,博主为大家带来关于数仓项目中纬度模型设计与分层架构的一个说明。
维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导,他的《数据仓库工具箱》,是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型,构建的数据模型为分析需求服务,因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求,同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。
最近几年,数据中台概念的热度一直不减。2018 年起,马蜂窝也开始了自己的数据中台探索之路。
本篇首先介绍关系数据模型、多维数据模型和Data Vault模型这三种常见的数据仓库模型和与之相关的设计方法,然后讨论数据集市的设计问题,最后说明一个数据仓库项目的实施步骤。规划实施过程是整个数据仓库设计的重要组成部分。
数据仓库(Data Warehouse, DW)是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合,用于对管理决策过程的支持。业界主要从两个方面来进行命名:
上次我们以O2O产品为例讨论了用户画像的实践,这次我们将以OTA产品为例,进一步讨论如何依托数据,搭建用户画像系统。 思 考 用户画像是什么? 简单来说,用户画像就是从不同的维度来表达一个人,这些维度可以是事实的,可以是抽象的;可以是自然属性,比如性别、年龄;可以是社会属性,比如职业、社交特征;可以是财富状况,比如是否高收入人群,是否有固定资产;可以是家庭情况,比如是否已经结婚,是 否有孩子;可以是购物习惯,比如喜欢网购还是喜欢逛商场;可以是位置特征,比如在哪个城市生活;可以是其他行为习惯。 总之,所有大家
数据中台和业务中台的区别,希望能够深入浅出,很容易理解的解释什么情况下需要业务中台,什么情况下需要数据中台以及双中台的关系。
数据仓库 Data Warehouse,是为企业所决策制定过程,提供所有支持类型的数据集合。用于分析性报告和决策支持。数仓是一个面向主题、集成的、相对稳定、反映历史变化的数据集合,随着大数据技术的发展,其作用不再局限于决策分析、还可以为业务应用、审计、追踪溯源等多方面提供数据支撑,帮助企业完成数字化转型。
开启动态分区裁剪:自动在Join时对两边表的数据根据条件进行查询过滤,将过滤后的结果再进行join
我们在谈数仓之前,为了让大家有直观的认识,先来谈数仓架构,“架构”是什么?这个问题从来就没有一个准确的答案。这里我们引用一段话:在软件行业,一种被普遍接受的架构定义是指系统的一个或多个结构。结构中包括软件的构建(构建是指软件的设计与实现),构建的外部可以看到属性以及它们之间的相互关系。
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最近笔者参与并完成了数据中台从0到1的建设,当然数据中台如何定义争论也很多,这里笔者此篇文章不去讨论,但数据仓库是数据中台能否解决数据复用、数据共享、数据服务和数据快速迭代等这些相对通用问题的关键一环,这是不可否认的。此篇文章来讲述在构建数据中台过程中数据仓库维度建模部分时,会犯的一些错误,其中重点讲述一些对理解业务过程的常见错误以及正确地理解何为业务过程,因为业务过程准确理解和识别是维度建模进行的关键步骤。
数据仓库项目跨功能需求开发不够完善,导致的各种问题,就我个人经验来说,主要体现在数据建模不够标准和ETL日志体系不够完善两个方面,本文会详细介绍一下,如何从跨功能需求的角度,构建标准的数据建模和完善的ETL日志体系。
数据仓库的设计不能完全依赖于业务的需求,但又必须服务于业务的价值。那么,该如何地从业务的角度出发,设计一套切实可行的数据仓库呢?
在了解了数仓的基本架构之后,我们还需要掌握数仓构建方法,也就是了解数仓是如何建模的,有什么规则和通用方法。我们应该如何去构建一个性能良好、稳定高效、契合业务的数据仓库。
本文通过介绍如何利用Sqoop对不同数据源进行数据导入,详细描述了Sqoop的导入流程、数据源配置、抽取和加载方式,并通过实例介绍了具体操作。
(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。示例数据库和ETL的SQL实现是在《Dimensional Data Warehousing with MySQL: A Tutorial》基础上做了些修改,增加了Kettle实现的部分。本篇详细说明数据仓库模拟实验环境搭建过程。 操作系统:Linux 2.6.32-358.el6.x86_64 数据库:MySQL 5.6.14 for Linux 64位 Kettle:GA Release 5.1.0 实验环境搭建过程: 1. 设计ERD 2. 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. 生成源库测试数据 7. 生成日期维度数据 源数据数据库初始ERD如图(二)- 1所示 数据仓库数据库初始ERD如图(二)- 2所示 执行清单(二)- 1里的SQL脚本完成2-7步的任务
从本篇开始,介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例,说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。本篇首先介绍一个小而典型的销售订单示例,描述业务场景,说明示例中包含的实体和关系,并在MySQL数据库上建立源数据库表并生成初始的数据。我们要在Hive中创建源数据过渡区和数据仓库的表,因此需要了解与Hive创建表相关的技术问题,包括使用Hive建立传统多维数据仓库时,如何选择适当的文件格式,Hive支持哪些表类型,向不同类型的表中装载数据时具有哪些不同特性。我们将以实验的方式对这些问题加以说明。在此基础上,我们就可以编写Hive的HiveQL脚本,建立过渡区和数据仓库中的表。本篇最后会说明日期维度的数据装载方式及其Kettle实现。
我们不管是基于 Hadoop 的数据仓库(如 Hive ),还是基于传统 MPP 架构的数据仓库(如Teradata ),抑或是基于传统 Oracle 、MySQL 、MS SQL Server 关系型数据库的数据仓库,其实都面临如下问题:
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。
数据库、数据仓库和数据湖是数据管理系统中常见的三种概念,它们在存储结构、处理数据的方式、用途等方面各有特点。以下是对这三个概念的简要讲解:
数据管理一直在演进,从早期的电子表格、蛛网系统到架构式数据仓库。发展至今以维度建模和关系建模为主,而随着互联网的发展,数据从GB到PB的裱花,企业业务迭代更新亦是瞬息万变,对维度模型的偏爱渐渐有统一互联网数仓建模标准的趋势。
数据仓库 与操作系统分离 , 基于标准的企业模型集成 , 带时间属性 , 面向主题 , 不可更新 的 数据集合 ;
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