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数据仓库订单受理

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：

提高数据分析速度和效率
支持数据挖掘和预测分析
提高数据安全性和可靠性
支持数据共享和协作
支持数据报表和分析工具

数据仓库的应用场景包括：

销售和市场分析
库存和供应链管理
财务和会计分析
人力资源管理
产品和服务开发

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云数据仓库：https://cloud.tencent.com/product/dw
腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
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维度模型数据仓库（三） —— 准备数据仓库模拟环境

（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

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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。

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浅谈大数据建模的主要技术：维度建模

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万字详解整个数据仓库建设体系（好文值得收藏）

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。

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软考高级：数据库、数据仓库和数据湖概念和例题

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：

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数仓建模 - 维度 vs 关系

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【DBMS 数据库管理系统】数据仓库 ( 数据仓库简介 | 操作型数据与分析性数据对比 | 数据仓库特征 | 特征一 : 面向主题组织数据 | 面向应用 | )

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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