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数据仓库①:数据仓库概述

数据库的"分家" 随着关系数据库理论的提出,诞生了一系列经典的RDBMS,如Oracle,MySQL,SQL Server等。这些RDBMS被成功推向市场,并为社会信息化的发展做出的重大贡献。...~这就是关于数据仓库最贴切的定义了。事实上数据仓库不应让传统关系数据库来实现,因为关系数据库最少也要求满足第1范式,而数据仓库里的关系表可以不满足第1范式。...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....前端应用 和操作型数据库一样,数据仓库通常提供具有直接访问数据仓库功能的前端应用,这些应用也被称为BI(商务智能)应用; 数据集市(data mart) 数据集市可以理解为是一种"小型数据仓库",它只包含单个主题...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: ?

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美团MySQL实时同步到数据仓库架构与实践

背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。...对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。 如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive中?...直接从MySQL中Select大量数据,对MySQL的影响非常大,容易造成慢查询,影响业务线上的正常服务。...Binlog是MySQL的二进制日志,记录了MySQL中发生的所有数据变更,MySQL集群自身的主从同步就是基于Binlog做的。...总结与展望 作为数据仓库生产的基础,美团数据平台提供的基于Binlog的MySQL2Hive服务,基本覆盖了美团内部的各个业务线,目前已经能够满足绝大部分业务的数据同步需求,实现DB数据准确、高效地入仓

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    五个小技巧告诉你如何保护MySQL数据仓库

    数据仓库中,最常见的数据库管理系统应该是开源MySQL数据库。本文列出了5个小技巧,帮助用户来更好地保护MySQL数据仓库。...访问限制 有效保护MySQL数据仓库的方法之一,是只给绝对需要的用户以访问权限。...可以在这里检查所有的计划以及MySQL过去的关键补丁更新记录。 使用可靠的数据集成解决方案 由于MySQL数据仓库整合了企业中的多个数据源信息,使用可靠的解决方案能够提供极大的帮助。...一个好的数据集成平台能够高效、安全地把数据源数据发送到MySQL数据仓库。...一个可靠的平台能够从MySQL把重要数据安全地发送到云上,帮助进行大规模数据分析。 把这五个技巧融入到MySQL数据仓库管理中,你的重要业务数据能够得到充分保护。

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    数据仓库】现代数据仓库坏了吗?

    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。...我会让您自己决定“不可变数据仓库”(或主动与被动 ETL)是否适合您的数据团队。...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。...另一种方法:引入不可变数据仓库 不可变数据仓库概念(也称为活动 ETL)认为,仓库应该是通过数据来表示现实世界,而不是乱七八糟的随机查询、损坏的管道和重复信息。...不可变数据仓库也面临挑战。以下是一些可能的解决方案。 我并不认为不可变数据仓库是灵丹妙药。与任何方法一样,它也有其优点和缺点,而且肯定不是每个组织都适用。

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    数据仓库

    *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。

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    数据仓库②-数据仓库与数据集市建模

    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: ?

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    云数据库MySQL导入云数据仓库PostgreSQL最佳实践

    说明 本文描述问题及解决方法基于 腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL(CDWPG)。...创建专用于数据同步的账号 创建Mysql同步账号 根据腾讯云DTS官方文档的要求,需要在源端 MySQL 实例中创建迁移帐号,需要的帐号权限如下: MySQL [dts_demo]> GRANT SHOW...、DTS数据同步产品、CDWPG云数据仓库,这三个实例都需要购买在同于VPC下,否则网络不通,无法做数据同步。...校验源端数据库版本 MySQL 版本须是 MySQL 5.6或 MySQL 5.7 校验源端优化参数 innodb_stats_on_metadata 指标需要关闭 校验源端 binlog 参数 binlog_format...更多方案 使用py-mysql2pgsql同步Mysql数据至Greenplum 使用rds_dbsync同步Mysql数据至Greenplum

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    数据仓库入门

    什么是数据仓库(Data Warehouse,DW)?...1991 年,数据仓库之父 Bill Inmon 在《Building the Data Warehouse》一书中,给出的定义: “数据仓库一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据的集合,以用于支持管理决策过程...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。

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    数据仓库架构

    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。...总线架构 多维体系结构(总线架构) 数据仓库领域里,有一种构建数据仓库的架构,叫Multidimensional Architecture(MD),中文一般翻译为“多维体系结构”,也称为“总线架构”(Bus...前台还包括像查询管理、活动监控等为了提供数据仓库的性能和质量的服务。...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。...虽然在物理上是独立的,但在逻辑上由一致性维度使所有的数据集市是联系在一起,随时可以进行交叉探察等操作,也就组成了数据仓库

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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。...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...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。

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    数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

    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。...通常,他们需要几乎实时的数据,价格低廉,不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下,我们建议他们使用现代的数据仓库,如Redshift, BigQuery,或Snowflake。...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。...让我们看看一些与数据集大小相关的数学: 将tb级的数据从Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。...结论 我们通常向客户提供的关于选择数据仓库的一般建议如下: 当数据总量远小于1TB,每个分析表的行数远小于500M,并且整个数据库可以容纳到一个节点时,使用索引优化的RDBMS(如Postgres、MySQL

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    数据仓库建模

    一、数据仓库建模的意义 如果把数据看作图书馆里的书,我们希望看到它们在书架上分门别类地放置;如果把数据看作城市的建筑,我们希望城市规划布局合理;如果把数据看作电脑文件和文件夹,我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式...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:...三、两种经典的数据仓库建模方法 前面的分层设计中你会发现有两种设计方法,关系建模和维度建模,下面分别简单介绍其特点和适用场景。...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。...(3)优缺点 优点:技术要求不高,快速上手,敏捷迭代,快速交付;更快速完成分析需求,较好的大规模复杂查询的响应性能 缺点:维度表的冗余会较多,视野狭窄 2、关系建模 (1)定义 是数据仓库之父Inmon

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    数据仓库指北

    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?...数据仓库,简称DW,是各源系统数据及日志数据的汇总落地处,为企业决策做制定过程,为产品业务改进做支撑,控制成本和提高产品质量,而数据仓库也不是数据的最终目的地,而是为数据最终目的地做准备,比如清洗、转义...三、数据仓库的一些数据表种类 1....数据仓库大多是这类模型,即数据集市建模采用星型模型,然后各数据集市组成一个完整的数据仓库则演变成星座模型。

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    Greenplum 实时数据仓库实践(1)——数据仓库简介

    传统数据仓库的基本模式是用一些过程将操作型系统的数据抽取到文件,然后另一些过程将这些文件转化成MySQL或Oracle这样的关系数据库的记录。...传统数据仓库中,它可能是存储转换后数据的Oracle、MySQL等关系数据库系统内置的查询引擎,还可能是以固定时间间隔向其导入数据的OLAP立方体,如Essbase cube。...图1-10显示了一个简化的、落地的、基于MySQL、Canal、Kafka、Greenplum构建的实时数据仓库架构。本专题后面讨论的实践部分都基于此架构进行设计开发。...图1-10 基于MySQL、Canal、Kafka、Greenplum的实时数据仓库架构 真实的数据仓库项目中会涉及多种数据源,不同数据源产生的数据质量可能差别很大,数据库中的格式化数据可能直接导入大数据存储系统...二是MySQL具有典型性,搞定MySQL的数据采集就可以解决实际应用中的一大部分问题。

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    数据仓库是什么

    什么是数据仓库数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。...数据仓库的特点 1. 数据仓库的数据是面向主题的 与传统数据库面向应用进行数据组织的特点相对应,数据仓库中的数据是面向主题进行组织的。什么是主题呢?...数据仓库中的数据综合工作可以在从原有数据库抽取 数据时生成,但许多是在数据仓库内部生成的,即进入数据仓库以后进行综合生成的。 3....数据库中进行联机处理的数据经过集成输入到数据仓库中,一旦数据仓库存放的数据已经超过数据仓库的数据存储期限,这些数据将从当前的数据仓库中删去。...但并不是说,在从数据集成输入数据仓库开始到最终被删除的整个数据生存周期中,所有的数据仓库数据都是永远不变的。 数据仓库的数据是随时间的变化而不断变化的,这是数据仓库数据的第四个特征。

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