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SQL Server仓储物流公司visual studio发货数据仓库设计

解决方案任务/目标搭建物流数据仓库的目的是整合仓储物流系统中的数据，以统计图表的方式提交给决策部门和零售商客户，为实现高效的仓库管理和制定物流策略提供可靠的依据，帮助零售商客户改进商品设计和制定有效的营销策略...（3）货运量分析对每次货运量进行记录，将其与预期运货量进行比较分析，并进行月运货量环比分析，以便仓库管理层的绩效考评以及产业结构的优化在本次数据仓库设计中主要目标是第三点：对货运量进行分析，建立了以货运量为测量值的事实表...，并设计了相应 KPI 以达到研究分析目的。...具体的星型结构图如下：将原始csv文件导入SQL Server中，进行数据清洗，运用insert into ...select...from语句提取维度表。...数据仓库构建与部署运用visual studio软件完成数据仓库的构建和部署如下图完成数据仓库的层次结构设计、时间智能实现和kpi设计与实现。

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不用 SQL 的数据仓库

当前绝大部分数据仓库都会采用 SQL，SQL 发展了几十年已经成为数据库界的标准语言，用户量巨大，所以支持 SQL 对于数据仓库来讲也是很正常的。...典型表现是一些数据仓库开始集成 Python 的能力，将 Python 这样的非 SQL 语言融入到数据仓库中。...我们这里要介绍一种非 SQL 型数据仓库 esProc，由于没有使用 SQL 作为查询语言（而是 SPL），可以暂且将其看成一种新型数据仓库。为什么 esProc 不再使用 SQL 了呢？...文件存储在数据存储方面，SPL 与传统数据仓库也有很大不同。SPL没有元数据，直接采用文件存储，可以使用任意开放文件类型，SPL 为了保证计算性能还设计了专门的二进制文件格式。...延伸阅读：跑在文件系统上的数据仓库，可前往乾学院了解高性能基于灵活的文件存储，我们就可以根据计算目标灵活设计数据组织（存储）形式以实现高性能。

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不用 SQL 的数据仓库

当前绝大部分数据仓库都会采用 SQL，SQL 发展了几十年已经成为数据库界的标准语言，用户量巨大，所以支持 SQL 对于数据仓库来讲也是很正常的。...典型表现是一些数据仓库开始集成 Python 的能力，将 Python 这样的非 SQL 语言融入到数据仓库中。...我们这里要介绍一种非 SQL 型数据仓库 esProc，由于没有使用 SQL 作为查询语言（而是 SPL），可以暂且将其看成一种新型数据仓库。为什么 esProc 不再使用 SQL 了呢？...文件存储在数据存储方面，SPL 与传统数据仓库也有很大不同。 SPL没有元数据，直接采用文件存储，可以使用任意开放文件类型，SPL 为了保证计算性能还设计了专门的二进制文件格式。...延伸阅读：跑在文件系统上的数据仓库高性能基于灵活的文件存储，我们就可以根据计算目标灵活设计数据组织（存储）形式以实现高性能。

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不用 SQL 的开源数据仓库

当前绝大部分数据仓库都会采用 SQL，SQL 发展了几十年已经成为数据库界的标准语言，用户量巨大，所以支持 SQL 对于数据仓库来讲也是很正常的。...典型表现是一些数据仓库开始集成 Python 的能力，将 Python 这样的非 SQL 语言融入到数据仓库中。...我们这里要介绍一种非 SQL 型数据仓库 esProc，由于没有使用 SQL 作为查询语言（而是 SPL），可以暂且将其看成一种新型数据仓库。...文件存储在数据存储方面，SPL 与传统数据仓库也有很大不同。 SPL没有元数据，直接采用文件存储，可以使用任意开放文件类型，SPL 为了保证计算性能还设计了专门的二进制文件格式。...延伸阅读：跑在文件系统上的数据仓库高性能基于灵活的文件存储，我们就可以根据计算目标灵活设计数据组织（存储）形式以实现高性能。

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数据仓库开发 SQL 使用技巧总结

作者：dcguo 使用 sql 做数仓开发有一段时间了，现做一下梳理复盘，主要内容包括 sql 语法、特性、函数、优化、特殊业务表实现等。...hive: sql 解析引擎，将 sql 转译成 map/reduce job 然后再 hadoop 执行，相当于 hadoop 的客户端工具。...sql\spark sql\其他场景优化列表优化列表中涉及的业务信息表，用户信息表全部都是大表，列表性能很差，短期内想分表需要改的业务太多，急需提高整体合同列表的性能。...定时任务同时写多个相同类型的 sql，减少任务量，也可以把同类型任务归类。...主要包含三部分 sql 即可：日子任务周子任务月子任务如果不是每周一，则 sql 跳过周任务，如果不是每月一号，则 sql 跳过月任务。

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数据仓库设计规范

以下是常用的数据仓库术语，请按照需求创建schema名字，其中DWH与DWE不是数据仓库的术语名词名词简称名词解释 Data Warehouse DW 数据仓库主体 Operational Data...Data Warehouse History DWH 该层不在数据仓库设计的范围之内,按照业务新增的数据层,主要储存历史数据。...Data Warehouse Exception DWE 该层不在数据仓库设计的范围之内,按照业务新增的数据层,主要储存异常数据。...Enterprise Data Warehouse EDW 作为企业唯一的数据仓库,EDW提供统一的数据服务,查询结果有效一致。数据设计支持跨部门,支持海量数据,并支持大量的查询请求。...生产报表,也支持adhoc查询,数据反范式设计。 Data Lake Database DLD 该层存储非加工数据,比如日志、视频等,以后结构化数据,并且不分类,没有为了特定程序进行设计和加工。

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数据仓库设计规范

Data Warehouse Detail DWD 数据源的细节层,有的也称为ODS层,是业务层与数据仓库的隔离层,在该层可以把业务表分的更细 Data Warehouse Base DWB 数据仓库基础数据层...Data Warehouse History DWH 该层不在数据仓库设计的范围之内,按照业务新增的数据层,主要储存历史数据。...Data Warehouse Exception DWE 该层不在数据仓库设计的范围之内,按照业务新增的数据层,主要储存异常数据。...Enterprise Data Warehouse EDW 作为企业唯一的数据仓库,EDW提供统一的数据服务,查询结果有效一致。数据设计支持跨部门,支持海量数据,并支持大量的查询请求。...生产报表,也支持adhoc查询,数据反范式设计。 Data Lake Database DLD 该层存储非加工数据,比如日志、视频等,以后结构化数据,并且不分类,没有为了特定程序进行设计和加工。

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数据仓库中的模型设计

个人感觉，很多模型的设计都在同构化，而且在工作中也不是单独地用一种模型，会根据业务场景做出各种取舍。...一、范式模型范式是数据库逻辑模型设计的基本理论，一个关系模型可以从第一范式到第五范式进行无损分解。在数据仓库的模型设计中目前一般采用第三范式。...我们提到的范式模型由数据仓库之父 Inmon 提倡，可以大致地按照OLTP设计中的3NF来理解，它在范式理论上符合3NF，它与OLTP系统中的3NF的区别在于数据仓库中的3NF上站在企业角度面向主题的抽象...三、Data Vault Data Vault 是 Dan Linstedt 发起创建的一种模型方法论，现在应该叫做Data Vault 2.0了，它也是一套完整的数据仓库理论，其中也有专门的一部分关于数据模型设计...关于数据模型，个人感觉在实际的场景中会有很多个性化的设计，有时候还不得不做一些反模式的设计。模型很重要，业务场景也很重要。

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Greenplum 实时数据仓库实践（2）——数据仓库设计基础

2.4.3 数据集市设计 2.5 数据仓库实施步骤 2.6 小结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...关系数据库的主要语言是SQL语言。 SQL是Structured Query Language的缩写，意为结构化查询语言。...SQL已经被国际标准化组织（ISO）进行了标准化，使它成为正式的和事实上的定义和操纵关系数据库的标准语言。SQL语言又可分为DDL、DML、DCL、TCL四类。...另外，对数据仓库的使用强烈依赖于对SQL语言的掌握程度。...2.6 小结关系模型、多维模型和Data Vault模型是三种常见的数据仓库模型。数据结构、完整性约束和SQL语言是关系模型的三个要素。规范化是通过应用范式规则实现的。

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基于Flink SQL构建实时数据仓库

想要做到实时数据这个方案可行，需要考虑以下几点：1、状态机制 2、精确一次语义 3、高吞吐量 4、可弹性伸缩的应用 5、容错机制，刚好这几点，flink都完美的实现了，并且支持flink sql高级API...3.2.数据计算（transform）使用flink sql对接kafka，使用自定义的udtf函数解析kafka当中的原始log，产生结构化数据，并且在次写入kafka的另一个topic当中，这就是我们的实时...如果将rowkey设计成md5（pt+维度表主键），然后hbase保存近两天的数据，这样当实时数据出现问题，我们还可以进行重刷数据。...hbase的话，我们做了压测计算hbase的写入速率，大概400百万条/10min，如果同步以一亿条记录的话，大概就需要250分钟，对于时效要求这么高的实时维度表，这个时间肯定是接收不了的，所以row的设计不能将...flag字段来做标识，flag的计算逻辑就是拿当天的md5和昨天的md5进行比较，相同为0（表示未变化），不同为1（表示发生变化），到时候我们只将flag=1的数据同步到hbase就好了，rowkey设计为

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SQL Server数据仓库的基础架构规划

问题 SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性，有别去其他。从这个意义上说，数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同。...在本文中，我们将介绍在计划数据仓库时应该考虑的一些事项。解决 SQL Server 数据仓库系统参数数据仓库本身有自己的参数，因此每个数据仓库系统都有自己独特的特性。...负载类型在分析数据仓库的容量之后，下一步是分析数据仓库的工作负载。数据仓库的典型工作负载是ETL、数据模型和报告。...例如，对于SQL Server SSAS多维数据集，SSAS 扁平数据集，同时对于Oracle, Hyperion数据集是可用的。在这个层中，数据将从数据仓库读取并处理到数据模型层。...此外，还有一些选项，如报表平台中的数据驱动订阅和标准订阅，特别是在SQL Server reporting Services (SSRS)的情况下。

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数据仓库(07)数仓规范设计

规范设计在这里取《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》中的定义，这里记录一下本人对这一块自己的理解。...一般的规范设计包含一下几个方面:划分和定义数据域、业务过程、维度、度量原子指标、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标。数据域：指面向业务分析，将业务过程或者维度进行抽象的集合。...需要数据仓库资料可以点击这个领取数据仓库(13)大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐参考资料：数据仓库(01)什么是数据仓库，数仓有什么特点数据仓库(02)数仓、大数据与传统数据库的区别数据仓库(03)...数仓建模之星型模型与维度建模数据仓库(04)基于维度建模的数仓KimBall架构数据仓库(05)数仓Kimball与Inmon架构的对比数据仓库(06)数仓分层设计数据仓库(07)数仓规范设计数据仓库(...08)数仓事实表和维度表技术数据仓库(09)数仓缓慢变化维度数据的处理数据仓库(10)数仓拉链表开发实例数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些数据仓库(12)数据治理之数仓数据管理实践心得数据仓库

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一篇文章搞懂数据仓库：数据仓库规范设计

目录一、为什么要进行规范设计？...二、设计规范 - 指标三、命名规范 - 表命名 3.1 常规表 3.2 中间表 3.3 临时表 3.4 维度表四、开发规范五、流程规范 ---- 一、为什么要进行规范设计？无规矩、不方圆。...一个良好的规范设计，应当起到以下作用：提高开发效率，提升质量，降低沟通对齐成本，降低运维成本等。...下面小编将带领大家盘一盘数据仓库有哪些规范，从中挑选几个重点细说：设计规范逻辑架构、技术架构、分层设计、主题划分、方法论命名规范各层级命名、任务命名...有没有检查分区键值为NULL的情况11DQC质量监控规则是否配置，严禁棵奔12代码中有没有进行适当的规避数据倾斜语句13Where条件中is null语句有没有进行空字符串处理五、流程规范根据阿里流程规范，本文将数据仓库研发流程抽象为如下几点

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数据仓库ods层设计_数据仓库建模的流程有几个

配置表的元数据放到mysql中存储，mysql中默认表被创建的时候用的是默认的字符集(latin1)，所以会出现中文乱码解决方案：（1）在Hive元数据存储的Mysql数据库（MetaStore）中，执行以下SQL...层的行为数据就完事了，接下来时业务数据创建业务数据表首先因为我们mysql中导出的数据，所以他已经是表的格式了，那么我们再创建hive表的时候可以借鉴它的mysql表的格式，我们可以通过mysql连接工具的sql...导出，来转储sql，得到它的sql建表语句所以这就是mysql中对这个表的建表语句，完全可以借鉴到hive建表语句中具体建表语句看ppt 然后再通过脚本将数据load上去就完成了ODS

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数据仓库的设计开发应用（一）

一、数据仓库设计的特点 1、“数据驱动” 的设计数据仓库是从已有数据出发的设计方法，即从数据源抽取数据，经转换形成面向主题，支持决策的数据集合。以全面了解并利用现有数据为出发点。...3、“需求模糊” 的设计数据仓库设计的数据分析处理需求更加灵活，也没有固定的模式，有时用户自己对所要进行的分析处理也不能事先确定。...数据仓库的分析需求在设计初期往往是模糊或不明确的，通常只有在数据仓库设计过程中，或后来数据仓库的决策支持过程中逐渐明确。...二、数据仓库系统开发过程数据仓库系统的开发过程的5个时期：规划时期、设计时期（需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计）、实施时期、开发时期和应用时期。 ...4、确定数据仓库项目预算数据仓库的设计开发具有需求模糊，螺旋周期的特点，但可以根据决策使用部门、使用人数、基础软件和硬件平台、以及数据仓库设计开发等所需费用，对数据仓库系统开发方案预算进行粗略的宏观估计

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数据仓库的设计开发应用（二）

四、数据仓库的设计数据仓库的设计包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计四个阶段，其设计工作一般由项目中标的软件企业负责完成。...例3-2 请根据例 3-1需求分析结果，完成警务数据仓库 “入住” 主题的概念设计。解：按照概念设计的步骤分别设计如下。...当前数据仓库大都建立在关系数据仓库管理系统（RDWMS，如 SQL Server 等）之上，下面介绍 RDWMS 中的数据仓库逻辑设计。...商品化关系数据仓库管理系统（RDWMS）作为数据仓库的管理平台，数据仓库的大量内部物理结构都由 RDBMS 自动完成，只留有少量的、用户可参与的物理结构设计内容。主要介绍如下几种物理设计内容。...4、数据存储分配设计商品化数据仓库管理系统提供了一些存储分配的参数供设计者进行物理优化处理，比如块的尺寸、缓冲区的大小和个数等。

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数据仓库(06)数仓分层设计

目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。 ...数据仓库明细层(dw)：这一层存放的是一致的、准确的、干净的数据，即对源系统数据进行了清洗（去除了杂质）后的数据。一层一般来说是按照维度建模抽取的明细数据。通常是星形或雪花结构的数据。...需要数据仓库资料可以点击这个领取数据仓库(13)大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐参考资料：数据仓库(01)什么是数据仓库，数仓有什么特点数据仓库(02)数仓、大数据与传统数据库的区别数据仓库(03)...数仓建模之星型模型与维度建模数据仓库(04)基于维度建模的数仓KimBall架构数据仓库(05)数仓Kimball与Inmon架构的对比数据仓库(06)数仓分层设计数据仓库(07)数仓规范设计数据仓库(...08)数仓事实表和维度表技术数据仓库(09)数仓缓慢变化维度数据的处理数据仓库(10)数仓拉链表开发实例数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些数据仓库(12)数据治理之数仓数据管理实践心得数据仓库

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数据仓库专题（3）-分布式数据仓库事实表设计思考

一、前言　　最近在设计数据仓库的数据逻辑模型，考虑到海量数据存储在分布式数据仓库中的技术架构模式，需要针对传统的面相关系型数据仓库的数据存储模型进行技术改造。...设计出一套真正适合分布式数据仓库的数据存储模型。二、事实表设计基础事实表记录发生在现实世界中的操作型事件，其所产生的可度数值。...事实表的设计完全依赖于物理活动，不受可能产生的最终报表的影响。事实表中，除数字度量外，事实表总是包含外键，用于关联与之相关的维度，也可以包含退化的维度键和日期/时间戳。...三、传统模式　　以FS-LDM数据存储模型Event主题域数据存储模型设计为例，其事件主题域数据逻辑模型结构如下图所示： ? 　　　...分布式数据仓库的设计，恰恰相反，因为单表数据规模的问题，如果要满足分析和处理的性能，合理的按照业务进行数据的分表存储。如财务相关事件、账户相关事件，单独成表。更有利于数据的计算和分析。

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数据仓库的设计开发应用（三）

（一）数据仓库的创建根据逻辑设计阶段的结果，创建一个数据库文件，并在其中创建事实表、维度表以及详细类别表结构（没有任何数据记录），同时根据物理结构设计结果完成存储位置、存储分配等物理参数设置，等待数据抽取...例 3-5 试根据例3-3和3-4的设计结果创建警务数据仓库。...解：根据例 3-3和3-4的设计结果，我们以 Windows 身份验证登录 SQL Server2008 R2 的数据库引擎服务器，并在 SSMS 环境中创建数据仓库 HuangDW_Hotel，具体创建步骤如下...（1）创建时间维度表DimDate维度表的SQL命令。...2、使用程序设计语言利用某种高级语言或 Web 程序设计语言，开发用户访问数据仓库的程序或应用工具，具有相当的灵活性和较强的应变能力。

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关于数据仓库中复杂报表SQL语句的写法

在数据仓库的基本报表制作过程中，通常会使用SQL作为数据源，可是普通的SQL实在不适合处理一些较为复杂的逻辑判断；一般而言，待查询的数据类型主要包括日期型、数字型、字符串这三类数据类型；在报表查询界面前段...当然是针对这些未输入的字段提供一些缺省值了，例如某个数字类型的字段未输入，则赋一个缺省值-1，某个字符串字段未输入，则赋一个缺省值为’ ‘，某个日期未输入，则赋一个缺省值为SYSDATE；这个时候只要在SQL...当然当更加复杂的查询逻辑实在不适合用SQL处理时，最好选择使用存储过程的方法了；其次过于复杂的SQL可能会带来数据库性能问题，因此这些基于SQL的报表最好不要在大型数据表上操作。

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