数据仓库应用拓展资料
数据仓库应用拓展资料 第一篇
第一范式的核心要求：属性不能分割。
很明显，上图所示的表的设计师不符合第一范式的，商品列中的数据不是原子数据项，是可以进行分割的，因此对表进行修改，让表符合第一范式，结局如下：
在任何一个关系数据库中，第一范式[一NF]是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（一NF）的数据库就不是关系数据库。例如在MySQL,Oracle,SQL Server中建表的时候，如果表的设计不符合这个要求，那么操作一定是不能成功的。也就是说，只要在RDBMS中已经存在的表，一定是符合第一范式的。
满足第二范式必须先满足第一范式。第二范式的核心要求：不能存在部分依赖，即确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合主键而言）。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。
以上表就明显存在部分依赖，比如，这张表的主键是（学号，课程），分数确实完全依赖于主键，然而姓名并不完全依赖于主键。因此，我们应当去掉部分依赖。
满足第三范式必须先满足第二范式。第三范式的核心要求：不能存在传递函数依赖。即确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。
在下边这张表中，存在传递函数依赖：学号—>系名—>主任，然而系主任推不出学号。
因此这张表可以再次拆分：
数据仓库——数据同步策略
一.表的种类及其概念
一.实体表
二.维度表
三.事实表
二.数据同步策略
一.全量同步策略
二.增量同步策略
三.新增及变化策略
四.独特策略
数据仓库应用拓展资料 第二篇
最终做个Ending，数据仓库本身既不生产数据也不消费数据，只是小编认为一个中间平台集成化地存储数据；数据仓库实现的难度在于整体架构的构建及ETL的设计，这也是日常管理维护中的重头；而数据仓库的真正价格体现在于基于其的数据应用上，如果没有有效的数据应用也就失去了构建数据仓库的意义。
数据仓库标准上可以分为四层：ODS（临时存储层）、PDW（数据仓库层）、DM（数据集市层）、APP（应用层）。
一）ODS层：Operational Data Store?操作型数据存储
为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源体系的数据是同构的，主要目的是简化后续数据加工处理的职业。从数据粒度上来说ODS层的数据粒度是最细的。ODS层的表通常包括两类，一个用于存储当前需要加载的数据，一个用于存储处理完后的历史数据。历史数据一般保存三-六个月后需要清除，以节省空间。但不同的项目要区别对待，如果源体系的数据量不大，可以保留更长的时刻，甚至全量保存；
特征：
二）PDW层：
DW的数据也是只允许增加不允许删除和修改，数据仓库主要是提供查询服务
为数据仓库层，PDW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据，即对源体系数据进行了清洗（去除了杂质）后的数据。这一层的数据一般是遵循数据库第三范式的，其数据粒度通常和ODS的粒度相同。在PDW层会保存BI体系中所有的历史数据，例如保存一零年的数据。
三大范式:?一NF：字段是原子性的，不可分; ？ 二NF：有主键，非主键字段依赖主键。确保一个表只说明一个事物 ？ 三NF：非主键字段不能相互依赖。 每列都与主键有直接关系，不存在传递的依赖
三）DM层：Data Mart?数据集市
为数据集市层，这层数据是面向主题来组织数据的，通常是星形或雪花结构的数据。从数据粒度来说，这层的数据是轻度汇总级的数据，已经不存在明细数据了。从数据的时刻跨度来说，通常是PDW层的一部分，主要的目的是为了满足用户分析的需求，而从分析的角度来说，用户通常只需要分析近几年（如近三年的数据）的即可。从数据的广度来说，仍然覆盖了所有业务数据。
数据集市，以某个业务应用为出发点而建设的局部DW, DW只关心自己需要的数据，不会全盘考虑企业整体的数据架构和应用，每个应用有自己的DM.
特征：
四）APP层：
为应用层，这层数据是完全为了满足具体的分析需求而构建的数据，也是星形或雪花结构的数据。从数据粒度来说是高度汇总的数据。从数据的广度来说，则并不一定会覆盖所有业务数据，而是DM层数据的一个真子集，从某种意义上来说是DM层数据的一个重复。从极端情况来说，可以为每一张报表在APP层构建一个模型来支持，达到以空间换时刻的目的数据仓库的标准分层只一个建议性质的标准，实际实施时需要根据实际情况确定数据仓库的分层，不同类型的数据也可能采取不同的分层技巧。
一. 离线大数据架构
二.? Lambda架构:离线大数据架构基础上加了一个加速层，使用流处理技术直接完成那些实时性要求较高的指标计算，这便是Lambda架构。
随着大数据应用的进步，大众逐渐对体系的实时性提出了要求，为了计算一些实时指标，就在原来离线数仓的基础上增加了一个实时计算的链路，并对数据源做流式改造（即把数据发送到消息队列），实时计算去订阅消息队列，直接完成指标增量的计算，推送到下游的数据服务中去，由数据服务层完成离线&实时结局的合并。
Lambda架构难题：
三.?Kappa架构：实时的业务越来越多，事件化的数据源也越来越多，实时处理从次要部分变成了主要部分，架构也做了相应调整，出现了以实时事件处理为核心的Kappa架构。
Lambda架构虽然满足了实时的需求，但带来了更多的开发与运维职业，其架构背景是流处理引擎还不完善，流处理的结局只作为临时的、近似的值提供参考。后来随着Flink等流处理引擎的出现，流处理技术很成熟了，这时为了解决两套代码的难题，LickedIn 的Jay Kreps提出了Kappa架构
Kappa架构可以认为是Lambda架构的简化版（只要移除lambda架构中的批处理部分即可）。
在Kappa架构中，需求修改或历史数据重新处理都通过上游重放完成。
Kappa架构最大的难题是流式重新处理历史的吞吐能力会低于批处理，但这个可以通过增加计算资源来弥补。
数据仓库应用拓展资料 第三篇
按照教材定义，范式是“符合某一种级别的关系模式的集合，表示一个关系内部各属性之间的联系的合理化程度”。这样的定义太过晦涩，简单点来说，就是一张数据表的表结构所符合的某种设计标准的级别和要求。
设计关系型数据库，必须遵照一定的准则，目的在于降低数据的冗余。
为什么要降低数据冗余？
为了减少磁盘存储，十几年前，磁盘是特别昂贵的
以前没有分布式体系，多存储数据就得加磁盘
一次修改，需要修改多个表，很难保证数据一致性
获取数据时，需要通过多表连接才能得出最终数据。
目前业界范式有：第一范式(一NF)、第二范式(二NF)、第三范式(三NF)、巴斯-科德范式(BCNF)、第四范式(四NF)、第五范式(五NF)。一般说来，数据库只需满足第三范式（三NF）就行了。
数据仓库应用拓展资料 第四篇
元数据的建设与管理是其中重要的一个环节
元数据建设的目标是打通数据接入到加工 ，再到数据消费整个链路，规范元数据体系与模型，提供统一的元数据服务出口，保障元数据产出的稳定性和质量。
开头来说梳理清楚元仓底层数据，对元数据做分类，如计算元数据、存储元数据、质量元数据等，减少数据重复建设，保障数据的唯一性。
另外， 要丰富表和字段使用说明，方便使用和领会。根据元仓底层数据构建元仓中间层，建设元数据基础宽表，也就是元数据中间层，打通从数据产生到消费整个链路。
也可在粒度、规范等方面展开，见仁见智。
数据仓库应用拓展资料 第五篇
星型模型由于数据的冗余因此很多统计查询不需要做外部的连接，因此一般情况下效率比雪花型模型要高。星型结构不用考虑很多正规化的影响，设计与实现都比较简单。雪花型模型由于去除了冗余，有些统计就需要通过表的联接才能产生，因此效率不一定有星型模型高。正规化也是一种比较复杂的经过，相应的数据库结构设计、数据的 ETL、以及后期的维护都要复杂一些。因此在冗余可以接受的前提下，实际运用中星型模型使用更多，也更有效率。
数据仓库应用拓展资料 第六篇
每日全量，每天存储一份完整数据，小编认为一个分区。适用于表数据不大，且每天既有新数据插入，也会有旧数据修改的场景。
例如：编码字典表，品牌表，商品分类表，优惠表，活动表，商品表，加购表，SPU表等。
每天存储一份增量数据，小编认为一个分区。适用于表数据量大，且每天只有新数据插入的场景。例如：退单表，订单情形表，支付流水表，订单详情表，商品评论表等。
每日新增及变化，就是存储创建时刻和操作时刻都是今天的数据。适用场景为表的数据量大，既会有新增，又会有变化。例如用户表、订单表、优惠券领用表等。
客观全球维度
没变化的客观全球的维度（比如性别，地区，民族，政治成分，鞋子尺码）可以只存一份固定值。
日期维度
日期维度可以一次性导入一年或若干年的数据。
地区维度
省份表、地区表。
数仓分层：
数仓业务流程：
公共数据：启动日志数据（启动时的数据）
数据仓库应用拓展资料 第七篇
设X,Y时关系R的两个属性集合，X’是X的真子集，存在 X → Y，每一个X’都有X’!→ Y，则称Y完全依赖于X。记作：
比如通过（学号，课程）退出分数，然而单独用学号无法推出分数，那么可以说：分数完全依赖于（学号，课程）。
设Y依赖于X，但不完全依赖X，则Y部分依赖于X，记作：
比如通过（学号，课程）推出姓名，但也可以直接通过学号推出姓名，因此姓名部分依赖于（学号，课程）。
设X,Y,Z是关系R中互不相同的属性集合，存在X→ Y（Y！→ X），Y→ Z,则称Z传递依赖于X。记作
比如：学号推出系名，系名推出系主任，然而系主任推不出学号，系主任主要依赖于系名。这种情况可以说：系主任传递依赖于学号。
数据仓库应用拓展资料 第八篇
a. 维度PRODUCT可由关系PRODUCT，关系VENDOR，关系CATEGORY连接得到；
b. 维度CUSTOMER和关系CUSTOMER相同；
c. 维度STORE可由关系STROE和关系REGION连接得到；
d. 维度CALENDAR由关系SALESTRANSACTION中的TDate列分离得到；
数据仓库应用拓展资料 第九篇
一). 前期业务调研?需求调研 数据调研 技术选型
二). 提炼业务模型，总线矩阵，划分主题域；
三). 定制规范?命名规范、开发规范、流程规范
四). 数仓架构分层
五）选择合适的数据模型，不同的行业涉选取的模型近不相同，合适的模型，更利于在数据存储，计算，开发，安全，以及数据查询的效率，更能体现数仓的价格。
数据仓库应用拓展资料 第一零篇
一般是指一个现实中存在的业务对象，实体表它放的数据一定是一条条客观存在的事物数据，比如用户，商家，商品等（某东上的某某人参丸就一个实体）
一般是指业务中的一些情形，代码的解释表（也称为码表）。维度表可以看成是用户用来分析一个事实的窗口，它里面的数据应该是对事实的各个方面描述。
维度表还可以分为一般维度表和固定维度表。
一般维度表：数据是可以增加以及变化的。比如：商品分类，时刻等
固定维度表：数据是固定不变的。比如：性别，订单情形等。
事实表其实质就是通过各种维度和一些指标值得组合来确定一个事实的，比如通过时刻维度，地域组织维度，指标值可以去确定在某时某地的一些指标值怎么样的事实。事实表的每一条数据都是几条维度表的数据和指标值交汇而得到的。
事实表还可以分为周期型事实表、事务型事实表和累计快照事实表。
事务型事实表
事务事实表记录的事务层面的事实，保存的是最原子的数据，也称“原子事实表”。事务事实表中的数据在事务事件发生后产生，数据的粒度通常是每个事务记录一条记录。一旦事务被提交，事实表数据_入，数据就不再进行更改，其更新方式为增量更新。由于事实表具有稀疏性质 ，因此只有当天数据才会进入 当天的事实表中，相当于每个分区里面都是每天的数据，不包含之前的数据一。比如：交易流水、操作日志、出入库记录等。
事实表一般围绕着度量来建立，当度量产生的时候，事实记录就生成了。度量可以是销售数量、交易流水值、月末节余等数值。如果同时生成多个度量值的话，我们可以在一个事实表中建立多个事实。当我们的事实表中的事实比较多时，有可能多个事实不同时发生，如果同时生成的几率很小，我们称之为稀疏事实表（Sparse Facts）二。
周期型快照事实表
周期快照事实表以具有规律性的、可预见的时刻间隔来记录事实，时刻间隔如每天、每月、每年等等。比如订单表，其中有一个字段，订单情形，这个会周期性变化。 再比如，请假、贷款申请，随着批复情形在周期性变化；销售日快照表、库存日快照表等。
周期快照表没有粒度的概念，取而代之的是周期+情形度量的组合，如历史至今的订单总数，其中历史至今是 一个周期，订单总数是度量。
累计型快照事实表
周期快照事实表记录的确定的周期的数据，而累积快照事实表记录的不确定的周期的数据。累积快照事实表代表的是完全覆盖一个事务或产品的生活周期的时刻跨度，它通常具有多个日期字段，用来记录整个生活周期中的关键时刻点。例如订单累计快照事实表会有付款日期，发货日期，收货日期等时刻点。再比如用户的修改记录信息。
累计快照事实表用于跟踪业务事实的变化。例如，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刻点数据来跟踪订单声明周期的进展情况。当这个业务经过进行时，事实表的记录也要不断更新。
事务型事实
周期快照事实
累积快照事实
时刻/时期
离散事务时刻点
规律性时刻间隔
时刻跨度较短的多个时点
每行代表一个交易事件
每行代表一个时刻周期的一个实体
每行代表一个实体的生活周期
事实表加载
新增和修改
事实表更新
不更新
不更新
新事件产生时更新
时刻维度
业务日期
时期末
多个业务经过的完成日期
事务事实
累积事实
业务经过事实
数据仓库应用拓展资料 第一一篇
一、统一的存储体系
二、存储原始数据
三、丰富的计算模型/范式
四、数据湖与上云无关?
引擎技术进入收敛期?- 随着Spark（通用计算）、Flink（流计算）、Hbase（KV）、Presto（交互分析）、ElasticSearch（搜索）、Kafka（数据总线）自从二零一零-二零一五年逐步占领开源生态，最近五年新引擎开源越来越少，但各引擎技术开始向纵深进步（更好的性能、生产级别的稳定性等）。?
数据建模考虑的点是什么，针对一个业务场景，数据模型大致怎么设计？ 单个数据模型表的设计考虑点比较多，开头来说要明确要做的是哪一层的数据模型表，不同层级的模型在设计时考虑的点是不一样的；
? ? 如果是底层明细模型，开头来说它是下游所有数据表的支撑表，在设计时开头来说要参考和遵守数仓的设计规范，包括数据字段结构，命名等难题，接着需要明确它的数据域、业务经过的划分；接着是它的属性字段需要覆盖全面；接下来就是需要关注它的数据质量约束等；
? ? 如果是汇总层模型，开头来说要考虑通用性，要明确它是什么分析主题，在该主题下是否有冗余的数据表，它要覆盖下游的的那些应用场景，哪些公共处理逻辑可下面内容沉；同时还要考虑扩展性和维护成本的平衡等；
? ? 如果是应用层模型，需要考虑的是它的用户是谁，需求背景是什么，使用方式是什么（eg. adhoc查询，还是面向报表体系，多维分析等）不同的使用方式可能对应的数据表结构是不一样的；接下来要明确它的统计粒度，周期，维度，更新频率是怎样的，它的生活周期是怎样的；最终根据需求的复杂程度，还需要评估是构建一张表还是进行纵向拆分为多个模块等等。
对于数据中台的领会，和数据仓库和数据湖的区别 开门见山说，数据中台、数据仓库和数据湖没有直接的关系；?
数据中台是一套可持续“让企业的数据用起来”的机制，一种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施技巧论支撑，构建一套不断把数据变为资产并服务于业务的机制。数据中台具备四个核心能力：数据汇聚整合、数据转化加工、数据服务可视化、数据价格变现。
数据仓库一个相对具体的功能概念，是存储和管理一个或多个主题数据的集合，为业务提供分析、决策等功能，可以领会数据仓库是数据中台中的内容资产；
数据湖（DataLake）是一种存储企业的各种原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以天然格式存储的数据的体系或存储库，通常是对象Blob或文件，可以存储时不需要对其进行结构化的定义。它与数据仓库的差异是：数据仓库大多存储的是结构化数据，面向数据分析；而数据湖存储的包含结构化数据（关系型体系数据库中的数据），半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON）和二进制数据（图像、音频、视频），主要面向深度进修。
