1、数据仓库 我们常提的数仓(DataWarehouse),就是在我们已有的数据库(他是对数据的存储)的基础之上,增加了对数据的OLAP(On-Line Analytical Processing),支持复杂的数据分析操作,更侧重决策支持,提供直观易懂的查询结果,而数据库更着重的是事务处理 ...
本文目录: 一 数据流向 二 应用示例 三 何为数仓DW 四 为何要分层 五 数据分层 六 数据集市 七 问题总结 导读 数仓在建设过程中,对数据的组织管理上,不仅要根据业务进行纵向的主题域划分,还需要横向的数仓分层规范。本文作者围绕企业数仓分层展开分析,希望对你有帮助。 因文章太长,本文不是完结版,文末可获取完整PDF版 从事数仓相关工作的人员都知道数仓模型设计的首要工作之一就是进行模型分层, ...
2022-04-13 15:03 0 1066 推荐指数:
1、数据仓库 我们常提的数仓(DataWarehouse),就是在我们已有的数据库(他是对数据的存储)的基础之上,增加了对数据的OLAP(On-Line Analytical Processing),支持复杂的数据分析操作,更侧重决策支持,提供直观易懂的查询结果,而数据库更着重的是事务处理 ...
简书上一篇博文讲数仓,我觉得和之前转的一篇帆软的博文也是挺有参考和学习价值的。讲清楚了每个分层的概念和做什么。 这是博文的出处https://www.jianshu.com/p/1dd894e5bb62 --------------------------------------------------------------------------------------------- ...
数仓分层 ODS:Operation Data Store原始数据 DWD(数据清洗/DWI) data warehouse detail数据明细详情,去除空值,脏数据,超过极限范围的明细解析具体表 DWS(宽表-用户行为,轻度聚合) data warehouse service ...
本文大纲: 因内容较多,带目录的PDF查看是比较方便的: 数仓建设保姆级教程PDF文档 一、数仓基本概念 1. 数据仓库架构 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 ...
一、ODS层 1、保持数据原貌,不做任何修改 2、数据压缩:LZO压缩,减少磁盘空间 3、创建的是分区表:可以防止后续的全表扫描 包括 用户行为:string line dt ods_start; ods_event(商品列表、商品详情 ...
@ 目录 数据流向 何为数仓DW 主要特点 与数据库的对比 为何要分层 数据分层 数据运营层ODS 数据仓库层 数据细节层DWD 数据中间层DWM 数据服务层 ...
1、数仓建模的目标 访问性能:能够快速查询所需的数据,减少数据I/O 数据成本:减少不必要的数据冗余,实现计算结果数据复用,降低大数据系统中的存储成本和计算成本 使用效率:改善用户应用体验,提高使用数据的效率 数据质量:改善数据统计口径的不一致性,减少数据计算错误的可能性,提供 ...
一、数据模型架构原则 1. 数仓分层原则 优秀可靠的数仓体系,往往需要清晰的数据分层结构,即要保证数据层的稳定又要屏蔽对下游的影响,并且要避免链路过长。那么问题来了,一直在讲数仓要分层,那数仓分几层最好? 目前市场上主流的分层方式眼花缭乱,不过看事情不能只看表面,还要看到内在的规律,不能为 ...