數據倉庫是伴隨着信息技術和決策支持系統（DSS，Decision Support System）的發展而產生的，利用歷史的操作數據進行管理和決策。 數據倉庫是一個面向主題的、集成的、非易失的、隨着時間變化的，用於支持管理人員決策的數據集合，數據倉庫包含粒度化的企業數據，在不同的粒度級別上對數據 ...

一、數據倉庫定義 簡單理解：數據倉庫就是整合多個數據源的歷史數據進行細粒度的、多維的分析，幫助高層管理者或者業務分析人員做出商業戰略決策或商業報表。 官方定義：數據倉庫是一個面向主題的（主題明確）、集成的（從不同的數據源采集到同一個數據源）、隨時間變化的（關鍵數據是可變的可更新的）、但信息 ...

1. 什么是數據倉庫？ 在wiki中對數據倉庫的解釋是： 　　在計算中，數據倉庫（DW或DWH），也稱為企業數據倉庫（EDW），是用於報告和數據分析的系統，被認為是商業智能的核心組成部分 DW是來自一個或多個不同來源的集成數據的中央存儲庫。 他們將當前和歷史數據存儲在一個地方，用於為整個企業 ...

聲明： 1. 本欄是個人總結，如有錯漏，請指正 2. 數據倉庫的構建目前業界只有指導方案，並沒有統一的標准，每個公司都可以按照實際情況進行設計 3. 本總結參考《阿里巴巴大數據之路》、《數據倉庫工具箱》 產生背景 ...

第一章 數倉搭建-ODS層 1）保持數據原貌不做任何修改，起到備份數據的作用。 2）數據采用LZO壓縮，減少磁盤存儲空間。100G數據可以壓縮到10G以內。 3）創建分區表，防止后續的全表掃描，在企業開發中大量使用分區表。 4）創建外部表。在企業開發中，除了自己用的臨時表，創建內部表外 ...

1． 主題性 數據倉庫是一般從用戶實際需求出發，將不同平台的數據源按設定主題進行划分整合，與傳統的面向事務的操作型數據庫不同，具有較高的抽象性。面向主題的數據組織方式，就是在較高層次對分析對象數據的一個完整、統一並一致的描述，能完整及統一地刻畫各個分析對象所涉及的有關企業的各項數據，以及數據 ...

1、為什么要分層 在未分層的情況下，數據之間的耦合性與業務耦合性是不可避免的，當源業務系統的業務規則發生變化時，可能影響整個數據的清洗過程。這就好比把襯衫、褲子、襪子、外套分類存放整理 就比 打散之后不分類的整理哪一種更讓人舒服，更容易找呢？ 2、分層的好處 數據分層簡化了數據清洗的過程 ...

數據倉庫：官方定義：就是一個面向主題、集成的、隨時間變化的、信息本身相對穩定的數據集合，用於對管理決策過程的支持。 自己：就是整合多個數據源的歷史數據進行細粒度、多維的分析，幫助企業管理者做出決策或商業報表。 數據倉庫分為：ODS層，一般就是原始數據，不做任何修改 Dwd層：對ODS ...