聲明：此文供學習使用，原文：https://blog.csdn.net/xiaobaismiley/article/details/41015783 【實驗背景】 項目中需要對數據庫中一張表進行重新設計，主要是之前未分區，考慮到數據量大了以后要設計成分區表，同時要對數據庫中其他表做好備份恢復 ...

千萬級數據量 方案1、 直接使用delete 因delete執行速度與索引量成正比，若表中索引量較多，使用delete會耗費數小時甚至數天的時間 方案2、 （1）創建臨時表，表結構與原表結構相同 （2）將需要保留的數據插入至臨時表中 ...

由於工作需要，需要往數據庫導入大量的數據，一開始用的 navicat 的導入功能導入 xlsx 數據文件（如果數據量少的話還是很推薦這個軟件），后來發現每次導真的太慢了，所以就去用 mysql 命令導入 csv。 數據處理 由於測試需要，需要往數據庫導入大量的數據，一開始用的 navicat ...

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 ...