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s_auction_auctions 是與前臺商品中心 系統(tǒng)同步的商品表，此表即是主維表。第三步：確定相關(guān)維表。數(shù)據(jù)倉庫是業(yè)務(wù)源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合，不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)或者同 一業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的表之間存在 關(guān)聯(lián)性。根據(jù)對業(yè)務(wù)的梳 理，確定哪些表和主維表存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，并選擇其中的某些表用于生成維度屬性。第四步 ：確定維度屬性
中間表一般出現(xiàn)在Job中，是Job中臨時存儲的中間數(shù)據(jù)的表，中間表的作用域只限于當(dāng)前Job執(zhí)行過程中，Job一旦執(zhí)行完成，該中間表的使命就完成了，是可以刪除的（按照自己公司的場景自由選擇，以前公司會保留幾天的中間表數(shù)據(jù)，用來排查問題）。 規(guī)范：mid_table_name_[0~9|dim] t
客戶能看到昨天的數(shù)據(jù)分析。由于有的企業(yè)每日的數(shù)據(jù)量很大，如果數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)的不好，需要延時一-到兩天才能顯示數(shù)據(jù)，這顯然是不能出現(xiàn)這種事情的。高質(zhì)量:數(shù)據(jù)倉庫所提供的各種信息，肯定要準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫通常要經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，裝載，查詢，展現(xiàn)等多個流程而得到的，如果復(fù)雜的架構(gòu)會有更多層
客戶能看到昨天的數(shù)據(jù)分析。由于有的企業(yè)每日的數(shù)據(jù)量很大，如果數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)的不好，需要延時一-到兩天才能顯示數(shù)據(jù)，這顯然是不能出現(xiàn)這種事情的。高質(zhì)量:數(shù)據(jù)倉庫所提供的各種信息，肯定要準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫通常要經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，裝載，查詢，展現(xiàn)等多個流程而得到的，如果復(fù)雜的架構(gòu)會有更多層
備注1：存算分離表數(shù)據(jù)存儲在OBS上，無需重分布，但是元數(shù)據(jù)和索引存儲在本地，仍然需要進(jìn)行重分布。存算分離表在重分布時，表只支持讀，元數(shù)據(jù)的重分布時間一般比較短，但是，如果表上創(chuàng)建了索引，索引會影響重分布的性能，重分布完成時間與索引的數(shù)據(jù)量成正比關(guān)系，在此期間，表只支持讀。 存算分離集群僅9
詳情請參見表4。 存算分離本地盤規(guī)格，該規(guī)格存儲容量固定，不能夠進(jìn)行磁盤擴(kuò)容和規(guī)格變更，只能進(jìn)行節(jié)點(diǎn)擴(kuò)容，規(guī)格詳情請參見表5。 創(chuàng)建存算分離集群時規(guī)格僅顯示后半部分（例如4U16G.4DPU），下列規(guī)格列表中前綴（dwsx3/dwsax3/dwsk3）代表存算分離對應(yīng)的CPU架構(gòu)。
息系統(tǒng)相關(guān)。 數(shù)據(jù)倉庫是集成的，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)有來自于分散的操作型數(shù)據(jù)，將所需數(shù)據(jù)從原來的數(shù)據(jù)中抽取出來，進(jìn)行加工與集成，統(tǒng)一與綜合之后才能進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫； 數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是在對原有分散的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎(chǔ)上經(jīng)過系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的，必須消除源數(shù)據(jù)中的不一致性，以保
文章目錄 數(shù)據(jù)倉庫 什么是數(shù)據(jù)倉庫？ 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別？ 事實(shí)表和維度表 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型： 為什么數(shù)據(jù)倉庫要分層？ 數(shù)據(jù)倉庫模式：Kimball （金箔）和 Inmon（恩門） 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)——Lambda架構(gòu)和Kappa架構(gòu)
性能，以便比較不同的設(shè)計(jì)對表的加載性能、存儲空間和查詢性能的影響。 在進(jìn)行調(diào)優(yōu)表實(shí)踐之前，需要先了解表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)相關(guān)的內(nèi)容。因?yàn)檫M(jìn)行數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)時，表設(shè)計(jì)上的一些關(guān)鍵項(xiàng)將嚴(yán)重影響后續(xù)整庫的查詢性能。表設(shè)計(jì)對數(shù)據(jù)存儲也有影響：好的表設(shè)計(jì)能夠減少I/O操作及最小化內(nèi)存使用，進(jìn)而提升查詢性能。
創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫DWS 參見“創(chuàng)建集群”章節(jié)創(chuàng)建DWS數(shù)據(jù)倉庫。創(chuàng)建成功后，記錄集群的內(nèi)網(wǎng)IP。 為確保ECS與DWS網(wǎng)絡(luò)互通，DWS數(shù)據(jù)倉庫需要與ECS在同一個區(qū)域，同一個虛擬私有云和子網(wǎng)下。 表1 DWS規(guī)格 參數(shù)項(xiàng) 參數(shù)取值 區(qū)域 華北-北京4 可用區(qū) 可用區(qū)1 產(chǎn)品類型 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉
的產(chǎn)生。由于企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)、實(shí)施很困難，使得最早吃數(shù)據(jù)倉庫螃蟹的公司遭到大面積的失敗，因此數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)者和分析師開始考慮只建設(shè)企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的一部分，然后再逐步添加，但是這有背于BillInmon的原則：各個實(shí)施部分的數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換和加載是獨(dú)立，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的混亂與不
了華為云混合負(fù)載數(shù)據(jù)倉庫DWS。DWS采用“一庫兩用”的設(shè)計(jì)理念，一套數(shù)據(jù)倉庫集群既可以支持超高并發(fā)、低時延的業(yè)務(wù)交易請求，同時可支撐復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)分析和BI應(yīng)用，減少開發(fā)和運(yùn)維成本。相比于原系統(tǒng)，BI系統(tǒng)時效性大大提高，且數(shù)據(jù)分析性能提升3倍。做到數(shù)據(jù)實(shí)時一致的同時，DWS也確
DWS數(shù)據(jù)庫對象設(shè)計(jì)規(guī)則 DWS Database和Schema設(shè)計(jì)規(guī)則 DWS表設(shè)計(jì)規(guī)則 DWS字段設(shè)計(jì)規(guī)則 DWS約束設(shè)計(jì)規(guī)則 DWS視圖和關(guān)聯(lián)表設(shè)計(jì)規(guī)則 父主題： DWS各對象設(shè)計(jì)詳細(xì)規(guī)則
從數(shù)據(jù)源的采集到多層清洗加工的過程中，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)邏輯分層一般分為4層。 分層的核心思想就是解耦。 ODS Operation Data Store 原始數(shù)據(jù)層，也有叫貼源層，該層對采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行原樣存儲。 DWD Data Warehouse Detail 明細(xì)數(shù)據(jù)層，對ODS進(jìn)行清洗，解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。
Database，即數(shù)據(jù)庫，用于管理各類數(shù)據(jù)對象，各數(shù)據(jù)庫間相互隔離。 Datafile Segment，即數(shù)據(jù)文件，通常每張表只對應(yīng)一個數(shù)據(jù)文件。如果某張表的數(shù)據(jù)大于1GB，則會分為多個數(shù)據(jù)文件存儲。 Table，即表，每張表只能屬于一個數(shù)據(jù)庫。 B
interface，應(yīng)用程序編程接口）中對同樣的業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行兩次編程：一次為批量計(jì)算的ETL系統(tǒng)，一次為流式計(jì)算的Streaming系統(tǒng)。針對同一個業(yè)務(wù)問題產(chǎn)生了兩個代碼庫，各有不同的漏洞。這種系統(tǒng)實(shí)際上非常難維護(hù)服務(wù)器存儲大：數(shù)據(jù)倉庫的典型設(shè)計(jì)，會產(chǎn)生大量的中間結(jié)果表，造成數(shù)據(jù)急速膨脹，加大服務(wù)器存儲壓力。
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故障對系統(tǒng)造成的影響，并持續(xù)穩(wěn)定地運(yùn)行，建議遵循以下設(shè)計(jì)原則。 高可用設(shè)計(jì) 單點(diǎn)故障會導(dǎo)致整個系統(tǒng)崩潰、主要功能受到影響、任務(wù)延誤的系統(tǒng)輕度損壞或存在較大的故障隱患，因此系統(tǒng)的高可用設(shè)計(jì)非常關(guān)鍵。 高可用設(shè)計(jì)的主要手段是冗余，甚至是多級冗余的組合，包括異地容災(zāi)方式保證災(zāi)難情況下無單點(diǎn)：
設(shè)計(jì)原則 大數(shù)據(jù)的部署架構(gòu)設(shè)計(jì)包括大數(shù)據(jù)集群、大數(shù)據(jù)任務(wù)調(diào)度平臺和大數(shù)據(jù)應(yīng)用，其中大數(shù)據(jù)應(yīng)用的部署架構(gòu)請參考應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)。 圖1 大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)分類 大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)同樣要考慮架構(gòu)設(shè)計(jì)的6要素: 成本 可用性 安全性 可擴(kuò)展性 可運(yùn)維性 性能 圖2 架構(gòu)設(shè)計(jì)6要素 父主題： 大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)
無狀態(tài)性每個請求必須包含服務(wù)器必須理解的所有信息，而不是依賴于服務(wù)器記住先前的請求。服務(wù)端不能保存除了單次請求之外的，任何與其通信的客戶端的狀態(tài)。客戶端的所有請求必須包括服務(wù)端完成請求所需的所有信息（認(rèn)證，授權(quán)，表單）。 冪等性冪等性指的是一次和多次請求某一個資源應(yīng)該具有相同的作用。冪等的方法意味著
