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s_auction_auctions 是與前臺(tái)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(cāng)庫(kù)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(duì)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(shí)存儲(chǔ)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(chǎng)景自由選擇，以前公司會(huì)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(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)的不好，需要延時(shí)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(cāng)庫(kù)所提供的各種信息，肯定要準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常要經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，裝載，查詢，展現(xiàn)等多個(gè)流程而得到的，如果復(fù)雜的架構(gòu)會(huì)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(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)的不好，需要延時(shí)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(cāng)庫(kù)所提供的各種信息，肯定要準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常要經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，裝載，查詢，展現(xiàn)等多個(gè)流程而得到的，如果復(fù)雜的架構(gòu)會(huì)有更多層
息系統(tǒng)相關(guān)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是集成的，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)； 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是在對(duì)原有分散的數(shù)據(jù)庫(kù)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(cāng)庫(kù) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ 數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的區(qū)別？ 事實(shí)表和維度表 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型： 為什么數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)要分層？ 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模式：Kimball （金箔）和 Inmon（恩門） 數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)——Lambda架構(gòu)和Kappa架構(gòu)
無狀態(tài)性每個(gè)請(qǐng)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(qǐng)求。服務(wù)端不能保存除了單次請(qǐng)求之外的，任何與其通信的客戶端的狀態(tài)?？蛻舳?span id="zigmvz8" class='cur'>的所有請(qǐng)求必須包括服務(wù)端完成請(qǐng)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(qǐng)求某一個(gè)資源應(yīng)該具有相同的作用。冪等的方法意味著
interface，應(yīng)用程序編程接口）中對(duì)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(duì)同一個(gè)業(yè)務(wù)問題產(chǎn)生了兩個(gè)代碼庫(kù)，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(chǔ)大：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的典型設(shè)計(jì)，會(huì)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(chǔ)壓力。
的產(chǎn)生。由于企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)、實(shí)施很困難，使得最早吃數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)螃蟹的公司遭到大面積的失敗，因此數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)者和分析師開始考慮只建設(shè)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一部分，然后再逐步添加，但是這有背于BillInmon的原則：各個(gè)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(cāng)庫(kù)DWS。DWS采用“一庫(kù)兩用”的設(shè)計(jì)理念，一套數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群既可以支持超高并發(fā)、低時(shí)延的業(yè)務(wù)交易請(qǐng)求，同時(shí)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(shí)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(shí)一致的同時(shí)，DWS也確
Database，即數(shù)據(jù)庫(kù)，用于管理各類數(shù)據(jù)對(duì)象，各數(shù)據(jù)庫(kù)間相互隔離。 Datafile Segment，即數(shù)據(jù)文件，通常每張表只對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)文件。如果某張表的數(shù)據(jù)大于1GB，則會(huì)分為多個(gè)數(shù)據(jù)文件存儲(chǔ)。 Table，即表，每張表只能屬于一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。 B
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(cāng)庫(kù)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(duì)采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行原樣存儲(chǔ)。 DWD Data Warehouse Detail 明細(xì)數(shù)據(jù)層，對(duì)ODS進(jìn)行清洗，解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。
織數(shù)據(jù)的，通常是星形或雪花結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)粒度來說，這層的數(shù)據(jù)是輕度匯總級(jí)的數(shù)據(jù)，已經(jīng)不存在明細(xì)數(shù)據(jù)了。從數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度來說，通常是PDW層的一部分，主要的目的是為了滿足用戶分析的需求，而從分析的角度來說，用戶通常只需要分析近幾年（如近三年的數(shù)據(jù)）的即可。從數(shù)據(jù)的廣度來說，仍然覆蓋了所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。
和組織的數(shù)據(jù)。它包含元數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是高級(jí)分析、報(bào)告和決策的基礎(chǔ)。 數(shù)據(jù)集市：數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)子集，用于存儲(chǔ)特定團(tuán)隊(duì)或用途（如銷售或營(yíng)銷）的數(shù)據(jù)。它可以幫助用戶快速訪問他們工作所需的信息。 數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘是分析存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的大型數(shù)據(jù)集以發(fā)現(xiàn)有意義的模式、
地區(qū)部空運(yùn)成本，再匯總看季度全球空運(yùn)成本）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)跟業(yè)務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)的不同點(diǎn)業(yè)務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)OLTP數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)OLAP數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)導(dǎo)出數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)性數(shù)據(jù)綜合性和提煉性數(shù)據(jù)當(dāng)前值數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)可更新不可更新，但周期性刷新一次處理的數(shù)據(jù)量小一次處理的數(shù)據(jù)量大面向應(yīng)用，事務(wù)驅(qū)動(dòng)面向分析，分析驅(qū)動(dòng)?
Processing），支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)匯總有可能有很多維度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，取百家之長(zhǎng)（各個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)），成就自己的一方天地（規(guī)劃各種業(yè)務(wù)域的模型，指標(biāo)）。 舉個(gè)栗子~ 車聯(lián)網(wǎng)早期是肯定沒有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的，剛開始啟動(dòng)階段就是
多原dbc的系統(tǒng)表，為了減小業(yè)務(wù)腳本的改動(dòng)量，我們保留該Schema）。3、 用戶及權(quán)限管理用戶的權(quán)限設(shè)計(jì)應(yīng)該與原設(shè)計(jì)基本相同，數(shù)據(jù)庫(kù)的用戶權(quán)限管理與原Teradata的權(quán)限管理的形式基本一致。原Teradata庫(kù)中的權(quán)限設(shè)計(jì)中將每個(gè)庫(kù)的權(quán)限拆成四類權(quán)限組：表和視圖的查詢?cè)L問權(quán)限
臨時(shí)轉(zhuǎn)儲(chǔ)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
同構(gòu)：需要同步的兩張表一模一樣；異構(gòu)：需要同步的兩張表結(jié)構(gòu)不一樣。審計(jì)可以在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行，但是不應(yīng)該從中進(jìn)行。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)清理 1，數(shù)據(jù)加入到失去原有細(xì)節(jié)的一個(gè)輪轉(zhuǎn)綜合文件中 2，數(shù)據(jù)從高性能的介質(zhì)（如DASD）轉(zhuǎn)移到大容量介質(zhì)上 3，數(shù)據(jù)從系統(tǒng)中被真正清除
壓力，使數(shù)據(jù)的處理本地化，提高集群的性能和可支持的并發(fā)度。通過對(duì)關(guān)聯(lián)條件和分組條件的仔細(xì)設(shè)計(jì)，能夠盡可能的減少不必要的數(shù)據(jù)shuffle。 選擇存儲(chǔ)方案 【建議】表的存儲(chǔ)類型是表定義設(shè)計(jì)的第一步，客戶業(yè)務(wù)類型是決定表的存儲(chǔ)類型的主要因素，表存儲(chǔ)類型的選擇依據(jù)請(qǐng)參考表1。
