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教育主題庫通過華為云DAYU平臺的教育主題庫，更加有效地連接家、校、人，通過物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)校園數(shù)據(jù)實時采集，提升工作效率。支持聽說讀寫等交互方式，多終端綜合應用，讓教育場景更加智能化，高效化優(yōu)勢全類型覆蓋：管理信息系統(tǒng)—數(shù)據(jù)庫 ，線下文檔數(shù)據(jù)—電子表格，機器設備數(shù)據(jù)—日志數(shù)據(jù)，園區(qū)智
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)
構(gòu)建自己的屬于運營平臺。集成強大：強大、靈活的數(shù)據(jù)集成能力，支持云上構(gòu)建園區(qū)運營，支持支持跨地域、多園區(qū)統(tǒng)一運營。咨詢實施：懂園區(qū)、有經(jīng)驗的園區(qū)數(shù)據(jù)治理咨詢服務與實施服務，結(jié)合園區(qū)特色管理要求，快速輔助園區(qū)管理方案構(gòu)建園區(qū)數(shù)據(jù)運營平臺工具易用：方便、易用的一站式智能數(shù)據(jù)運營平臺工
主題通常與多個操作型信息系統(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，進行加工與集成，統(tǒng)一與綜合之后才能進入數(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
中間表 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]
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)倉庫設計的不好，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，如果復雜的架構(gòu)會有更多層
字當天看是一個數(shù)據(jù)，第二天看昨天的數(shù)據(jù)反而發(fā)生了變化。批量計算在計算窗口內(nèi)無法完成：在IOT時代，數(shù)據(jù)量級越來越大，經(jīng)常發(fā)現(xiàn)夜間只有4、5個小時的時間窗口，已經(jīng)無法完成白天20多個小時累計的數(shù)據(jù)，保證早上上班前準時出數(shù)據(jù)已成為每個大數(shù)據(jù)團隊頭疼的問題。開發(fā)和維護的復雜性問題：Lambda
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)倉庫設計的不好，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，如果復雜的架構(gòu)會有更多層
- 維度層 存儲維度數(shù)據(jù)，用于數(shù)據(jù)立方體的構(gòu)建。在數(shù)據(jù)立方體中，維度用于切片、切塊和匯總數(shù)據(jù)。比如在維度層存儲代碼表，公共代碼、業(yè)務代碼等。 ERR (Error Handling) - 錯誤處理層 用于識別、記錄和處理數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的部分。 數(shù)據(jù)流向是這樣的，數(shù)據(jù)抽取到ODS層，然
數(shù)據(jù)倉庫的定義很多剛?cè)腴T的小伙伴都會問，數(shù)據(jù)倉庫是不是NoSQL ？其實數(shù)據(jù)倉庫不是NoSQL，但NoSQL數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)倉庫的一種實現(xiàn)方式。數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合，用于支持決策支持和數(shù)據(jù)分析。它是一個用于存儲、管理和分析大量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，
互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務數(shù)據(jù)被分散存儲在多個節(jié)點上，數(shù)據(jù)分析任務被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應。 圖1 產(chǎn)品架構(gòu) 應用層數(shù)據(jù)加載工具
GaussDB 和 云數(shù)據(jù)倉庫 GaussDB(DWS) 有什么區(qū)別
關(guān)于數(shù)據(jù)環(huán)境： 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)最好是以反復的方式進行。首先建立數(shù)據(jù)倉庫的一部分，然后再建立另一部分。即出現(xiàn)所謂的CLDS的數(shù)據(jù)驅(qū)動的開發(fā)生命周期，區(qū)別于傳統(tǒng)的需求驅(qū)動開發(fā)生命周期(SDLC)。 粒度的選擇： 一般采用雙重粒度或建立活樣本數(shù)據(jù)庫。 數(shù)據(jù)倉庫中分區(qū)是在應用層而非系統(tǒng)層進行；
了華為云混合負載數(shù)據(jù)倉庫DWS。DWS采用“一庫兩用”的設計理念，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)務交易請求，同時可支撐復雜的海量數(shù)據(jù)分析和BI應用，減少開發(fā)和運維成本。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)實時一致的同時，DWS也確
優(yōu)化這些查詢，使這些查詢的效率很高。而即席查詢是用戶在使用時臨時生產(chǎn)的，無法人工預先優(yōu)化這些查詢，需要數(shù)據(jù)庫內(nèi)部實時自動優(yōu)化，所以即席查詢也是評估數(shù)據(jù)倉庫的一個重要指標。在一個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中，即席查詢使用的越多，對數(shù)據(jù)倉庫的要求就越高，對數(shù)據(jù)模型的對稱性的要求也越高。
png概念上的區(qū)別：數(shù)據(jù)中臺：企業(yè)級的邏輯概念，體現(xiàn)企業(yè) D2V（Data to Value）的能力。數(shù)據(jù)倉庫：一個相對具體的功能概念，是存儲和管理一個或多個主題數(shù)據(jù)的集合。數(shù)據(jù)平臺：在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上出現(xiàn)的融合了結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺。應用上的區(qū)別：數(shù)據(jù)中臺：距離業(yè)務
Processing），支持復雜的分析操作，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)倉庫匯總有可能有很多維度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析結(jié)果，取百家之長（各個數(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)務域的模型，指標）。 舉個栗子~ 車聯(lián)網(wǎng)早期是肯定沒有數(shù)據(jù)倉庫的，剛開始啟動階段就是
地區(qū)部空運成本，再匯總看季度全球空運成本）數(shù)據(jù)倉庫跟業(yè)務執(zhí)行系統(tǒng)的不同點業(yè)務執(zhí)行系統(tǒng)OLTP數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫OLAP數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù)導出數(shù)據(jù)細節(jié)性數(shù)據(jù)綜合性和提煉性數(shù)據(jù)當前值數(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)量大面向應用，事務驅(qū)動面向分析，分析驅(qū)動?
臨時轉(zhuǎn)儲數(shù)據(jù)倉庫
儲經(jīng)過清理和組織的數(shù)據(jù)。它包含元數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫是高級分析、報告和決策的基礎(chǔ)。 數(shù)據(jù)集市：數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉庫的一個子集，用于存儲特定團隊或用途（如銷售或營銷）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)挖掘是分析存儲在數(shù)據(jù)倉庫中的大型數(shù)據(jù)集以發(fā)現(xiàn)有意
