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数仓建模与分层的数据仓库知识.pdf

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简介：
本PDF深入解析数据仓库建模及分层的核心概念和实践技巧，适合数据库管理员和技术人员阅读，助力提高数据分析效率。 第一章：数仓概述 第二章：OLTP与OLAP简介 第三章：关系建模及维度建模 第四章：阿里、美团、网易、恒丰银行、马蜂窝五家公司的数据仓库分层架构简析 第五章：数据仓库的分层设计 第六章：元数据管理系统解析 第七章：Hive的Metastore机制详解 第八章：基于Hadoop架构的数据仓库管理工具——Hive介绍 第九章：Hadoop集群中的Yarn容量调度器解析 第十章：从零开始搭建数仓ODS层（埋点日志+业务数据） 第十一章：从零开始构建数仓DIM层及拉链表处理 第十二章：从零开始加载用户行为日志至DWD层 第十三章：从业务数据解析着手，建立DWD层 第十四章：搭建并加载DWS层（汇总中间层） 第十五章：构建和加载数仓的DWT层（即详细度量表） 第十六章：从零开始建设ADS层（应用统计报表） 第十七章：数据仓库建模及分层总结（ODS、DIM、DWD、DWS、DWT、ADS层次结构）

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  • 数仓建模与分层的数据仓库知识.pdf
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    本PDF深入解析数据仓库建模及分层的核心概念和实践技巧，适合数据库管理员和技术人员阅读，助力提高数据分析效率。 第一章：数仓概述 第二章：OLTP与OLAP简介 第三章：关系建模及维度建模 第四章：阿里、美团、网易、恒丰银行、马蜂窝五家公司的数据仓库分层架构简析 第五章：数据仓库的分层设计 第六章：元数据管理系统解析 第七章：Hive的Metastore机制详解 第八章：基于Hadoop架构的数据仓库管理工具——Hive介绍 第九章：Hadoop集群中的Yarn容量调度器解析 第十章：从零开始搭建数仓ODS层（埋点日志+业务数据） 第十一章：从零开始构建数仓DIM层及拉链表处理 第十二章：从零开始加载用户行为日志至DWD层 第十三章：从业务数据解析着手，建立DWD层 第十四章：搭建并加载DWS层（汇总中间层） 第十五章：构建和加载数仓的DWT层（即详细度量表） 第十六章：从零开始建设ADS层（应用统计报表） 第十七章：数据仓库建模及分层总结（ODS、DIM、DWD、DWS、DWT、ADS层次结构）
     
  • 数据仓库DM建模
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    简介：数据仓库DM（维度模型）建模是一种用于构建数据仓库的技术方法，通过定义业务过程、确定粒度和设计维度表及事实表来支持决策制定。 ### 数据仓库建模的核心知识点 #### 一、为何需要数据仓库模型？ 数据仓库建模是构建数据仓库过程中不可或缺的一部分，其重要性在于为数据仓库提供一个清晰、有序且高效的结构框架。通过明确的数据结构和定义，可以确保数据的一致性和完整性，并便于后续的数据分析与挖掘。 **原因如下：** 1. **提高数据一致性**：减少数据冗余，提高数据质量。 2. **简化数据分析**：模型提供了清晰的数据层次结构，使得数据分析师能够更容易地理解和使用数据。 3. **支持决策制定**：高质量的数据模型可以提供准确及时的数据支持，帮助管理层做出更明智的决策。 4. **提升系统性能**：合理的模型设计可以优化数据访问路径，减少查询时间，提高系统响应速度。 #### 二、模型的组织结构 数据仓库模型通常按照以下层级进行组织： 1. **源系统层**：这是数据的原始来源，包括核心业务系统和财务系统等。 2. **ETL层**：负责从源系统抽取数据，并进行清洗、转换和加载到数据仓库中。 3. **数据仓库层**：存储经过清洗和转换后的数据，通常是星型或雪花型模型。 4. **数据集市层**：针对特定业务部门或主题领域的数据集合，用于支持特定的分析需求。 5. **应用层**：包括各种业务智能工具和应用，用于展示分析结果。 #### 三、模型实施方法 1. **需求分析**：首先确定业务需求，这一步骤非常重要。需求应该包括报表需求、功能需求以及非功能需求。 2. **数据源评估**：分析数据源的质量、完整性和可用性，以确定哪些数据可以被有效利用。 3. **模型设计**： - **逻辑模型**：定义数据的概念结构，包括实体、属性和它们之间的关系。 - **物理模型**：具体到数据库级别的设计，包括表、列和索引等。 4. **数据映射**：建立源系统数据与目标模型之间的映射关系，确保数据的准确传输。 5. **性能优化**：考虑数据量、查询性能等因素，选择合适的索引策略和技术手段来提高系统的整体性能。 6. **测试与验证**：在模型实施前进行全面的测试，确保数据的准确性和模型的有效性。 #### 四、模型设计策略 1. **主题域划分**：根据业务特性将数据划分为不同的主题域，如保单管理、理赔处理等。 2. **事实表与维度表**：采用星型模型或雪花模型设计。事实表包含度量值，维度表则包含了描述性信息。 3. **渐增更新机制**：对于频繁更新的数据，需要设计有效的渐增更新策略，如使用哈希码比对法。 4. **数据血缘追踪**：记录数据的来源和变化过程，有助于数据质量问题的定位和解决。 5. **元数据管理**：建立完善的元数据管理体系，方便理解数据结构和使用方式。 #### 五、案例详解：哈希码比对法 哈希码比对是一种常用的渐增加载技术，用于检测数据的变化。具体步骤如下： 1. **生成哈希码**：根据需要保留历史信息的字段生成哈希码。 2. **哈希码比较**：将增量文件中的哈希码与数据仓库中相同标识符下的最新哈希码进行比较。 3. **插入新记录**：如果哈希码不同，则表示数据发生变化，需要插入新的记录。 这种方法特别适用于处理大量频繁更新的数据，如理赔案件的更新。能有效地减少不必要的数据复制和处理工作。 ### 总结 数据仓库建模是一项复杂但至关重要的工作，它不仅涉及到技术层面的问题，还需要深入了解业务需求。通过合理的模型设计，可以显著提高数据仓库的性能和可靠性，并为企业的决策支持系统提供强有力的支持。在实际操作中，需要综合考虑多种因素并灵活运用各种技术和方法来构建出既符合业务需求又具有高效率的数据仓库模型。
     
  • 数据仓库的分层结构分析
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    本文章对数据仓库的分层架构进行了详细的解析和探讨，帮助读者理解各层次的功能与作用，旨在为数据管理提供理论支持。 数据仓库是决策支持系统（DSS）及联机分析应用的数据来源的结构化环境。它专注于从数据库中提取信息的问题，并具有面向主题、集成性、稳定性和时变性的特点。1990年，被誉为“数据仓库之父”的比尔·恩门（Bill Inmon）首次提出了这一概念。数据仓库的主要功能是通过特定的数据存储架构对组织多年积累的大量事务处理数据进行系统的分析和整理，以便支持联机分析处理(OLAP)、数据分析等方法的应用，并创建决策支持系统(DSS)及主管信息系统的建立。这有助于决策者从大量的资料中快速有效地提取有价值的资讯，以应对环境变化并制定有效的策略。 在1991年出版的《建立数据仓库》一书中，比尔·恩门提出了一个被广泛接受的数据仓库定义：它是一个面向主题、集成性高、相对稳定且反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
     
  • 数仓建模技巧及分层架构解析.pdf
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    本PDF文档深入探讨了数据仓库建模的核心技巧，并详细解析了数据仓库的分层架构设计，旨在帮助读者构建高效的数据管理平台。 数仓建模方法及分层架构详解：本段落将深入探讨数据仓库的构建策略与结构设计，包括不同层次的数据处理流程和技术要点。通过分析常见的建模技术和最佳实践，帮助读者理解如何优化数据存储、提高查询效率，并确保数据质量与安全性。
     
  • SQL Server 数据仓库的构建与分析
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    本课程深入讲解如何使用SQL Server构建高效的数据仓库，并教授数据分析技巧，帮助学员掌握数据驱动决策的关键技能。 SQL Server数据仓库的构建与分析涉及多个步骤和技术细节，包括设计、建模、ETL过程（提取、转换、加载）、性能优化以及后续的数据查询与报告生成。这些操作旨在帮助用户有效管理和利用大量业务数据，支持决策制定和策略规划。
     
  • 数据中心数据仓库构建规范模板.pdf
    优质
    本PDF文档提供了详尽的数据中心数据仓库构建规范指南，包括架构设计、ETL流程、安全策略等关键要素，旨在帮助企业高效搭建稳定可靠的数据仓库系统。 XX数据仓库建设规范 版本号V1.0 修订历史 版本号：1.0 作者：初稿 内容提要：本段落档制定了XX数据仓库中数据库对象的命名规则（用户、表、视图、存储过程、函数、表分区、主键、索引和序列），以及编程规范。这些规定为系统设计和开发工作提供统一的标准，提高系统的规整性和代码可读性，减少维护工作的负担，并提升工作效率。 2. 数据库对象命名规则 2.1 层次划分 序号 | 模型层次 | 用途 ---|---|--- 1 | ODS | 存放来自各个系统中的原始数据； 2 | DW | 根据业务分析需求，对主题域内的数据进行轻度汇总； 3 | DM | 建立跨领域的业务模型，例如中高端用户、拍照用户等。不能在同一层次引用其他对象； 4 | DIM | 统一服务于数据中心的参数表； 5 | APP | 应用层，用于生成报表 2.2 对象命名规则 <对象类型><_模型层次><_主题><_对象描述>[_汇总类型][_存储类型] 说明： - <>中的内容为必须项，适用于所有用户层的对象； - []中的内容为可选项，根据不同的用户层级和对象有所不同。
     
  • 对3NF数据仓库建模的初步分析
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    本文旨在探讨第三范式（3NF）在构建数据仓库模型中的应用与局限性，通过理论分析和实例研究，为设计高效的数据仓库架构提供指导。 3NF数据仓库建模与维度数据仓库建模是目前最常用的数据仓库建模技术。本日志主要从技术角度介绍了3NF数据仓库的相关内容，并且该篇日志的内容基于Len Silverston的《The Data Model Resource Book》整理而成，有兴趣者可直接查阅原著以获取更多信息。
     
  • 数据仓库基础知识-思维导图
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    本资料是一份关于数据仓库基础知识的手绘思维导图，内容涵盖数据仓库的概念、架构、设计以及实施等方面，帮助初学者快速掌握核心概念和实践方法。 数据仓库是一种专门用于支持企业或组织决策分析的大规模存储系统。它集中整合来自不同来源的数据，在清洗、整理及转换后以统一且易于查询的格式保存在其中。其核心特点包括面向主题性、集成性、时变性和非易失性，区别于传统的操作型数据库，更侧重历史数据储存和复杂数据分析。 在数据仓库中，信息通常按业务领域如销售、客户关系等进行组织，使分析人员可以便捷地访问并研究特定领域的资料。此外，为确保一致性和准确性，在存储之前需要对原始数据进行全面清洗与整合以实现集成性要求。同时，为了反映最新的商业状况和市场变化情况，仓库必须能够随着时间的推移不断更新其中的数据内容。最后，一旦被储存进系统后，这些历史记录通常不会受到修改或删除的影响，从而保证了信息的历史可追溯性和稳定性。 数据仓库架构一般由三部分组成：数据源层、存储与管理层面及访问接口。前者负责从不同业务平台收集原始资料；中间层次则利用高效的保存技术来管理和维护所采集的信息资源；而最后的用户界面提供了多种工具和途径，支持使用者进行查询与分析操作。 构建一个有效的数据仓库需要经历需求调研、概念规划、逻辑设计以及物理实现等阶段，以确保其能够满足特定业务场景的需求。
     
  • 关于Hadoop数据仓库Hive的基础知识
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    本简介旨在介绍Apache Hadoop生态系统中的重要组件之一——Hive。它主要用于查询和管理大规模分布式数据库系统中的结构化数据，提供了一种类似SQL的语言（HiveQL），使数据分析人员能够轻松操作存储在HDFS上的大量数据集，并支持多种存储类型和计算框架的灵活集成。 Hive 是一种基于 Hadoop 的数据仓库工具，能够对存储在 HDFS 上的文件中的数据集进行整理、查询及分析处理，并提供了一种类似 SQL 语言的查询方式——HiveQL。通过使用 HQL 命令，可以实现简单的 MapReduce 统计任务；Hive 将这些命令转化为 MR（MapReduce）作业来执行。 数据仓库是一个面向主题的、集成化且相对稳定的用于支持管理决策的数据集合，并能够反映历史变化的情况。一般而言，一个典型的数据仓库体系结构包括四个层级：首先是数据源层，即为数据仓库提供原始信息来源的部分，其中包括外部导入的数据和现有的业务系统等；其次是数据存储与管理层，负责对收集到的各类数据进行整合、清洗及维护等工作；再往上则是数据服务层，在这一层次中会将底层处理好的高质量数据分析结果通过各种接口形式对外输出给用户或其它应用使用；最顶层是具体的应用程序，利用前面各层级提供的功能和服务来满足特定业务需求。
     
  • 南京大学《数据仓库与知识发现》期末考卷.pdf
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    这份文档是南京大学的数据仓库与知识发现课程的期末考试试卷，包含了该领域内的关键知识点和实践应用问题，旨在评估学生对数据处理、分析及从中提取有用信息能力的理解程度。 南京大学《数据仓库与知识发现》期末考试试卷