数据仓库知识分享
数据仓库概述(概念、应用、体系结构)
事务处理 分析处理
DB
从数据 OLTP 数据
DW
从数据 信息（知识） OLAP（DM、OLAM）
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数据仓库与传统数据库的区别
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OLTP和OLAP的区别
用户和系统的面向性:
转换描述从操作数据库到数据仓库的映射方法以及转换数据的算法访问权限备份历史存档历史信息传输历史数据获取历史数据访问等等29主题区和信息对象类型包括查询报表图像音频视频等支持数据仓库的其它信息例如信息传输系统包括的预约信息调度信息传送目标的详细描述商业查询对例如数据历史快照版本拥有权数据抽取的审计跟踪数据的使用方法30与数据访问和分析工具的集成31元数据库metadatarepository和工具32主要使用数据来源的物理结构信息企业数据模型和仓库数据模型最终用户最关心两类元数据
4
业务系统不适宜DSS应用
事务处理和分析处理的性能要求和特性不同
事务处理对数据的存取操作频率高而每次操作处理的时 间短； 在分析处理环境中，某个DSS应用程序可能需要连续几 个小时，会消耗大量的系统资源。
数据集成问题 历史数据问题 数据的综合问题（更高粒度）
5
建立数据仓库的投资回报
数据模型：（1）逻辑数据结构，包括为有效进行数据
用的数据集合,是不同于DB的一种新的数据环境, 是DW 扩 展后得到的一个混合形式。四个基本特点：面向主题的、 集成的、可变的、 当前或接近当前的。 库处理由DBMS提供的操作和约束；（2）数据表示系统（ 例如，ER图和关系模型）。
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元数据
数仓表知识点总结
数仓表知识点总结在数据仓库中，表是承载数据的基本形式，因此对于数据仓库的设计和使用来说，表的设计和使用是非常重要的。
下面我们将对数据仓库中的表的知识点进行总结，便于读者更好地理解和应用数据仓库中的表。
1. 数据仓库中的表数据仓库是一个用来存储和管理企业数据的系统，它包含了各种各样的数据，这些数据都可以通过表的形式来存储和管理。
在数据仓库中，表通常用来存储事实数据和维度数据，以便于数据的管理和分析。
事实数据是指某个特定时间段内所发生的事实或者事件，通常具有数值型的属性，比如销售额、利润等。
事实数据通常以事实表的形式来存储和管理，事实表的每一行记录对应某个特定时间段内的某个特定事实或者事件。
维度数据是用来描述和分析事实数据的数据，通常包括了各种属性和特征。
维度数据通常以维度表的形式来存储和管理，维度表中的每一行记录对应某个特定的维度，比如时间维度、地域维度等。
2. 表的设计原则在设计数据仓库中的表时，有一些设计原则是非常重要的，比如冗余性、一致性、可扩展性、可管理性等。
冗余性是指避免在表的设计中出现重复和冗余的数据，这样可以减少存储空间的占用和数据的管理工作，同时也可以提高数据的一致性和可靠性。
一致性是指表的设计应该遵循一致的设计规范和标准，这样可以提高数据的可理解性和可维护性，同时也可以避免因设计不一致而导致的数据分析错误。
可扩展性是指表的设计应该考虑到未来需要的扩展和变更，这样可以减少因需求变更而导致的数据结构变更和重构工作，同时也可以提高系统的灵活性和适应性。
可管理性是指表的设计应该考虑到数据的管理和维护问题，包括了数据的备份和恢复、数据的安全和权限控制、数据的清理和归档等方面的考虑。
3. 表的结构和类型在数据仓库中，表通常具有一些特定的结构和类型，比如事实表、维度表、聚集表、临时表等。
事实表是用来存储事实数据的表，通常具有大量的记录和较少的字段，记录了某些特定事实或者事件的各种属性和数值，比如销售额、利润、成本等。
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库随着技术的不断发展，越来越多的数据产生并蓄积，如何进行有效管理和利用已成为人们关注的焦点之一。
本文将从数据存储和管理的角度出发，分别介绍数据仓库、云计算和数据库的概念、特点及其在大数据领域的应用。
一、数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是指从各个数据源中提取数据并经过处理后存储到一个统一且独立的数据集合中，以方便用户进行分析和决策的系统。
数据仓库通过将数据分析和查询分离，实现了数据决策支持系统的高效运行，从而提高数据的利用率。
数据仓库的特点：1.面向主题：数据仓库是面向主题的，即数据集中一般针对某个主体领域或数据分析任务。
例如，销售数据仓库、人力资源数据仓库等。
2.集成性：数据仓库具有集成性，可以将不同类型的数据源通过ETL（Extract-Transform-Load）的方式进行标准化、转换和加载，并保证数据之间的一致性和完整性。
3.时间性：数据仓库关注历史数据的存储和分析，并提供不同时间维度的数据展示方式，为决策者提供多样化的选择。
数据仓库在大数据领域的应用：1.数据分析和挖掘：通过数据仓库中的数据进行多维分析和数据挖掘，为决策者提供全面的数据支持。
2.企业级统一视图：数据仓库可以实现企业级统一视图，使决策者可以获得一份全面的数据报告。
3.交互式查询：数据仓库提供交互式的查询功能，用户可以根据需要自定义查询条件和维度，获得满足自己需求的数据结果。
二、云计算云计算（Cloud Computing）是指通过网络以服务方式提供计算资源的一种模式。
云计算基于分布式计算、虚拟化技术和自动化管理，通过网络实现数据处理和存储，通过服务模式进行资源使用和计费。
云计算的特点：1.弹性伸缩：云计算可以根据需求进行弹性伸缩，为企业和个人提供更加灵活的资源使用方式，从而降低IT成本、提高效率。
2.服务化：云计算基于服务的方式提供资源，用户可以根据需要选择提供商和服务类型，并根据实际使用量进行计费，降低了技术和资金门槛。
干货：数据仓库基础知识（全）
干货：数据仓库基础知识（全）1、什么是数据仓库？权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，我们就必须要知道两个重要的技术。
分别是：数据仓库技术、Hadoop。
当数据为结构化数据，来自传统的数据源，则采用数据仓库技术来存储和处理这些数据，如下图：2、数据仓库和数据库的区别？从目标、用途、设计来说。
1）数据库是面向事务处理的，数据是由日常的业务产生的，并且是频繁更新的；数据仓库是面向主题的，数据来源多样化，经过一定的规则转换得到的，用于分析和决策；2）数据库一般用来存储当前事务性数据，如交易数据；数据仓库一般存储的是历史数据；3）数据库设计一般符合三范式，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入；数据仓库设计一般不符合三范式，有利于查询。
3、如何构建数据仓库？数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本。
1）调研：业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域3）构建总线矩阵、维度建模总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关（交叉探查）4）设计数仓分层架构5）模型落地6）数据治理4、什么是数据中台？数据中台是通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。
数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。
这些服务和企业的业务有较强关联性，是企业所独有且能复用的，他是企业业务和数据的积淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协助的成本，也是差异化竞争的优势所在。
数据库原理与应用重要知识点总结
数据库原理与应用重要知识点总结1.数据库的基本概念数据库是指存储、管理和组织数据的集合，它通过一系列的操作来实现对数据的有效管理和利用。
数据库管理系统（DBMS）则是对数据库进行管理的软件系统。
2.数据模型数据模型是描述数据库结构的方式，常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。
其中，关系模型在实际应用中应用最广泛。
3.关系模型关系模型通过表格的形式来表示数据，表格中的行表示记录，列表示字段。
表格之间可以建立关系，例如通过外键实现表格之间的关联。
4.数据库管理系统（DBMS）DBMS是对数据库进行管理和操作的软件系统，它提供了数据的存储、检索、更新和删除等功能。
常见的DBMS有MySQL、Oracle、SQL Server 等。
5.SQL语言SQL（Structured Query Language）是用于访问和管理关系数据库的语言，它包括数据定义语言（DDL）、数据查询语言（DQL）、数据操作语言（DML）和数据控制语言（DCL）等。
6.数据库设计数据库设计是指根据系统需求和功能要求，将现实世界中的实体和关系转化为数据库中的表格和关系的过程。
数据库设计需要考虑数据的完整性、安全性、可扩展性等方面。
7.关系数据库规范化关系数据库规范化是将数据库中的表格按照一定的条件和规则进行分解和重组的过程。
目的是减少数据冗余、提高数据的存储效率和查询性能。
8.数据库索引数据库索引是对数据库中的数据进行快速访问的数据结构，它可以提高查询效率。
常见的索引类型有B树索引、哈希索引和全文索引等。
9.数据库事务数据库事务是一系列的数据库操作，它要么全部完成，要么全部不完成。
事务具有ACID属性，即原子性、一致性、隔离性和持久性。
10.数据库安全性数据库安全性是指保护数据库中的数据免受恶意攻击和非法访问的能力。
数据库的安全措施包括用户认证、访问控制、数据加密等。
11.数据库备份与恢复数据库备份是指将数据库中的数据和结构以其中一种形式进行复制和存储，以防止数据丢失。
dw知识点总结
dw知识点总结DW概念Data Warehousing是指从多个数据源中提取、转换和加载数据，并将其存储在一个集中的数据库或存储器中的过程。
DW主要用于支持企业决策制定，通过提供一致的、集成的和易于访问的数据来支持数据分析和报告。
主要特点包括：·集成：将来自不同数据源的数据合并，以便进行分析。
·非易失性：存储的数据通常是只读的，不会被修改或删除。
·主题导向：将数据以主题为中心进行组织，而不是按照应用程序或功能。
·时间性：数据存储会追踪时间变化，使用户能够进行历史数据分析。
DW架构DW架构包括数据提取、清洗、转换和加载（ETL），存储和元数据管理等组件。
常见的DW架构包括：企业数据仓库（EDW）、数据集市和操作数据存储（ODS）。
EDW是一个主要的DW系统，用于整合企业级数据，并支持高级分析和报告。
数据集市是一个专门的DW系统，提供特定主题的数据。
ODS是一个用于操作和实时决策支持的数据存储。
这些组件共同构成了一个完整的DW系统。
数据模型数据模型是DW的核心，它描述了数据在DW系统中的组织方式。
常见的数据模型包括：·星型模式：使用一个中心的事实表，连接到多个维度表。
·雪花模式：在星型模式的基础上，维度表进一步规范化，形成多层结构。
·灵活的模式：使用多个事实表和维度表，构建更复杂的关联结构。
ETL过程ETL过程包括三个主要步骤：数据提取、数据转换和数据加载。
数据提取是从不同数据源中获取数据，数据清洗和转换是对数据进行清理、处理和规范化，数据加载是将处理过的数据加载到DW系统中。
ETL工具是用于支持ETL过程的软件，如Informatica、SSIS和DataStage等。
数据分析数据分析是DW的一个主要应用场景，包括查询和报表、数据挖掘和预测分析等。
通过数据分析，企业能够发现潜在的商业机会、识别趋势和模式，并做出更明智的决策。
常用的数据分析工具包括Tableau、QlikView、Power BI和MicroStrategy等。
软考数据库知识点归纳 软考
软考数据库知识点归纳软考软考数据库知识点归纳：1. 数据库的基本概念：数据库、数据库管理系统（DBMS）、数据模型、数据库系统、数据库语言等。
2. 数据库的基本操作：建库、建表、增删改查数据等。
3. 数据库的设计：关系模型、实体-关系模型、规范化理论等。
4. 数据库的完整性约束：主键约束、外键约束、唯一约束、非空约束等。
5. 关系数据库的操作：集合操作（并、交、差）、连接操作（内连接、外连接）、分组操作、排序操作等。
6. SQL语言：SQL基本语法、SQL数据类型、SQL函数、SQL联结、SQL子查询等。
7. 数据库事务：事务的特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）、并发控制、锁等。
8. 数据库索引：索引的作用、索引的种类、索引的创建和使用。
9. 数据库备份与恢复：数据库的备份、数据库的恢复、事务日志等。
10. 数据库安全：用户权限管理、角色权限管理、数据加密、数据安全性等。
11. 数据库性能优化：索引优化、查询优化、数据库的分区和分表等。
12. 数据库的分布式处理：数据库的分布式架构、分布式事务、分布式查询优化等。
13. 数据库的备份与恢复：备份的类型、备份的方法、恢复的方法等。
14. 数据库的高可用性和容灾：主备复制、故障转移、数据复制与同步等。
15. 数据库的数据仓库与数据挖掘：数据仓库设计、数据挖掘的基本概念和方法等。
16. NoSQL数据库：NoSQL的特点、NoSQL的分类、NoSQL与关系型数据库的比较等。
请注意，以上仅为软考数据库考试的一般知识点归纳，并不代表全部内容，具体还需根据软考数据库考试的大纲和要求进行复习。
数据库期末知识总结
数据库期末知识总结一、数据库的基本概念与原理1. 数据库的定义数据库是一个按照特定数据模型组织、存储和管理数据的仓库，可以对数据进行高效的存储和管理。
2. 数据库管理系统（DBMS）数据库管理系统是管理数据库的软件系统，它提供了数据的存储和查询等功能，并保证数据的完整性和安全性。
3. 数据模型数据模型是数据库中数据的表示方式，常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。
4. 关系模型关系模型是一种使用表（关系）来表示和管理数据的数据模型，由具有相同结构的元组（行）组成。
5. 数据库的三级模式数据库的三级模式包括外部模式、概念模式和内部模式。
外部模式是用户对数据的逻辑视图，概念模式是数据库的全局逻辑结构，内部模式是数据库的存储方式和物理结构。
6. 数据库的完整性数据库的完整性是指数据的正确性和一致性。
常见的完整性约束有实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性。
7. ACID特性ACID是数据库事务的四个基本特性，包括原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。
二、数据库的设计与规范1. 数据库设计的步骤数据库设计的步骤包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计。
需求分析是明确用户需求，概念设计是将需求转化为概念模型，逻辑设计是将概念模型转化为逻辑模型，物理设计是将逻辑模型转化为物理模型。
2. 结构化查询语言（SQL）SQL是用于与数据库进行交互的标准语言，包括数据定义语言（DDL）、数据操作语言（DML）、数据查询语言（DQL）和数据控制语言（DCL）等。
3. 关系数据库的规范化关系数据库的规范化是消除冗余和依赖的过程，包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）等。
4. 数据库的索引数据库的索引是提高查询性能的关键，常见的索引有B树索引、哈希索引和全文索引等。
5. 数据库的视图数据库的视图是基于表或查询结果构建的虚拟表，可以简化数据的访问和操作。
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简介
介绍数据仓库的一些基础知识概念。 对大家的帮助，大气共享项目数据结构
基本以数据仓库为原型设计的，需要了 解一些数据仓库的知识。
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数据仓库的定义及特征
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数据仓库的面向主题性
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数据的集成性
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数据仓库的时变性
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ETL
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元数据（metedata）
元数据是“关于数据的数据”（RDBMS 中的数据字典就是一种元数据）。 数据仓库中的元数据描述了数据的结 构、内容、索引、码、数据转换规则、 粒度定义等。
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维：人们观察数据的特定角度，
维属性集合构成一个维（时间维 地理维）。
维的层次：人们观察数据的特
定角度可能存在细节程度不同的多个描
述方面，我们称其为维的层次。
多维分析的基本动作
上卷:汇总数据
ห้องสมุดไป่ตู้
下钻：明细数据
切片，旋转，。
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维
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多维数据模型
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多维设计模型
数据仓库的设计模型有：星型模式，雪 花模式，混合模式
关系数据库将多维数据库中的多维结构 分为两类：一类是事实表，用来存储事 实的度量值以及各个维的码值；另一类 是维表。
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数据仓库的非易失性
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数据仓库系统结构：
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系结构并不适合企业的数据处理要求。
操因为作，数虽据然可存以储粗略（地O把DS数据）处理分成
操作型和分析型，但这两种处理处理并 不是泾渭分明的。
ODS（Operational Data Store） 作为一个中间层次，一方面，它包含企 业全局一致的、细节的、当前的或接近 当前的数据，另一方面，它又是一个面 向主题、集成的数据环境，适合完成日 常决策的分析处理。