数据仓库的体系结构共45页
数据库的体系结构
数据库的体系结构数据库是为用户提供信任和可靠性的数据存储和管理系统。
它是一组数据和程序，用于访问和管理这些数据。
数据库体系结构是指数据库系统的总体设计，它定义了数据库的组成部分以及这些部分之间的关系。
下面将介绍数据库的体系结构。
1.模式层模式层指的是数据库模式的描述。
数据库模式是指用于描述数据结构的元数据的集合。
它包括实体，关系和属性。
实体是指定义的一个对象类型（例如，雇员），它包含实体的属性，关系是实体之间的联系，属性是实体的特征。
2.外部层外部层是指数据库的外部视图或用户视图。
视图是表的一种抽象，是一种不实际存储数据的虚表。
用户可以只访问所需的视图，而不需要了解底层的表结构。
这样，数据安全性就得到了保障，因为用户不能直接访问真正的数据。
3.内部层内部层或物理层是指实际存储数据的方式。
它用于将逻辑数据表示转换为物理上存储到磁盘的数据形式。
它包括数据存储结构，数据访问方法和索引等。
在内部层中，有两个关键的组成部分，数据存储和数据访问方法。
a.数据存储数据存储是指在硬盘上实际存储数据的方式。
关系数据库通常以表的形式存储数据。
其他类型的数据库，例如对象数据库，XML数据库，具有不同的数据存储方式。
b.数据访问方法数据访问方法是指访问存储在磁盘上的数据的方式。
关系数据库系统通常使用SQL（结构化查询语言）实现这一点，它允许用户以表格的形式查询和更新数据。
其他类型的数据库可能使用不同的查询语言和访问方法。
4.存储管理器存储管理器是数据库系统的中心组件，它负责管理所有的数据存储和访问。
它包括缓存管理，存储分配和存储访问。
缓存管理用于管理内存中的缓存，存储分配用于管理磁盘上的数据存储分配方式，存储访问用于实现对存储的访问和操作。
总之，数据库的体系结构由四个主要部分组成：模式层，外部层，内部层和存储管理器。
这个体系结构提供了一个可靠的方法来存储和管理数据，并同时保证数据的完整性和安全性。
数据仓库体系结构
数据仓库体系结构数据仓库是一个用于集成、管理和分析大量数据的系统。
在数据仓库中，数据从不同的源系统中提取、转换和加载，然后存储在一个统一的、可供分析的数据存储中。
为了实现这一目标，数据仓库需要一个合理的体系结构来支持数据的整合、存储和查询等功能。
数据仓库体系结构由以下几个主要组成部分组成：1. 数据源：数据源是数据仓库的基础，它可以是内部系统的数据库、外部数据提供商的数据文件、Web上的数据源等。
数据源可以包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非结构化数据（如文本文件、图像文件等）。
2. 数据提取：数据提取是将数据从源系统中抽取出来并转换为数据仓库可以使用的格式的过程。
数据提取可以通过批处理、定时任务或实时流式传输等方式进行。
3. 数据转换：数据转换是将提取的数据进行清洗、集成和转换的过程。
在这个阶段，数据被清理、去重、标准化和转换为统一的格式和结构，以便在数据仓库中进行分析。
4. 数据加载：数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式，全量加载是将所有数据加载到数据仓库中，而增量加载是只加载发生变化的数据。
5. 数据存储：数据存储是数据仓库中数据的物理存储方式。
常用的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和列式数据库等。
数据存储的选择应根据数据的特点、查询需求和性能要求等因素进行。
6. 元数据管理：元数据是描述数据仓库中数据的数据，它包括数据的结构、定义、来源、质量等信息。
元数据管理是对元数据进行收集、存储、管理和查询的过程，它是数据仓库管理的重要组成部分。
7. 数据访问：数据访问是用户通过查询、报表和分析等方式对数据仓库中的数据进行访问和分析的过程。
数据仓库可以提供多种数据访问方式，包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和数据可视化等。
8. 安全性和权限管理：安全性和权限管理是保护数据仓库中数据安全和控制用户访问权限的过程。
数据仓库应具备完善的安全措施，包括身份认证、权限控制、数据加密和审计等功能。
数据仓库四层结构体系
所谓的数据仓库架构，我也是第一次听说，改改一些概念，干脆一起来分享一下吧，没准还能成为行业标准，呵呵！该架构主要分为四层结构体系：> ODS层主要负责采集业务系统并保存一定期限内的相关业务数据。
当然也可以满足用户对明细数据的查询要求，姑且也可以算作明细数据仓库。
> 数据仓库层将ODS层经过质量检查、清洗、转换后，形成符合质量要求的公共数据中心。
实际上与ODS层差别不大，都是建立以ER为中心的数据关系，方便以后的数据的聚合。
> 明细数据集市层即前面所说的事实层按主题及KPI指标对数据仓库层数据进行进一步转换，将指标与维度组成数据集市。
这是OLAP 的数据基础。
> 聚合数据集市层即OLAP在明细数据集市层的基础上，提供基于联机分析处理(OLAP)引擎的多维分析能力，解决联机分析功能和决策支持要求。
> 数据展现层按照用户报表要求，提供用户报表界面及预警分发机制。
其中前3层都是属于ETL层的，问题是层次出来了我的疑问也出来了，都是属于那种别人不操心我瞎操心的事。
毕竟算是搞数据库出身的(搞过一些索引和简单的SQL调优)，最关心的还是性能问题。
数据仓库是企业级的数据中心，每天上G的数据的企业不在少数，那么多的层次，使用工具能抽的完数据吗？说实话我实在不信任ETL工具，总感觉他没我写的SQL语句效率高；即使抽的完数据，那么多的层次转换能处理的完吗；即使处理完，如果万一一个环节出现问题，能回退或重新处理吗；处理完后那OLAP该怎么调度啊；数据质量（清洗转换）到底在哪个环节处理；数据质量到底包括哪些东西(除了主外键缺失和NULL值)，兄弟比较愚笨，一直想不明白；不合质量要求的数据如何处理；入库的数据在业务库发生更改怎么办；业务数据没有时间戳怎么办；数据核对和校验工作如何进行；不管工具也好代码也好，到底有没有通用的处理流程(比如维度数据处理，原始业务数据抽取，事实表日结处理)；还有就是到现在也没搞到合适的需求设计文档的模板(如果哪位兄弟有可以帮忙提供一下)。
数据仓库系统架构和数仓分层体系介绍
数据仓库系统架构和数仓分层体系介绍一、数据仓库体系架构公司借助的第三方数据平台，在此平台之上建设数据仓库。
因为第三方平台集成了很多东西，所以省去了不少功夫。
数据仓库的体系架构，无外乎就是数据源、数据采集方式、计算存储系统、数据应用层，这几个方面。
1、数据源：内部数据：如交易数据、会员数据，日志数据，由公司业务系统产生的数据。
外部数据：互联网数据和第三方服务商数据等。
互联网数据就是我们使用爬虫爬取的互联网数据，而第三方数据，一般多指公司合作方产生的数据。
2、采集方式离线采集，包括全量同步和增量同步。
实时采集，顾名思义就是采用实时的策略采集数据，如我们想统计实时的交易数据。
当产生一笔订单存入业务库时，我们可以通过Binlog等多种方式感知数据的变化，把新产生的数据同步的kafka其他消息队列，实时的消费使用数据。
第三方采集，跟公司商务合作的其他公司，他们暴露接口给我们，我们通过接口取数据，当然这只是其中一种方式，不同公司取数据的策略是不一样的。
数据仓库的体系架构图3、存储计算通过集群的分布式计算能力和分布式文件系统，来计算和存储数据。
我们使用的阿里云服务，把业务数据存储到hive中，然后划分为不同的层级，来规划整合数据。
借助分布式文件系统可以存储大数据量的数据，包括久远之前的历史数据。
4、数据应用使用HQL、Mapreduce、SparkSql、UDF函数等多种处理方式，对各种业务数据进行处理，形成一定规范模式的数据。
把这些建模成型的数据提供给外界使用。
如BI应用、挖掘分析、算法模型、可视化大屏系统。
当然最重要的是对数据的管理，数据就是我们的资产，只有管理的有条不紊，使用起来才能得手应心。
我们可以建立数据地图、数据规范、数据质量系统，配置完整的任务调度(如Oozie)。
当然运维方面是必不可少的，如果一个任务失败了，我们需要第一时间知道，这时就需要告警系统。
另外还可以设置角色权限，整个系统有一个最高权限，还有开发权限，访问权限等等，这个需要根据公司需求来做。
数据库的体系结构
数据库的体系结构 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】数据库的体系结构1.三级模式结构数据库的体系结构分为三级：外部级、概念级和内部级（图），这个结构称为数据库的体系结构，有时亦称为三级模式结构或数据抽象的三个级别。
虽然现在DBMS的产品多种多样，在不同的操作系统下工作，但大多数系统在总的体系结构上都具有三级结构的特征。
从某个角度看到的数据特性，称为数据视图(Data View)。
外部级最接近用户，是单个用户所能看到的数据特性，单个用户使用的数据视图的描述称为外模式。
概念级涉及到所有用户的数据定义，也就是全局性的数据视图，全局数据视图的描述称概念模式。
内部级最接近于物理存储设备，涉及到物理数据存储的结构，物理存储数据视图的描述称为内模式。
图三级模式结构数据库的三级模式结构是对数据的三个抽象级别。
它把数据的具体组织留给DBMS去做，用户只要抽象地处理数据，而不必关心数据在计算机中的表示和存储，这样就减轻了用户使用系统的负担。
三级结构之间往往差别很大，为了实现这三个抽象级别的联系和转换，DBMS在三级结构之间提供两个层次的映象(Mapping)：外模式／模式映象，模式／内模式映象。
这里的模式是概念模式的简称。
数据库的三级模式结构，即数据库系统的体系结构如图所示。
图数据库系统的体系结构2.三级结构和两级映象（1）概念模式概念模式是数据库中全部数据的整体逻辑结构的描述。
它由若干个概念记录类型组成，还包含记录间联系、数据的完整性安全性等要求。
数据按外模式的描述提供给用户，按内模式的描述存储在磁盘中，而概念模式提供了连接这两级的相对稳定的中间点，并使得两级中任何一级的改变都不受另一级的牵制。
概念模式必须不涉及到存储结构、访问技术等细节，只有这样，概念模式才能达到物理数据独立性。
概念模式简称为模式。
（2）外模式外模式是用户与数据库系统的接口，是用户用到的那部分数据的描述。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统。
它的设计和架构对于数据的有效管理和分析至关重要。
在本文中，我们将详细介绍数据仓库的基本架构，包括数据仓库的组成部分、数据仓库的层次结构和数据仓库的实施步骤。
一、数据仓库的组成部分1. 数据源：数据仓库的数据源可以包括企业内部的各种数据库、文件、日志等。
数据源的选择和数据提取的方法取决于企业的需求和数据的特点。
2. 数据提取和转换：数据提取和转换是将数据从数据源中提取出来并进行清洗、转换的过程。
这个过程包括数据的抽取、清洗、转换和加载等步骤，以确保数据的质量和一致性。
3. 数据存储：数据存储是数据仓库的核心组成部分，用于存储从数据源中提取出来的数据。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和分布式文件系统等。
4. 元数据管理：元数据是描述数据的数据，用于帮助用户理解和使用数据仓库中的数据。
元数据管理包括元数据的收集、存储和维护等过程。
5. 数据访问和查询：数据仓库的用户可以通过各种方式访问和查询数据，包括SQL查询、OLAP分析、报表生成等。
数据访问和查询的方式取决于用户的需求和技术的支持。
二、数据仓库的层次结构数据仓库的层次结构包括三个主要层次：操作型数据层、集成型数据层和决策型数据层。
1. 操作型数据层：操作型数据层是数据仓库的最底层，用于存储企业内部各种操作型数据，包括交易数据、日志数据等。
这些数据通常以原始的、细粒度的形式存储。
2. 集成型数据层：集成型数据层是数据仓库的中间层，用于将操作型数据进行整合和转换，以满足用户的查询和分析需求。
在这一层次上，数据会进行清洗、聚合和转换等处理。
3. 决策型数据层：决策型数据层是数据仓库的最上层，用于存储已经经过整合和转换的数据，供用户进行决策分析和业务报告等。
在这一层次上，数据会根据用户的需求进行汇总、计算和分析等操作。
三、数据仓库的实施步骤1. 确定需求：在实施数据仓库之前，首先需要明确企业的需求和目标。
数据仓库系统的体系结构(2023最新版)
数据仓库系统的体系结构数据仓库系统的体系结构⒈引言⑴项目背景⑵目的和范围⑶读者对象⑷术语定义⒉系统总体架构⑴需求分析⑵系统概述⑶系统架构图⒊数据采集与清洗⑴数据源选择⑵数据采集方式⑶数据清洗处理流程⑷数据清洗工具介绍⒋数据存储与管理⑴数据模型设计⑵数据库选择与部署⑶数据存储策略⑷数据备份和恢复方案⒌数据转换与集成⑴数据转换需求分析⑵数据转换工具选择与配置⑶数据集成架构设计⒍数据查询与分析⑴数据查询需求分析⑵查询优化与性能调优⑶数据可视化工具选择与配置⑷数据分析方法介绍⒎安全与权限管理⑴安全需求分析⑵权限管理策略⑶数据加密和身份验证⑷安全审计和日志记录⒏系统运维与监控⑴系统运维策略⑵资源监控和性能调优⑶异常处理和故障恢复⑷系统升级和扩展⒐文档更新与版本控制⑴文档维护责任分工⑵文档更新流程和规范⑶版本控制策略⑷文档发布与传递附件：本文档涉及的附件包括：- 数据源选择评估报告- 数据模型设计文档- 数据清洗工具配置文件- 数据转换规则文档- 查询优化和性能调优报告- 权限管理策略文档- 系统运维日志记录文件- 文档更新记录表法律名词及注释：⒈数据保护法：指对个人数据的保护和隐私权的法律法规。
⒉信息安全法：指维护信息系统安全和网络空间安全的法律法规。
⒊数据隐私法：指保护个人隐私数据的法律法规。
⒋个人信息保护条例：指针对个人信息收集、处理与管理的条例。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库（Data Warehouse）是一个用于集成、管理和分析大量结构化和非结构化数据的系统。
它是企业决策支持系统的重要组成部分，能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，支持业务决策和战略规划。
数据仓库的基本架构包括以下几个关键组件：数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据访问。
1. 数据源数据源是数据仓库的数据来源，可以包括企业内部的各种业务系统、数据库、文件、传感器等。
数据源可以是结构化数据，如关系型数据库中的表，也可以是非结构化数据，如日志文件、文档等。
数据源的选择和整合是数据仓库建设的第一步，需要根据企业的需求和数据特点进行合理的规划和设计。
2. 数据抽取数据抽取是从数据源中提取数据的过程，可以根据需求选择不同的抽取方式，如全量抽取、增量抽取、增量更新等。
数据抽取需要考虑到数据的一致性、完整性和准确性，可以使用ETL工具（Extract, Transform, Load）来实现数据的抽取和转换。
3. 数据转换数据转换是将抽取的数据进行清洗、整合和转换的过程，以满足数据仓库的需求。
在数据转换过程中，可以进行数据清洗、数据整合、数据规范化、数据加工等操作，以确保数据的质量和一致性。
数据转换可以使用ETL工具来实现，也可以使用自定义的脚本和程序来完成。
4. 数据加载数据加载是将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以采用不同的方式，如全量加载、增量加载、增量更新等。
数据加载需要考虑到数据的并发性、可用性和性能，可以使用批量加载、增量加载、实时加载等方式来满足不同的需求。
5. 数据存储数据存储是数据仓库中用于存储数据的组件，可以采用不同的存储结构和技术，如关系型数据库、列式存储、分布式文件系统等。
数据存储需要考虑到数据的容量、性能和可扩展性，可以根据数据的特点和访问需求进行选择和优化。
6. 数据访问数据访问是用户从数据仓库中获取数据的过程，可以通过各种方式进行数据查询、分析和报表生成。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
33、如果惧怕前面跌宕的山岩，生命 就永远 只能是 死水一 潭。 34、当你眼泪忍不住要流出来的时候 ，睁大 眼睛， 千万别 眨眼!你会看到 世界由 清晰变 模糊的 全过程 ，心会 在你泪 水落下 的那一 刻变得 清澈明 晰。盐 。注定 要融化 的，也 许是用 眼泪的 方式。
35、不要以为自己成功一次就可以了 ，也不 要以为 过去的 光荣可 以被永 远肯定 。
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
Байду номын сангаас
数据仓库的体系结构
31、别人笑我太疯癫，我笑他人看不 穿。(名 言网) 32、我不想听失意者的哭泣，抱怨者 的牢骚 ，这是 羊群中 的瘟疫 ，我不 能被它 传染。 我要尽 量避免 绝望， 辛勤耕 耘，忍 受苦楚 。我一 试再试 ，争取 每天的 成功， 避免以 失败收 常在别 人停滞 不前时 ，我继 续拼搏 。