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数据仓库分层是什么意思
一方晴空
2017-08-07 11:05:30
看数据仓库的PPT,里面有数据仓库架构,其中架构中分什么基础数据层,数据缓冲层,到最后的数据应用层,这是逻辑上的分层还是物理上的分层,比如就一台机器上装的oracle数据库能实现吗。
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数据仓库分层是什么意思
看数据仓库的PPT,里面有数据仓库架构,其中架构中分什么基础数据层,数据缓冲层,到最后的数据应用层,这是逻辑上的分层还是物理上的分层,比如就一台机器上装的oracle数据库能实现吗。
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LiIce_Java
2018-02-11
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逻辑上的分层
卜塔
2017-09-14
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一般的生产环境中,数据都有粒度之分。数据从低粒度级也就是基础数据层,通过存储过程或者其他的etl工具加工到我们想要的汇总数据,也就是高粒度的数据,而数据从低粒度级别向高粒度级别转换的过程不是一步到位的,而是逐步完成的,这也就出现了你说的数据缓冲层。在生产环境中,缓冲层是很有用的,因为底层数据往上层汇总时,有些数据我们不需要重复加工,在缓冲层加工一次就可以被其他的上层表调用。 举个例子:我公司是一家保险公司,使用的是oracle数据库。数据一般是从核心系统通过接口抽取到接口表中,加工成低粒度级别的数据表。然后接口表数据再通过存储过程加工到缓冲表中(buffer层),缓冲表中的数据是轻度综合的汇总数据。缓冲表数据进一步加工就可以到上层的高度综合的汇总表(fact表,也叫事实表)。最后BI前台就可以通过接口调取高度综合的汇总表中的数据,形成直观的前台数据。 希望能够帮到你。
灰哥
2017-08-29
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数据分层并不是一个片面的说法,他是数据仓库解决方案中,数据架构设计的数据逻辑结构,比如数据缓冲层,基础数据层,在仓库架构设计中意思是数据先进入缓冲层,然后再进入基础数据层,这些数据层既是逻辑上的,也是物理上的,逻辑上按这些层次分,物理上会在数据仓库实施过程中也构建这些层,如:数据缓冲层可能是文件,但基础数据层确是实体表,中间通过ETL工具来实现从缓冲从到基础数据层的加工过程,数据分层在整个数据仓库实现中只是为了更好的对各个层次的数据进行管理,每一层是有每一层的用处的,在比如:缓冲层,是为了降低和源系统的耦合度,避免所有的数据加工操作都直接和源系统直连,影响原系统正常运行,比如基础数据层,在基础数据层会对数据进行一定的清洗、标准化,整合的动作,形成后期可用的基础数据,等等。。 你提的问题只是数据仓库的局面,还有很多概念的东西。
gadflyyy
2017-08-09
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能啊,用schema隔开
数据仓库
分层
架构
1:
数据仓库
的基本概念
数据仓库
的英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。
数据仓库
的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision Support)。它出于分析性报告和决策支持的目的而创建。
数据仓库
本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据,数据来源于外部,并且开放给外部应用,这也是为什么叫“仓库”,而不叫“工厂”的原因。 2:
数据仓库
的主要特征
数据仓库
是面向主题的(Subject-Oriented)、集成的(Integrat
数据仓库
分层
设计思想
为什么要对
数据仓库
进行
分层
合理的
数据仓库
分层
一方面可以减少耦合,提高重用性,可读性,可维护性,另一方面还可以提高操作效率,影响数据需求迭代的速度。实际上,它影响了产品的及时性。建立数据层次结构可以优化公共层,避免烟囱发展,可见适当合理的
数据仓库
分层
极为重要。 通用
分层
设计思路 工作上,我们一般会将数据模型分为三层:数据运营层(ODS)、
数据仓库
层(DW)和 数据应用层(APP)。可以这样理解为:ODS 层存放的是接入的原始数据,DW层是存放我们要重点设计的
数据仓库
中间层数据,APP是面向业务定制
数据仓库
详解及
分层
理论
目录
数据仓库
定义
数据仓库
的特点
数据仓库
的作用
数据仓库
与传统数据库的区别
数据仓库
的架构
数据仓库
的要求什么是
数据仓库
分层
数据仓库
分层
的原因
数据仓库
具体的
分层
说明
数据仓库
定义
数据仓库
是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合,用于对管理决策过程的支持。
数据仓库
本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据,数据来源于外部,并且开放给外部应用使用。
数据仓库
的特点 面向主题的:
数据仓库
都是基于某个明确的主题,仅需要与该主题相关的数据,其他的无关细节将会被去掉。 集成的
数据仓库
是什么?
对于大数据的学习者来讲,深入理解
数据仓库
是很重要的。本文将对
数据仓库
的基本概念进行讲解,大家可以在看完
数据仓库
的概念、主要特征以及
分层
架构之后,真正理解
数据仓库
是什么。
数据仓库
,全称是Data Warehouse,简写DWH。
数据仓库
的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。正因为它叫 “仓库”,而不是叫“工厂”。所以
数据仓库
本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据。数据来源于外部,并且开放给外部应用。
数据仓库
分层
结构学习
抽取层和转换层负责将数据从数据源中抽取出来,并进行清洗和转换,保证进入数据存储层中的数据的质量和准确性;转换层的主要目的是将抽取层中的数据按照业务需求进行转换,将其转换成符合
数据仓库
规范的形式,并将其存储到
数据仓库
的数据存储层中。
数据仓库
是现代企业数据架构中的重要组成部分,它是一种集成的、稳定的、跨部门的数据存储系统,旨在为企业提供全面的数据分析、数据挖掘和决策支持服务。的
分层
结构是
数据仓库
的核心,它能够将
数据仓库
中的数据按照业务逻辑结构进行分类和管理,方便
数据仓库
的管理员和使用者对数据进行操作和管理。
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