71、实时数据仓库DWS层商品宽表数据转sql编写

youfanedu 2023-01-13 03:17:13

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1. 对刚刚提到的三种架构做一个总结并谈谈对其应用场景的理解 2. 粒度举例 3. 维度举例 1. 截图内容：创建的个人数据库及两个模式 2. 截图内容：ori

内容概要：本文档《数仓建设指南》系统阐述了数据仓库的建设流程、模型设计原则、建模方法、命名与开发规范以及数据治理等内容。重点介绍了数仓分层架构（如ODS、DWD、DWS、DM等），强调高内聚低耦合、核心与扩展模型分离、公共逻辑下沉等设计原则，并详细说明了维度建模（星型、雪花、星座模型）与ER模型的应用场景。同时，文档提供了完整的命名规范、表设计规约、SQL编写规范及生命周期管理策略，结合HDSP平台的实际开发流程，涵盖数据采集、处理、质检、推送及任务调度等环节，旨在指导数据开发人员构建稳定、高效、可维护的数据仓库体系。; 适合人群：面向初级数据开发人员提供基础指导，同时为中高级数仓工程师提供实践经验与设计思路，适用于参与企业级数据仓库建设的技术人员，特别是使用HDSP平台进行数据开发的团队成员。; 使用场景及目标：①指导数据仓库项目的标准化开发流程，确保模型设计合理、代码规范统一；②帮助开发者理解数仓分层逻辑、维度建模方法及常见表类型（如拉链表、增量表、快照表）的应用场景；③规范SQL开发、任务调度与数据治理，提升数据质量与系统可维护性；④支持项目上线部署与跨环境迁移，保障数据链路稳定运行。; 阅读建议：建议结合文档中提供的建模案例、SQL脚本示例及HDSP平台操作流程进行实践，重点关注数仓分层设计、维度建模选择、命名规范与SQL优化原则。对于关键环节如增量同步、数据质检、任务迁移等，应参考文档中的“踩坑”提示与最佳实践，避免常见问题。同时推荐延伸阅读《数据仓库工具箱》《大数据之路》等资料以深化理论认知。

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