（Slowly Changing Dimensions）指的是：维度表里面的数据并非是始终不变的，总会随着时间发生变化： 假设我们有一张我们公司的销售员维度表如下，记录了每个销售员的一些基本信息，那么随着时间的变化销售员可能会在各省公司间调岗，如将周杰伦调入北京分公司，针对这种变化，业务系统会直接将业务数据库中周杰伦的地址直接update为北京，而不会考虑历史变化，不过在数据仓库中由于有时我们需要
ODS 操作型数据存储，存储的是当前的数据情况，给使用者提供当前的状态，提供即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求。 ODS作为数据库到数据仓库的一种过渡形式，与数据仓库在物理结构上不同，能提供高性能的响应时间,ODS设计采用混合设计方式。 ODS中的数据是"实时值",而数据仓库的数据却是"历史值"，一般ODS中储存的数据不超过一个月，而数据仓库为10年或更多。DW 数据仓库存储是一个面向主题的
数据仓库建模方法论维度建模）1 什么是数据模型 数据模型是抽象描述现实世界的一种方法，是通过抽象的实体及实体之间的联系来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。 数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的特定模型。由下图四部分内容组成： l 业务建模，主要解决业务层面的分解和程序化。l&nb
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2023-07-24 16:58:18
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数据库和数据仓库有什么区别，小黎子以前还真没有仔细思考过这个问题。在互联网上关于这个两者之间的理论上的优点说法有很多种，真正要很好的理解并能够简洁的向客户阐述明白，让客户觉得建立数据仓库是一件值得做的事情，还是非常值得探讨一下的。 一、数据库和数据仓库存储数据的区别 个人理解数据库和数据仓库都是存储数据的地方，关键是存储数据的区别。数据仓库准确而言是一个逻辑的概念，依托RDB
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2023-12-03 09:02:04
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1 数据挖掘
1.1 数据挖掘与传统数据分析的区别 数据挖掘与传统的数据分析，如查询、报表、联机应用分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越出乎意料就可能越有价值。而传统的数据分析趋势为从大型数据库抓取所需数据并使用专
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2024-01-04 19:31:32
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数据仓库和数据挖掘是两个比较大的概念，在国外已经非常成熟，在国内随着前几年企业数据的累计、ERP的成熟，数据仓库和数据挖掘开始起步。 如何建立数据仓库和数据挖掘是个不断值得探讨和优化的问题，不仅仅在技术上，在商业应用上也是如此。随着新的技术和观念的不断引入，传统的数据仓库技术方法有了很大的改变， 基于数据仓库的应用也有了新的发展。每个企业的数据仓库根据企业特点
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2023-11-02 14:24:02
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本文导航前言：model对于数仓是最核心的东西，数据模型是数据组织和存储方法，模型的好坏，决定了数仓能支撑企业业务多久。为什么大多数企业，数仓都要重建，这不仅仅是业务拓展、发展迅速，很大一部分是因为模型建的很烂。01. 基本概念维度建模，是数据仓库大师Ralph Kimball提出的，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它
几乎每个公司都存在数据仓库多年。 尽管它们仍然与20年前一样好，并且与相同的用例相关，但它们无法解决新的，现有的挑战，并且肯定会在不断变化的数字世界中出现。 接下来的部分将阐明何时仍然使用数据仓库以及何时使用现代Live Datamart 。 什么是数据仓库（DWH）？ 数据仓库是来自不同来源的集成数据的中央存储库。 它存储历史数据 ，以为整个企业的知识工作者创建分析报告。 DWH包括存储历
在数据仓库中，维度是数据仓库概念的一个重要基础，因此维度的抽取和处理是一个重要的环节，对于不同的维度根据业务需求以及客观原因有许多不同的处理方式，以下将以SQLServer2000语法为例展开。
1 维概述
1.1 概述
维度 是多维数据集的结构性特性。它们是事实数据表中用来描述数据的分类的有组织层次结构（ 级别 ）。这些分类和级别
数据行业的名词越来越多，其中，数据湖、数据仓库和数据中台是比较热门的词汇，他们都与数据有关，他们之间又有什么区别呢？数据湖、数据仓库和数据中台，他们并没有直接的关系，只是他们为业务产生价值的形式有不同的侧重。数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。在数据湖中，可以存储数据不需要对其进行结构化，就可以运行不同类型的分析。数据仓库也称为企业数据仓库，
1.数据仓库的定义 数据仓库是一个面向主题的，集成的，时变的和非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。 面向主题的：数据仓库都围绕一些主题来组织：如顾客，供应商，产品和销售等某一特定的目的，而非组织机构的日常操作和事务管理。即：数据仓库排除对于决策无用的数据，它提供的是特定主题的简明视图。 集成的：构建数据仓库是将多个数据源的数据集成在一起，数据源可以是：关系数据库，一般文件，联机
一.数据仓库架构，是IT架构的一个分支，随着数据在企业的核心作用的增强，数据仓库的架构日益重要。数据仓库架构由于其技术选择非常广泛，看上去复杂，不过背后有一套比较稳定的思路，这也是数据仓库架构设计的一个要点，稳定中蕴含变化，变化中蕴含稳定。总 体来说，数据仓库架构分成两大块，一是硬件架构，二是软件架构。硬软架构又可以分成封闭式和开放式。封闭式硬件架构代表厂商有teradata，其硬件是 专属的，必
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2023-07-12 23:48:51
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本文主要讲解：数据仓库与数据集市建模。
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2021-07-26 13:24:20
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本文主要讲解：数据仓库与数据集市建模。
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2021-07-26 13:26:32
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数据仓库与数据挖掘概述1. 数据仓库与传统数据库传统型数据库定义：面向业务，对事物进行处理类似关系型数据库，对数据进行增删改查数据仓库定义：面向主题，集成，稳定，随时间变化的数据集，支持管理决策过程数据仓库的数据来源：DB，数据文件，其他数据运用数据ETL工具进行数据获取ETL,用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程讲解两者关系
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2023-08-10 23:05:04
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数据仓库：提供联机分析处理工具，用于各种粒度的多维数据的交互分析，有利于有效的数据泛化和数据挖掘。数据仓库是一种数据库，它与单位的操作数据库分别维护。数据仓库系统允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。特征：面向主题的：数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是单位的日常操作和事务处理集成的：通常，构造数据仓库是将多个异构数据源，如关系数据库、一般文件
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2023-10-20 17:12:13
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文章目录一、数据仓库1、概述(1)、特点(2)、组成2、OLAP技术(1)、OLAP与OLTP的比较(2)、OLAP相关概念(3)、OLAP分类二、数据挖掘1、分析方法2、数据挖掘与数据仓库的关系 一、数据仓库数据仓库通常指一个数据库环境，而不是指一件产品。它提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的数据库中通常不方便得到。1、概述(1)、特点面向主题 主题是一个抽象的概念，指用户使
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2023-08-10 10:36:08
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未来教育第十四章题目笔记_数据仓库与数据挖掘1、关联规则挖掘是发现交易数据库中不同商品之间的联系；无监督学习算法对类别并没有规定明确的前提条件。 2、数据仓库是为了构建新的分析处理环境而出现的一种数据存储和组织的新技术。 数据仓库有若干特征，包括不可更新性和随时间变化性。 不可更新性：用户在提取仓库中的数据进行分析时，并不会同时对仓库中的数据进行更新操作 数据变化性：数据每隔一段时间进行数据的更新
数据集市数据集市的概念数据集市与数据仓库的区别数据集市设计参考资料 数据集市的概念数据集市是数据仓库的一种简单形式，通常由组织内的业务部门自己建立和控制。一个数据集市面向单一主题域，如销售、财务、市场等。数据集市的数据源可以是操作型系统(独立数据集市)，也可以是企业级数据仓库(从属数据集市)。数据集市与数据仓库的区别不同于数据集市，数据仓库处理整个组织范围内的多个主题域，通常是由组织内的核心单位
?最近在复习一些数据仓库和维度建模的知识，之前博客也写过，那就一起整理一下，对往期内容感兴趣的同学可以参考?：?废话不多说，让我们开始今日份的学习吧。 目录1.数据技术的发展历史2. 数据库and数据仓库3. 数据仓库基本概念3.1 数据仓库的发展历史3.2 数据仓库的基本概念3.3 数据仓库的定义3.4 数据仓库的应用4. 维度模型基本概念5. 事实表的设计5. 维度表的设计6. 元数据管理7.
