99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

熱線電話:13121318867

登錄
首頁(yè)精彩閱讀干貨 | 你想知道的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)知識(shí),這里都有!
干貨 | 你想知道的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)知識(shí),這里都有!
2020-11-19
收藏

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse)是一個(gè)面向主題的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、穩(wěn)定的(Non-Volatile)、反映歷史變化的(Time Variant)數(shù)據(jù)集合,用于支持管理決策。

  • 面向主題:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)側(cè)重于數(shù)據(jù)分析工作,所以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題進(jìn)行組織和存儲(chǔ)。
  • 集成:對(duì)原有分散的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)系統(tǒng)加工、整理,消除源數(shù)據(jù)中的不一致性。
  • 穩(wěn)定:數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以后只需要定期的加載、刷新,不需要頻繁修改。
  • 反映歷史變化:出于決策的需要,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)都要標(biāo)明時(shí)間屬性。通過(guò)這些數(shù)據(jù)信息,對(duì)企業(yè)的發(fā)展歷程和未來(lái)趨勢(shì)做出定量分析預(yù)測(cè)。

——數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的區(qū)別

數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)其實(shí)很相似,都是通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng),來(lái)組織、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)。 它們的不同之處在于:

數(shù)據(jù)庫(kù)是存放原始數(shù)據(jù)的集合,主要存儲(chǔ)業(yè)務(wù)流程中的事務(wù)性數(shù)據(jù),如銀行交易、訂單記錄等。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)庫(kù)概念的升級(jí),是存放加工處理后的數(shù)據(jù)集合,主要存儲(chǔ)從數(shù)據(jù)庫(kù)中整合、匯總后的數(shù)據(jù),用于針對(duì)某些主題的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,側(cè)重決策支持。

單從概念上講有些晦澀,任何技術(shù)都是為應(yīng)用服務(wù)的,結(jié)合應(yīng)用可以很容易地理解。以銀行業(yè)務(wù)為例,數(shù)據(jù)庫(kù)是銀行事務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺(tái),客戶在銀行做的每筆交易都會(huì)寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù),被記錄下來(lái)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺(tái),它從事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)獲取數(shù)據(jù),并做匯總、加工,為決策者提供決策的依據(jù)。比如,某銀行某分行一個(gè)月發(fā)生多少交易,該分行當(dāng)前存款余額是多少。如果存款又多,消費(fèi)交易又多,那么該地區(qū)就有必要加設(shè)ATM了。 顯然,銀行的交易量是巨大的,通常以百萬(wàn)甚至千萬(wàn)次來(lái)計(jì)算。事務(wù)系統(tǒng)是要求時(shí)效性的,客戶存取一筆錢(qián)等待幾十秒是無(wú)法忍受的,這就要求數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)響應(yīng)。而分析系統(tǒng)是事后的,它要提供關(guān)注時(shí)間段內(nèi)所有的有效數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是海量的,匯總計(jì)算起來(lái)也要慢一些,但是,只要能夠提供有效的分析結(jié)果就達(dá)到目的了。

數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的區(qū)別,實(shí)際上就是OLTP與OLAP的區(qū)別。

  • 操作型處理,叫聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP(On-Line Transaction Processing),也可以稱(chēng)面向交易的處理系統(tǒng),它是針對(duì)具體業(yè)務(wù)在數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)機(jī)的日常操作,通常對(duì)少數(shù)記錄進(jìn)行查詢(xún)、修改。用戶較為關(guān)心操作的響應(yīng)時(shí)間、數(shù)據(jù)的安全性、完整性和并發(fā)的支持用戶數(shù)等問(wèn)題。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)管理的主要手段,主要用于操作型處理。
  • 分析型處理,叫聯(lián)機(jī)分析處理OLAP(On-Line Analytical Processing),支持復(fù)雜的分析操作,側(cè)重決策支持,并且提供直觀易懂的查詢(xún)結(jié)果。

基本每個(gè)企業(yè)都會(huì)經(jīng)歷從數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的階段,以電商行業(yè)為例:

  • 電商行業(yè)早期入行門(mén)檻低,找個(gè)外包團(tuán)隊(duì),做一個(gè)網(wǎng)頁(yè)前端 + 幾臺(tái)服務(wù)器 + 一個(gè)MySQL,就能開(kāi)門(mén)迎客了。
  • 第二階段,流量來(lái)了,客戶和訂單都多起來(lái)了,這個(gè)時(shí)候就需要升級(jí)架構(gòu)變成多臺(tái)服務(wù)器和多個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)(分布式存儲(chǔ)),這個(gè)階段的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和指標(biāo)還可以勉強(qiáng)從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)里查詢(xún)。
  • 第三個(gè)階段,隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),面臨的業(yè)務(wù)問(wèn)題越來(lái)越復(fù)雜。領(lǐng)導(dǎo)者關(guān)心的問(wèn)題,從最初非常粗放的:“昨天的收入是多少”、“上個(gè)月的 PV、UV 是多少”,逐漸演化到非常精細(xì)化和具體的用戶消費(fèi)行為分析,如“20~30歲女性用戶在過(guò)去五年的第一季度化妝品類(lèi)商品的購(gòu)買(mǎi)行為在促銷(xiāo)活動(dòng)方案中的表現(xiàn)”。 這類(lèi)非常具體且能夠?qū)緵Q策起到關(guān)鍵性作用的數(shù)據(jù),很難從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)從調(diào)取出來(lái)。原因在于: 1、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是為了完成交易而設(shè)計(jì)的,不是為了查詢(xún)和分析的便利設(shè)計(jì)的。 2、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)大多是讀寫(xiě)優(yōu)化的,即又要讀(查看相關(guān)的商品信息),也要寫(xiě)(產(chǎn)生訂單,完成支付)。因此對(duì)于大批量的數(shù)據(jù)讀?。◤?fù)雜的查詢(xún)指標(biāo))是支持不足的。 為了解決此類(lèi)問(wèn)題就需要建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),它的作用在于: 1、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為了分析和查詢(xún)的便利而設(shè)計(jì)。 2、只讀優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫(kù),即不需要它寫(xiě)入速度多么快,只要做大量數(shù)據(jù)的復(fù)雜查詢(xún)的速度足夠快就行了。

——ETL

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常從多個(gè)數(shù)據(jù)源中提取,整合、匯總后成為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的歷史記錄。多個(gè)數(shù)據(jù)源(內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)、外部文件、爬蟲(chóng)、第三方API等等)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式不同,所以需要經(jīng)過(guò)抽取、清洗、轉(zhuǎn)換。 數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的處理過(guò)程就是ETL(Extract-Transform-Load):

常用的ETL工具:Datastage、Informatica、Kettle

——數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的分層存儲(chǔ)

一般來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)會(huì)至少分為ODS、DSA、EDW三個(gè)層級(jí),當(dāng)然層級(jí)的名稱(chēng)每個(gè)公司可能不同,這里主要是在作用上進(jìn)行區(qū)分解釋。

  • ODS層存儲(chǔ)的是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)在一個(gè)時(shí)間范圍內(nèi)新增或更新的數(shù)據(jù),它的存儲(chǔ)是線性增長(zhǎng)的,有數(shù)據(jù)發(fā)生變化,ODS才會(huì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),相當(dāng)于是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的一個(gè)拷貝。
  • DSA層是經(jīng)由ODS層抽取、清洗、轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)。
  • EDW層是對(duì)DSA層進(jìn)行業(yè)務(wù)模型的抽象之后的合并層,將一些冗余的庫(kù)表簡(jiǎn)化,做成比較利于數(shù)據(jù)抽取的庫(kù)表。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的輸入就是各種各樣的數(shù)據(jù)源,最終的輸出是用來(lái)為企業(yè)做數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)報(bào)表。

——常用的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

Hive是基于Hadoop數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具,可以對(duì)存儲(chǔ)在HDFS上的文件數(shù)據(jù)集進(jìn)行查詢(xún)和分析處理。Hive對(duì)外提供了類(lèi)似于SQL語(yǔ)言的查詢(xún)語(yǔ)言 HiveSQL,在做查詢(xún)時(shí)將HiveSQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)換成MapReduce任務(wù),在Hadoop層進(jìn)行執(zhí)行。

HDFSHadoop的分布式文件系統(tǒng),在這里作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)層。圖中的Data Node就是HDFS的眾多工作節(jié)點(diǎn)。

MapReduce是一種針對(duì)海量數(shù)據(jù)的并行計(jì)算模型,可以簡(jiǎn)單理解為對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)分片的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和合并。

Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)配備性能最高、最可靠的大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺(tái),能夠高速處理海量數(shù)據(jù),其性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于Hive。


——熱門(mén)課程推薦:

想學(xué)習(xí)PYTHON數(shù)據(jù)分析與金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型精英訓(xùn)練營(yíng),您可以點(diǎn)擊>>>“人才轉(zhuǎn)型”了解課程詳情;

想從事業(yè)務(wù)型數(shù)據(jù)分析師,您可以點(diǎn)擊>>>“數(shù)據(jù)分析師”了解課程詳情;

想從事大數(shù)據(jù)分析師,您可以點(diǎn)擊>>>“大數(shù)據(jù)就業(yè)”了解課程詳情;

想成為人工智能工程師,您可以點(diǎn)擊>>>“人工智能就業(yè)”了解課程詳情;

想了解Python數(shù)據(jù)分析,您可以點(diǎn)擊>>>“Python數(shù)據(jù)分析師”了解課程詳情;

想咨詢(xún)互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng),你可以點(diǎn)擊>>>“互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)就業(yè)班”了解課程詳情; 

想了解更多優(yōu)質(zhì)課程,請(qǐng)點(diǎn)擊>>>

數(shù)據(jù)分析咨詢(xún)請(qǐng)掃描二維碼

若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi

數(shù)據(jù)分析師資訊
更多

OK
客服在線
立即咨詢(xún)
客服在線
立即咨詢(xún)
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn):http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }