数据仓库，是越来越流行的数据解决方案。传统烟囱式的数据开发模式，显然不能满足日益增长的数据需求，而作为大数据量化方案、解决大数据问题、发掘数据价值的大数据仓库被很多公司采纳使用。想要建设好数据仓库，就要了解数据仓库模型设计及其原理、怎样处理数据仓库建设的需求分析？又如何处理基础数据元和维度表、事实表？下面就来简单谈谈数据仓库。一、什么是数据仓库？数据仓库的概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，用于支持管理决策、商业营销、运营分析。数据仓库实际上是一种数据存储，它将各种异构数据源中的数据集成在一起，并保持其语义一致，为企业决策提供支持。1.面向主题。在较高层次对数据综合
前文已经简单介绍了什么是数据仓库，数据仓库事实表、维表等相关概念。在了解这些概念之后，我们要建设符合企业要求，能支持业务使用、运营分析的数据仓库。然而在对数据建模之前，我们要对整个业务系统有深刻的理解，只有深度理解了公司内的业务，在数仓建设过程中才会抽象出公共维度的事实宽表，减少数据重复建模、提升数据质量。一、维度建模方法论数据仓库建模方法论有多种：分别是维度建模、范式建模、DataVault模型、Anchor模型。而在企业中最流行，最常用的数仓建模方式便是维度建模。1、维度模型按数据组织建模类型划分可分为星型模型、雪花模型、星座模型。前文中已经介绍了相关概念，这里不再做过多赘述。1.1、星型
[Hadoop]数仓工具Hive的安装部署📕作者：喜欢水星记🏆系列：Hadoop高可用集群🔋收藏：本文记录我搭建过程供大家学习和自己之后复习，如果对您有用，希望能点赞收藏加关注Hive的简介Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。最初，Hive是由Facebook开发，后来由Apache软件基金会开发，并作为进一步将它作为名义下ApacheHive为一个开源项目。Hive建立在Hadoop基础之上,Hive与Hadoop紧密集成，其设计可快速对PB级数据进行操作。H
本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)性能调优：表扫描时过滤行数过多引起的性能瓶颈问题案例》，作者：O泡果奶~。1、【问题描述】SQL语句执行过程中，对12亿数据量的大表进行扫描，过滤99%的数据仅留617行数据，性能瓶颈位于扫描该表这里。2、【原始语句】setsearch_path='bi_dashboard';WITHF_SRV_DB_DIM_PRD_DAS(SELECTEXTERNAL_NAMEFROM(SELECTMKT_NAMEEXTERNAL_NAMEFROMBI_DASHBOARD.DM_MSS_ITEM_PRODUCT_DPRDWHEREPRD.COMPANY_BRAN
本文分享自华为云社区《GaussDB数据库SQL系列-行列转换》，作者：Gauss松鼠会小助手2。一、前言在构建数据仓库或做数据分析时，需要对原始数据的结构进行一定的处理，有时涉及到“行转列”，有时涉及到“列转行”，那么这两个转换的方式具体是什么，有什么差异，怎么实现，今天我们将以GaussDB数据库为例，给大家做一下讲解。二、简述1、行转列概念即将多行一列数据转为一行多列显示。通常转化后将某一列分类后的值作为新的列名，将此值对应的多行数据显示成一行。2、列转行概念即将一行多列数据转成多行一列显示。通常将转化后的列名为某一行中某一列的值，来识别原先对应的数据。三、GaussDB数据库的行列转换
数仓删数一、源头逻辑删除二、源头物理删除方案一:物理删除方案二:逻辑删除一、源头逻辑删除源头有逻辑删除标志的话,数仓直接同步过来,推数的时候可限制isvalid=1二、源头物理删除数仓中的数据需要与源头进行全量核对方案一:物理删除a、新建一张临时表--primary_key表示要删除数据的主键createtablesys_delete_tmp(primary_key);b、找出已删除数据,插入这张临时表withv_deleteas(
在一起，共迎新机遇！8月25-26日，2023华为数据存储用户精英论坛在西宁召开。酷克数据作为国内云原生数据仓库的代表企业，也是华为重要的生态合作伙伴，受邀参与本次论坛，并展示了云数仓领域最新前沿技术以及联合华为打造的云数仓联合解决方案。在本次论坛上，华为发布了分布式存储全闪新品OceanStorPacific9920。酷克数据核心产品HashData云数仓通过与华为OceanStorPacific的适配与优化，形成联合解决方案，为企业数字化转型提供高效、稳定数据底座。联手打造高效稳定数据底座HashData和华为的联合解决方案，采用计算、存储分离的设计，两者可以独立扩缩容，充分发挥云计算的弹
本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)性能调优：实时场景下表行数估算不准确引起的的性能瓶颈问题案例》，作者：O泡果奶~。本文针对实时场景下SQL语句因表行数估算不准确而导致语句执行超时报错的案例进行分析。1、【问题描述】实时场景下，select查询语句执行时间过长，该语句verbose执行计划中存在nestloop，且使用hint(set(enable_index_nestloopoff))无法生效。2、【原始语句】select*from(selectwo.work_order_id/*工单id*/,wo.work_order_code/*工单编码*/,wo.work_order_na
I.传统数仓的演进：云数仓近年来，随着数据“爆炸式”的增长，越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值，从其中提取商机并洞见未来，则成了现代企业和组织不可忽视的命题。随着数据量级和复杂度的增大，数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时，传统OLAP技术架构中的痛点变得越来越明显，如扩容缩容耗时长，导致资源利用率偏低，成本居高不下；以及运维配置复杂，需要专业的技术人员介入等。为了解决这类问题，云数仓的概念应运而生。和传统数仓架构不同的是，云原生数仓借助于云平台的基础资源，实现了资源的动态扩缩容，并最大化利用资源，从而达到Payasyougo按实际用量付费的模式。
首先回答一个问题,数仓工程师的职责是什么?个人认为就是要使得数据流通起来,把数据从一个地方传输到另一个地方,在当前的大数据技术发展背景下,大多数的数仓人员都是使用SQL来实现数据的流通的,大数据技术SQL化对企业来说是好事,更容易维护,更容易找到下一个开发者,但是对从业人员是坏事,SQL谁不会写啊,换言之就是门槛低,没有较高的职业壁垒,于是我们焦虑了....确实如此,好用的工具必然要淘汰难用的工具的,工具是越来越好用的,易用的,比如是Kylin,2016年左右还是有非常多的互联网公司使用的,但是现如今几乎没有一线的互联网公司使用的,这是出现了更好用的工具,例如是clickhouse,starr
