数据仓库拥有的四个特点
摘要：1、面向主题 操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。 2、集成的 面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，
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posted @ 2016-09-25 13:44
文章分类 - BI&ETL
OLTP和OLAP有何区别?
摘要：当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数
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posted @ 2016-09-25 13:23
浅谈数据仓库的基本架构
摘要：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）。其实数据仓库本身并不“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。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流
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posted @ 2016-09-25 13:07
ROW_NUMBER基本用法
摘要：2年前写得东西,现在搬到这,又补充了新的东西,虽然关于ROW_NUMBER有很多,但是自己写出来的东西可以加深理解,也不容易忘记! 项目中遇到的分页情况，用传统SQL select top 10 from a where guid not in (select top 10 from a) 这种分页
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posted @ 2016-08-18 15:42
ETL数据测试方法小结
摘要：开始接触BI，是很兴奋的，因为觉得这是一个很先进的技术，它可以协助企业做出决策。真正接触后，发现这确实是一个好东西，但是让它真正发挥作用要建立在分析结果的正确性上。 在工作中，我们经常会根据客户的需求，为客户得到他们想要的数据。比如客户的评级，客户的状态分布（在司，流失，潜在）等等，但是在做完这些后
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posted @ 2016-08-18 09:49
宽表和窄表的建设该如何选择？
摘要：宽表和窄表的建设该如何选择？ 这个问题相信纠结了很多从是数据库开发、数据仓库开发和后台开发人员；单单考虑这个问题，难给出一个绝对的答案；本人从事数据仓库开发工作到现在已经有一年半时间了，对于这个问题，我也曾经纠结过，但是是否有绝对的答案呢？事实上任何东西都没有绝对的说法。 考虑这样的一个问题，一个公
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posted @ 2016-08-17 16:43
ETL模型设计
摘要：传统的关系数据库一般采用二维数表的形式来表示数据，一个维是行，另一个维是列，行和列的交叉处就是数据元素。关系数据的基础是关系数据库模型，通过标准的SQL语言来加以实现。 数据仓库是多维数据库，它扩展了关系数据库模型，以星形架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式，但
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posted @ 2016-08-14 17:57
ETL的主要步骤
摘要：ETL(Extract Transform Loading, 数据抽取转化装载规则)是负责完成是数据源数据向数据仓库数据的转化的过程。是实施数据仓库中最重要的步骤。可以形象的说，ETL的角色相当于砖石修葺成 房子的过程。在数据仓库系统设计中最难的部分是用户需求分析和模型设计，那么工作量最大的就是ET
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posted @ 2016-08-14 17:53
BI开发之——ETL注意细节
摘要：ETL是数据抽取（Extract）、清洗（Cleaning）、转换（Transform）、装载（Load）的过程。是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。 ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数
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posted @ 2016-08-14 17:52
