宽表数据仓库（数据仓库宽表设计范例）

本篇目录：

1、数据仓库的功能包括2、文件管理里面的dwd是什么意思可以删除吗3、数据仓库分层架构深度讲解4、数据仓库的含义是什么?数据仓库和数据库的区别是什么?5、数据平台整体架构篇6、大数据数仓建设性能优化方案

数据仓库的功能包括

首先数据仓库功能包括ETL设计，包括数据的抽取同步、数据清洗、数据转换。其次包括数据分层，一般会划分为ODS层、CM层、ML层。最后包括数据初步建模。

数据仓库组织的最根本目的就是能够更加便利，有序的进行仓库管理，让仓库数据化，可以让管理更加的便利的同时，更加的科学，安全。

数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。

文件管理里面的dwd是什么意思可以删除吗

1、DWD：data warehouse detail 细节数据层，有的也称为 ODS层，是业务层与数据仓库的隔离层。DWB：data warehouse base 基础数据层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层。

2、EXE可执行的程序文件，与COM内部结构不相同，最突出是长度没有限制。COM可执行的二进制代码系统程序文件，特点非常短小精焊，长度有限制。ASM汇编程序文件为二进制代码文件，可以打个比方，它就像BASIC中的.BAS程序文件一样，为不可执行文件。

3、而那么打开里面没有邮件的，*.DBX只有59KB，回收站里面的对应*.BAK文件比59KB要大很多。现在我已经把回收站里面的所有*.BAK文件做了保存。据说*.BAK文件是OE的备份文件。

数据仓库分层架构深度讲解

数据仓库的五层架构：ODS数据准备层；DWD数据明细层；DW(B/S)数据汇总层；DM数据集市层；ST数据应用层。数据仓库，英文名称为DataWarehouse，可简写为DW或DWH。

数据分层每个企业根据自己的业务需求可以分成不同的层次，但是最基础的分层思想，理论上 数据分为三个层 ， 数据运营层 、 数据仓库层 和 数据服务层 。

数据仓库层：DW（Data Warehouse）数据仓库层是我们在做数据仓库时要核心设计的一层，在这里，从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。

数据仓库的含义是什么?数据仓库和数据库的区别是什么?

1、数据库与数据仓库的本质差别如下：\x0d\x0a逻辑层面/概念层面：数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的，都是通过某个数据库软件，基于某种数据模型来组织、管理数据。

2、数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

3、◆集成的：数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

数据平台整体架构篇

1、数字化平台总体架构包括“一云”、“二网”、“三平台”。“一云”城市云数据中心基于开放架构，为城市建设融合、开放、安全的云数据中心，整合、共享和利用各类城市信息资源，提升政府服务与决策效率和合理性。

2、数字化平台总体架构有数字化转型战略、数据中心台、数据平台、业务应用方案、IT基础设施。数字化转型战略 明确企业的数字化转型目标、愿景和战略，以指导和统一各个部门的行动。

3、Kappa架构 在Lambda 的基础上进行了优化，将实时和流部分进行了合并，将数据通道以消息队列进行替代。优点：解决了Lambda架构里面的冗余部分，以数据可重播的思想进行了设计，整个架构非常简洁。

4、数据访问：这个就比较简略了，看你是经过什么样的方法去查看这些数据，图中示例的是因为B/S架构，终究的可视化结果是经过浏览器访问的。关于大数据平台架构有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。

大数据数仓建设性能优化方案

对于大数据体系下的SQL的优化而言，主要集中在两个大的方面进行：减少数据输入和避免数据倾斜。减少数据输入是最核心的一点，如果数据输入量太大，就会占用很多的计算资源。

敏捷型数据集市 数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。

DWS是Data Warehouse Service的缩写，中文名称为数据仓库服务。

谨慎选择一个能够最大限度的满足需求的解决方案。 数据存储中的性能技巧 一旦所有的数据采集步骤完成后，数据将进入持久层。 在本节中将讨论一些与数据数据存储性能相关的技巧包括物理存储优化和逻辑存储结构(数据模型)。

避免进行null判断 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，这里最好不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库。

到此，以上就是小编对于数据仓库宽表设计范例的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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