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数据仓库十大主题模型,数据库基础知识

张世龙 05-05 13:12 89次浏览

一、数据仓库分层

ODS层(存储原始数据层、原始数据,直接加载原始日志、数据,不直接处理数据的DWD层)清洗ODS层的数据(空值、脏数据、超出极限范围的数据)、降维退出致敏等DWS层) DWT层:以DWS为基础,按主题汇总ADS层。 为各种报告提供数据2、数据仓库为什么要分层简化复杂问题,将复杂任务分解为多个层来完成,每层只处理简单任务,使问题更容易识别。 可以减少重复开发,规范数据分层,减少中间层数据的大量重复计算,提高一次计算结果的复用性。 隔离原始数据:无论数据异常还是数据敏感,都将实际数据与统计数据分离。 三、数据集市和数据仓库概念数据集市(Data Market ),目前市面上的公司和图书对数据集市有不同的概念。 数据集市是一个小型数据仓库,通常有更少的数据、更少的主题区域和更少的历史数据,因此属于部门级,通常只能为一个地区的管理员提供服务。 数据仓库是企业级的,为整个企业各部门的运营提供决策支持手段。

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