摘要：数据仓库中常见的模型有：范式建模，雪花模型，星型建模，事实星座模型. 星型模型 星型模型是数据集市维度建模中推荐的建模方法。星型模型是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。星型模型的特点是数据组织直观，执行效率高。因为在数据集市的建设过程中，数据经过了预处理，比如按照维度进行了 阅读全文

摘要：结合Inmon和Kimball的集线器式和总线式的数据仓库的优点，分层为ODS【-MID】-DW-DM-OLAP/OLAM/app ODS层是将OLTP数据通过ETL同步到数据仓库来作为数据仓库最基础的数据来源。在这个过程中，数据经过了一定的清洗，比如字段的统一，脏数据的去除等，但是数据的粒度是不会 阅读全文

摘要：范式建模 Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM）的数据仓库架构。操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，然后通过ODS的数据建设原子数据的数据仓库EDW，EDW不是多维格式的，不方便上层应用做数据分析，所以需要通过汇总建设成多维格式的数据集市层。优势：易于维护，高度集成；劣势：结构死板，部署周期较长 范式建模应用在EDW层 一个符合第三范式的关系必须... 阅读全文

摘要：数据仓库有很多类型的架构方式，按照发展的历程上，主要有如下几类标志性。 独立的数据集市架构。 在最早期的数据仓库建设中，大多是以部门为单位搭建数据仓库，也就是数据集市，供整个部门使用。这样能够很快的构建好数据仓库，但是缺点是很容易产生不同部门因数据计算口径不同而导致的数据产出结果不一致。当然对于小公司来讲，构建一个公司级的数据集市也是能够满足需求的。 联邦式的数据仓库架构。不同的部门构建出不同... 阅读全文

摘要：数据库是最常听到的名词之一了，但是当提到数据仓库的时候，就会疑问，数据仓库是数据库吗？ 如果不是，数据仓库是什么，用来干什么的呢？ 平时遇到这个问题一般还真是不好简单明了的回答，因为也的确不是一两句话说的清的。那么数据仓库到底是什么呢，跟数据库有什么区别呢？ 数据仓库是什么呢？ 数据仓库是面向主题的 阅读全文

摘要：分布式计算是把一个需要巨大计算能力的任务分解成若干部分，然后分配给多个计算机来处理，处理完的结果汇总在一起得到最终的结果。 并行计算是在时间上同时运行的计算，并发是在一段时间内处在运行和等待的计算。比如说有两台服务器（进程），并行的数量是2，并发可以是1000， 这样是指在两台服务器上可以有1000 阅读全文

摘要：用途：在做项目总结以及阶段性报告等的时候，可以很好的帮自己对整个工作过程进行梳理和总结，很好的表现出自己分析问题的清晰性、条理性和逻辑性。 定义：STAR法则是情境(situation)、任务(task)、行动(action)、结果(result)四项的缩写。 解析： 情境(situation)：指 阅读全文