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数据仓库 与SIG系统的理解

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数据仓库

可以简单理解为 与事务性数据库相对于的另外一个概念 可以通过关系型数据库来用于保存大量的历史数据 用于在生产中分析数据 给用户提供一些 规律性的决策总结性依据 从而提高生产效率  

 

数据仓库从功能结构上来说最少要包括 数据获取(Data Acquisition) 数据存储(Data Storage) 数据查询(Data Access)关键部分 对应到SIG系统中 分布式 DAS 组件获取数据  ETL组件 以及 NOde组件用于数据存储 显然 UI报表查询组件对应查询。

 

存储与查询是数据仓库系统 最核心最关键的部分 Sig系统中 ETL  NOde 组件 具有汇总 清理数据的功能。

 

元数据的概念  数据仓库内的数据结构以及 建立方法的数据

从用途上可以分为两类 客户元数据 (跟客户紧密相关的数据) 用户元数据(系统维护相关的数据 以及辅助客户相关的数据)

 

数据仓库 在范围上可以分为 企业级 数据仓库 和部门级数据仓库(SIG 系统更像是没有区分这些  部门级也就是数据集市)

数据集市 是数据仓库的一个子集  

两者的比较可以再下图中看出来(附件中)

 

 数据仓库与数据集市的区别

一般被描述成星型结构或雪花结构有一个

事实表(如SIG系统里面的 流量原始入库表等) 以及对应多个维度表(例如SIG 系统里面的 存储周期)两个基本元素组成

详细数据

   简单的 数据集市中的 原始表中的数据(SIG系统中的 5分钟表 数据)


汇总数据

  根据存储周期汇总后的 天表 小时表 月表数据

  

 

 

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