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数据仓库数据模型设计是构建数据仓库的核心过程之一。其目的是将多个数据源中的数据整合到一个统一的数据模型中，以支持业务分析和决策。然而，在数仓建设的过程中，由于未能完全按照规范操作， 从而导致数据仓库建设比较混乱，常见以下问题：本文主要探讨关于数仓数据模型建设的一些方法论和经验，通过此篇文章你可以收获：应用层和公共层模型设计的方法如何定位各个分层之间的边界各个分层模型设计该注意什么数仓分层标准ODS

主数据主要管理多百个业务系统享的重要数据，比如公司组织架度构、物料编号、客户资料等等数据，国知辰机器人的主数据管理系统（MDM）能够道根据公司具体业务情况，回搭建主数据管理系统，实现企业答数据资产管理的信息化。主数据是指用来描述企业核心业务实体的数据，是企业核心业务对象、交易业务的执行主体。是在整个价值源链上被重复、共享应用于多个业务流程的、跨越各个业务部门和系统的、高价值的基础数据，是各业务应用

熟悉市场主流BI产品，包括但不局限于Tableau/帆软/PowerBI/SuperSet等,有Tableau/PowerBI/帆软等产品负责或者技术负责经验者优先；Tableau软件分为 Tableau Public(免费) 和 Tableau Desktop(商业) 两个版本。商业版本，Tableau 是按月按用户数来进行收费，以下是其官网下的一个收费情况截图。产品功能整体上功能模块有数据源、

不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。数仓（Data Warehouse）是指一个用于集成和管理大量数据的系统，旨在支持企业的决策制定和分析业务需求。它是一个经过优化设计的数据库，用于存储历史和当前的业务数据，为企业提供一个可靠、安全、稳定的数据源，以支持管理和决策制定。数仓通常由数据提取、转换、加载（ETL）和数据存储等组成，支持在线分析处

业务的拉扯以及主导设计，告知开发怎么去做。，和业务的拉扯以及主导设计，告知开发怎么去做。首先 需要说的就是系统的错误跟踪问题，开发人员设计数据字典的时候，往往考虑到的业务应该怎样怎样，但是不会考虑到业务如果错了会怎样怎样，如果出错该如何简单定位错误数据，如何简单找出错误日志；其次，是这个数据库的架构在设计中需要考量的因素。 在7*24小时的系统中，数据字典的设计本身是需要考虑到高可用，复制，移植，

一、数据仓库与数据库的区别1、数据仓库是集成的，数据库为单一的业务提供服务。2、BI结构：数据整合层、数据服务层、应用分析层、信息展现层3、数据层库结构    ODS(临时存储层)，一般都是贴源设计、业务数据库是什么，ODS层就是什么PDW/DW(数据仓库层)，将年月日，拆分成年、月、日字段，一般采用Int类型;通过ODS层到DW层的etl脚本对数据进行数据清洗、进行设计。分部

Navicat 8 for MySQL 转存储SQL文件的时候提示 1146 - Table 'mysql.event' doesn`t existhttps://www.pudn.com/news/624ecebefc37f87c24e7edd1.html

物理备份：数据库操作系统的物理文件（如数据文件，日志文件等）的备份物理备份的方法：冷备份（脱机备份）：是在关闭数据库时候进行的热备份（联机备份）：数据库处于运行状态，依赖于数据库的日志文件温备份：数据库锁定表格（不可写入但可读）的状态下备份操作逻辑备份：对数据库逻辑组件（如：表等数据库对象）的备份完全备份:每次对数据库进行完整的备份 差异备份:备份自从上次完全备份之后被修改过的文件 增

ob和Task有几种不同语境下的区别：spark语境下在Spark中，Task是一个Job进行切割后运行的最小运算单元。一般情况下，一个rdd有多少个partition，就会有多少个Task，因为每一个Task只是处理一个partition上的数据。而Task进行组合分批后，被称为stage。Spark会为不同的stage以及不同的Task设好前后依赖，来保证整个Job运行的正确性和完整性，最后一

由于 MySQL 的 InnoDB 引擎表索引字段长度的限制为 767 字节，因此对于多字节字符集的大字段或者多字段组合，创建索引时会出现该问题。

情况一:sort内存溢出，考虑增加服务器的排序缓冲区(sort_buffer_size)大小 情况二:SQL语句问题

navlicat 导入导出SQL 导出SQL 文件的2G左右的SQL很快就可以到完成了，如果不是的话请检查对应的内存状态，刚开始我的很慢，导入不进去，后来删了文件，速度就快了。导出文件时，导出对应的转存SQL文件即可

1、备份命令 格式：mysqldump -h主机名 -P端口 -u用户名 -p密码 --database 数据库名 > 文件名.sql 例如： mysqldump -h 192.168.1.100 -p 3306 -uroot -ppassword --database cmdb > /data/backup/cmdb.sql参考链接：1.https://blog.

SELECTTABLE_NAME 表名,COLUMN_NAME 代码,COLUMN_COMMENT 名称,COLUMN_TYPE 数据类型,COLUMN_KEY 主键,COLUMN_COMMENT 注释FROMINFORMATION_SCHEMA.COLUMNSwhere-- flowershop 为数据库名称，复制粘贴改为你的数据库名称即可table_schema ='flowersho

Oracle数据库AWR报告AWR (Automatic Workload Repository) 是自动负载信息库的英文缩写，AWR报告是Oracle 10g以后版本提供的一种性能收集和分析工具，能提供一个时间段内整个系统资源使用情况的报告，通过报告可以了解一个系统的整个运行情况。使用oralce用户登陆操作系统，如果不知道oracle用户密码，可从root用户 su - oracle

service mysqld restart参考博文：https://www.656463.com/wenda/alyecscentos7zddmysqlzmqd_54

Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。二、Hive and SparkSQL SparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。 Hive是早期唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的

1、oracle当oracle单表的数据量大于2000万行时，建议进行水平分拆2、mysql当mysql单表的数据量大于1000万行时，建议进行水平分拆。单表容量到了1000W以上基本上稍微复杂一点的SQL都需要仔细优化，这时候的SQL耗时主要集中在磁盘IO上，数据命令缓存的概率降低，总之不好搞，如果是正常的互联网项目，提前分库分表，在前期能做的先做了，后面会省很多时间处理数据迁移的事情，数据操作

Vertica是一款基于列存储的MPP （massively parallel processing）架构的数据库。它可以支持存放多至PB（Petabyte）级别的结构化数据。Vertica是由关系数据库大师Michael Stonebraker(2014 年图灵奖获得者)所创建，于2011年被惠普收购并成为其核心大数据平台软件。 列式存储体系架构是Vertica数据库的核心，

首先是架构，GBASE是MPP+shared nothing分布式集群架构，具备高性能、高可用、高扩展等特性，是分布式+集群化管理一种架构方式， 整个系统中不存在单点性能瓶颈和单点故障。其次是性能，GBASE适用场景提供高性价比的通用计算平台，并广泛用于支撑各类数据仓库系统、BI系统和决策支持系统。因为GBASE的数据按列存储，在做数据频繁读取情况下相对其他行存储方式数据库还是存在很大的优势，其中