数据仓库

数据仓库是一种信息系统,它能给一个组织或机构提供商务智能(business intelligence)以支持管理决策的制定。

W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》一书中对数据仓库定义如下:
数据仓库是
面向主题的
集成的
稳定的
随时间增量的
数据集合,用以支持管理决策
这个定义说明了数据仓库中数据的组织方式以及建立数据仓库的目的是什么。

**

数据仓库是面向主题的。

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典型的主题域:客户;产品;交易;帐目
主题域以一组相关表来具体实现
一个主题域的表来源于多个操作型应用(如:客户主题,来源于:定单处理;应收帐目;应付帐目;…)
相关表通过公共的键码联系起来(如:顾客标识符Customer ID)
每个键码都有时间元素(每月累积;日期…)
主题内数据可以存储在不同介质上(综合级,细节级,多粒度)

**数据仓库是集成的。

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多个异构数据源
关系数据库,无结构文件,联机事务处理记录
数据清理和数据整合技术
不同的应用在编码、命名、属性的度量等方面都有很大的差别,数据集成就是要解决这些问题。

基于Spring Boot搭建的一个多功能在线学习系统的实现细节。系统分为管理员和用户两个主要模块。管理员负责视频、文件和文章资料的管理以及系统运营维护;用户则可以进行视频播放、资料下载、参与学习论坛并享受个性化学习服务。文中重点探讨了文件下载的安全性和性能优化(如使用Resource对象避免内存溢出),积分排行榜的高效实现(采用Redis Sorted Set结构),敏感词过滤机制(利用DFA算法构建内存过滤树)以及视频播放的浏览器兼容性解决方案(通过FFmpeg调整MOOV原子位置)。此外,还提到了权限管理方面自定义动态加载器的应用,提高了系统的灵活性和易用性。 适合人群:对Spring Boot有一定了解,希望深入理解其实际应用的技术人员,尤其是从事在线教育平台开发的相关从业者。 使用场景及目标:适用于需要快速搭建稳定高效的在线学习平台的企业或团队。目标在于提供一套完整的解决方案,涵盖从资源管理到用户体验优化等多个方面,帮助开发者更好地理解和掌握Spring Boot框架的实际运用技巧。 其他说明:文中不仅提供了具体的代码示例和技术思路,还分享了许多实践经验教训,对于提高项目质量有着重要的指导意义。同时强调了安全性、性能优化等方面的重要性,确保系统能够应对大规模用户的并发访问需求。
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