积一时之步，臻千里之遥程

学习数据仓库笔记，方便日后查询1、数据仓库主要架构2、数据仓库——ETL3、数据仓库建模（关系（E-R）模型、维度模型、Data Vault 模型）4、数据集市5、数据仓库实施步骤

数据仓库（Data Warehouse，DW）数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合主要用于历史数据的积存，并使用分析方法（OLAP、数据分析）进行分析整理，进而辅助决策，为管理者、企业系统提供数据支持，构建商业智能数据仓库特点面向主题：（1）为数据分析提供服务，根据主题将原始数据集合在一起。（2）主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点领域。（3）从数据组织的角度看，主题是一些数据集合，这些数据集合对分析对象做了比较完整的、一致的描述，这种描述不仅涉及数据自身

宽表与窄表宽表：从字面意义上讲就是字段比较多的数据库表。窄表：严格按照数据库设计三范式。尽量减少数据冗余，但是缺点是修改一个数据可能需要修改多张表魔百和魔百和基于家庭宽带网络，通过“魔百和”定制终端，以电视机为显示设备，向用户提供可点播的电视内容及应用， 同时提供多屏互动体验，着力打造“和视界”为多屏首发高清院线。ODS表及CDR表ODS——操作性数据DW——数据仓库DM——数据集市1.数据中心整体架构数据仓库的整理架构，各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中，对OD

学习笔记学习渠道：https://www.bilibili.com/video/BV1qv411y7Wv?p=11.1 数据仓库诞生原因历史数据积存历史数据使用频率低，堆积在业务库中，导致性能下降随着业务的进行，会源源不断的产生数据，这些业务数据都会存储在业务数据库中，如 MySQL、Oracle 当中，支持业务系统的运行。但当线上的业务系统运行超过一定时间，其积压的历史数据就会越来越多，对业务数据库就会产生一定的负载，导致业务系统运行速度降低。而这些历史数据中，有相当一部分是冷数据，.