GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)倉庫概述丨【這次高斯不是數(shù)學(xué)家】

數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計

Shared - Disk

各個處理單元使用自己的私有CPU和內(nèi)存，共享磁盤系統(tǒng)。

Shared - Everything

—般是針對單個主機(jī)，完全透明共享CPU/內(nèi)存/IO，并行處理能力是最差的。

shared - Nothing

各個處理單元都有自己私有的CPU/內(nèi)存/硬盤等，不存在共享資源，各處理單元之間通過協(xié)議通信，并行處理和擴(kuò)展能力更好。

數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的衍變

滿足各類零散分析需求的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)

數(shù)據(jù)指標(biāo)統(tǒng)一的ODS架構(gòu)

模塊化存儲的數(shù)倉架構(gòu)

數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫( data warehouse，也稱為企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫） 是用于報告和數(shù)據(jù)分析的系統(tǒng),被認(rèn)為是商業(yè)智能的核心組件。

數(shù)據(jù)倉庫是一種信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲理論，此理論強(qiáng)調(diào)利用某些特殊數(shù)據(jù)存儲方式，讓所包含的數(shù)據(jù)，特別有利于分析處理，以產(chǎn)生有價值的信息并依此作決策。

數(shù)據(jù)倉庫的目的是構(gòu)建面向分析的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境，為企業(yè)提供決策支持(DecisionSupport)。

數(shù)據(jù)倉庫本身并不“生產(chǎn)”任何數(shù)據(jù)，同時自身也不需要“消費(fèi)”任何的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于外部，并且開放給外部應(yīng)用。

數(shù)據(jù)倉庫基于維護(hù)細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上再對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使其真正地能夠應(yīng)用于分析。主要包括三個方面:

業(yè)務(wù)模型：基于某些數(shù)據(jù)分析和決策支持而建立起來的數(shù)據(jù)模型

數(shù)據(jù)聚合：基于特定需求的簡單聚合（基于多維數(shù)據(jù)的聚合體現(xiàn)在多維數(shù)據(jù)模型中)

多維數(shù)據(jù)模型：提供了多角度多層次的分析應(yīng)用

數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘：基于數(shù)據(jù)倉庫中已經(jīng)構(gòu)建起來的業(yè)務(wù)模型展開。

報表展示：將聚合數(shù)據(jù)和多維分析數(shù)據(jù)展示到報表，提供了最為簡單和直觀的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析：可以基于構(gòu)建的業(yè)務(wù)模型展開，也可以使用聚合的數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢分析、比較分析、相關(guān)分析等，而多維數(shù)據(jù)模型提供了多維分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

OLTP & OLTP

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫應(yīng)用的趨勢和挑戰(zhàn)

融合倉庫

隨著精準(zhǔn)營銷、客戶畫像、互聯(lián)網(wǎng)平臺等業(yè)務(wù)的上線，需要引入非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及提升對實(shí)時數(shù)據(jù)的計算處理能力，建立以數(shù)倉為核心，大數(shù)據(jù)平臺為延伸的融合架構(gòu)。

參考文獻(xiàn)

[1] https://education.huaweicloud.com/courses/course-v1:HuaweiX+CBUCNXD023+Self-paced/courseware/5708280df2314226a1474523920ed0cc/3a2a1cfe11cc4b1487358ebe1a33181e/

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