数据仓库数据模型是指使用实体、属性及其关系对企业运营和逻辑规则进行统一的定义、编码和命名

业务系统模型 数据仓库模型
针对是操作型数据 针对是分析型数据
面向是业务 面向是主题
事务型,大量的用户DML处理 少量的用户大数据量的查询分析
业务流程处理的数据 历史数据及外部数据集
对实时性要求高 具有一定时延性
联机事务处理(OLTP ) 联机分析处理(OLAP)
数据仓库模型=ods+维度模型+宽表模型
维度模型是以分析决策的需求构建模型设计,星型模型和雪花模型属于维度模型。
宽表是把不同业务域,不同维度数据融合起来,便于数据挖掘和分析,一次存储,多次读取,降低IO,以空间换时间。
数据仓库(Data Warehouse):是一个面向主题的(Subject
Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time
Variant)的数据集合,用于支持管理决策(Decision Making Support)。

ODS
:是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合,用于支持企业对于即时性的、操作性的、集成的全体信息的需求,ods一般是增量或者全量存储明细数据,保留原始经过清洗的数据

技术
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