Snowflake云上数据仓库解决方案

超市数据仓库雪花模型的设计与应用以连锁超市数据仓库数据模型为典型案例，在分析星型模型的优势和不足的基础上，提出了把星型模型扩展为雪花模型的基本方法。

并通过聚集事实表等途径，使星型模型和雪花模型的特色和优势得到有效的应用。

为数据仓库的联机分析处理和数据挖掘奠定了基础。

标签：连锁超市数据仓库星型模型雪花模型设计雪花模型应用信息技术的迅速发展和企业管理决策的迫切需要，使数据仓库技术应运而生。

1993年,数据仓库之父W.H.lnmon将数据仓库定义为：“一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失性的数据集合，用以支持管理层的决策”。

数据仓库的概念，决定了数据仓库特有的数据组织模式和广泛的应用前景。

数据模型是开发和构建数据仓库（集市）的基础；是联机分析处理和数据挖掘的重要条件。

星型模型和雪花模型是基于关系数据库的数据仓库的两种典型的数据模型。

目前，数据仓库星型模型已被广泛应用。

而雪花模型的实用价值还处在进一步认识和开发阶段。

一、连锁超市数据仓库星型数据模型“星型模型”是数据仓库广泛采用的数据模型。

它能准确、简洁地描述出实体之间的逻辑关系。

建立数据仓库的数据模型，一般都是在对应用主题分析的基础上，首先建立星型模型。

现以超市数据仓库为例，认识和理解数据仓库星型模型。

一个典型的星型模式包括一个大型的事实表和一组逻辑上围绕这个事实表的维度表。

事实表是星型模型的核心，事实表由主键和度量数据两部分组成。

星型模型中各维度表主键的组合构成事实表的主键。

事实表中存放的大量数据，是同主题密切相关的、用户最关心的度量数据。

“销售”是超市的主题，因此，在事实表中，要准确记载各超市所有商品的销售数量、营业额、利润等度量数据。

维度是观察事实、分析主题的角度。

维度表的集合是构建数据仓库数据模式的关键。

维度表通过主键与事实表相连。

用户依赖维表中的维度属性，从事实表中获取支持决策的数据。

围绕销售主题，连锁超市数据仓库有以下典型的维度及其属性：客户维：在客户维中，建立了客户的基本信息、是否为会员客户、客户居住地域等属性。

招聘BI工程师笔试题与参考答案(某大型国企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、在数据仓库环境中，维度表主要用于存储？A. 交易细节B. 物理测量值C. 描述性的属性D. 数量化的度量2、OLAP（联机分析处理）与OLTP（联机事务处理）的主要区别在于？A. OLAP面向操作人员，OLTP面向决策支持B. OLAP处理大量历史数据，OLTP处理当前数据C. OLAP需要实时响应，OLTP可以批量处理D. OLAP数据是详细的，OLTP数据是综合的3、在数据仓库中，以下哪个概念通常用于表示数据的粒度？A. 数据流B. 数据集C. 粒度D. 事实表4、以下哪个工具通常用于数据可视化？A. ExcelB. Python MatplotlibC. SQL Server Analysis Services (SSAS)D. MySQL5、以下哪个不是数据仓库的常见数据模型？A. 星型模型B. 雪花模型C. 矩阵模型D. 列式模型6、以下哪种技术不是用于数据清洗的方法？A. 填空处理B. 删除异常值C. 聚类分析D. 数据标准化7、以下哪个工具不属于商业智能（BI）工具的范畴？A、Microsoft ExcelB、TableauC、SQL ServerD、Oracle E-Business Suite8、在数据仓库中，以下哪种操作不属于数据仓库的ETL过程？A、数据提取（Extract）B、数据转换（Transform）C、数据清洗（Clean）D、数据加载（Load）9、BI（商业智能）工程师在数据仓库设计中，以下哪个概念用于描述从多个数据源提取数据后，将其转换成统一格式的过程？A. ETL（Extract, Transform, Load）B. ETL（Extract, Transform, Load）+ Data LakeC. Data LakehouseD. Data Virtualization二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些是商业智能（BI）工具常用的数据源类型？（）A. 关系型数据库B. 文件系统C. 云存储服务D. 数据仓库E. 实时数据流2、以下哪些是数据可视化中的常用图表类型？（）A. 折线图B. 饼图C. 柱状图D. 散点图E. 地图3、以下哪些工具或技术通常用于数据可视化？（）A. TableauB. Power BIC. ExcelD. SQL Server Reporting ServicesE. Python Matplotlib4、以下哪些是数据仓库设计中的关键概念？（）A. 星型模式B. 雪花模式C. ETL过程D. 数据质量E. 数据集成5、以下哪些技术是BI（商业智能）工程师在日常工作中可能会使用的？（）A. SQL（结构化查询语言）B. ETL（Extract, Transform, Load）工具C. TableauD. R语言E. Apache Hadoop6、以下哪些指标是衡量数据仓库性能的关键指标？（）A. 数据加载速度B. 查询响应时间C. 数据存储容量D. 数据更新频率E. 数据准确性7、以下哪些工具或技术通常用于BI（商业智能）项目的数据仓库层？A. MySQLB. Oracle DatabaseC. TableauD. HiveE. PostgreSQL8、在BI项目中，以下哪些是数据建模过程中的关键步骤？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据存储E. 数据分析9、以下哪些工具通常被用于数据可视化？（）A. TableauB. Power BIC. ExcelD. Python的MatplotlibE. SQL三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、BI工程师的主要职责是进行数据清洗，不涉及数据分析。

数据仓库设计与建模的星型模式与雪花模式比较在数据仓库设计与建模中，星型模式和雪花模式是两种常见的数据结构模式。

它们各自具有一定的特点和适用场景，下面将对这两种模式进行比较和分析。

一、星型模式星型模式是一种简单直观的模式，它采用星型结构，即一个中心事实表与多个维度表相连接。

中心事实表包含了业务过程中的核心事实和度量，而维度表则包含了事实表所需要的维度信息。

这种结构形成了一个星型的图形，因此得名星型模式。

星型模式的主要特点包括：1. 简单直观：星型模式的结构清晰，易于理解和维护。

2. 查询性能好：由于数据冗余较少，查询时的连接操作相对较少，查询性能较高。

3. 灵活性差：星型模式的结构较为单一，对业务需求的变化反应没有雪花模式灵活。

4. 扩展性差：当需要新增一个维度时，需要修改事实表结构，较难进行扩展。

二、雪花模式雪花模式是在星型模式的基础上进行扩展得到的一种模式，它通过将维度表进一步规范化，将复杂的维度表拆分成多个维度表和子维度表，从而形成了一个类似雪花的形状，因此得名雪花模式。

雪花模式的主要特点包括：1. 灵活性好：雪花模式可以更灵活地适应业务需求的变化，通过拆分和规范化维度表，可以更方便地进行数据维度的扩展和变更。

2. 数据冗余多：由于雪花模式中维度表的规范化，数据冗余较多，存储开销相对较大。

3. 查询性能较差：因为需要进行多次连接操作，查询性能相对较低。

4. 维护复杂：由于数据结构较为复杂，对雪花模式进行维护和更新的难度相对较大。

三、模式选择选择星型模式还是雪花模式，在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和选择。

下面列举一些常见情况：1. 数据规模小、查询性能要求高的情况，适合选择星型模式。

星型模式由于数据冗余少、连接操作少，相对来说查询性能较好。

2. 数据规模大、灵活性要求高的情况，适合选择雪花模式。

雪花模式可以更灵活地适应业务需求的变化，便于进行数据维度的扩展和变更。

3. 数据冗余和存储开销较大的情况，适合选择星型模式。

数据库数据仓库设计实例星型模式与雪花模式数据库数据仓库设计实例：星型模式与雪花模式数据仓库是指一个用于集成、存储和管理企业中大量历史、不同来源的数据的数据库。

在设计数据仓库时，我们需要考虑到如何最好地组织数据以满足分析和查询的需求。

星型模式和雪花模式是两种常见的数据仓库设计模式，本文将介绍它们的特点、应用场景以及优缺点。

一、星型模式星型模式是最简单和最直接的数据仓库设计模式之一。

它由一个中心的事实表和多个与之相关的维度表组成。

在星型模式中，事实表包含着企业中的业务事实，如销售金额、销售数量等。

每一条记录都与一个或多个维度表关联，维度表包含着描述业务事实的维度属性，如时间、地点、产品等。

事实表和维度表之间通过外键关联。

星型模式的主要特点是简单、易于理解和查询性能较高。

通过将数据分散到多个维度表中，星型模式提供了更好的数据查询性能。

此外，星型模式还具有较好的扩展性，因为维度表之间是独立的，并可以根据需求进行增加或修改。

然而，星型模式也有一些缺点。

首先，维度表之间的关系相对简单，无法表达一些复杂的业务关系。

其次，事实表中的数据冗余较多，可能浪费存储空间。

最后，当数据模型变得更加复杂时，星型模式的设计和维护会变得困难。

二、雪花模式雪花模式是星型模式的一种扩展，它在维度表中引入了层次结构，使得维度表不再是扁平的结构，而是具有层级关系。

在雪花模式中，维度表不仅包含维度属性，还包含了维度属性之间的关系。

这些关系通过将维度表进一步规范化来实现，使得维度表呈现出树状结构。

如一个产品维度表可以包含产品组、产品类别、产品子类等属性。

雪花模式的主要优点是可以更好地表达复杂的业务关系和层次关系。

通过规范化维度表，我们可以灵活地组织数据，并支持更复杂的分析查询。

此外，雪花模式还可以提供更好的数据一致性和维护性。

然而，雪花模式也有一些缺点。

首先，相对于星型模式而言，查询性能可能会稍差一些。

由于维度表的层次结构，查询需要多次连接和搜索。

数据仓库解决方案什么是数据仓库？数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，旨在为企业提供直观、一致且易于理解的数据分析能力。

它是企业数据架构的一部分，用于集成来自不同源头的数据，并为用户提供一种统一的视图。

数据仓库中的数据通常以事实表和维度表的形式组织。

事实表包含测量数据，而维度表包含用于审查和分析的维度属性。

数据仓库可以在传统的关系型数据库中实现，也可以使用各种其他技术进行实现，例如列式数据库和云数据仓库。

数据仓库的挑战构建和管理数据仓库面临许多挑战。

以下是一些常见的挑战：1. 数据量大数据仓库需要处理大量的数据，其中包括来自不同源头的数据。

这些数据可能包括结构化数据（例如关系型数据库中的表）和半结构化/非结构化数据（例如日志文件、文本文件等）。

有效地处理和管理这些大量数据是一个挑战。

2. 数据质量数据仓库的数据质量是至关重要的。

数据质量问题可能包括重复数据、缺失数据、错误数据等。

清洗和处理数据以确保其质量是一个复杂而耗时的过程。

3. 数据集成数据仓库需要从不同的数据源中提取数据，并将其集成到一个统一的存储库中。

这种数据集成可以是复杂的，因为不同的数据源使用不同的数据格式和结构。

4. 数据模型设计设计一个合适的数据模型是构建数据仓库的关键步骤之一。

数据模型应能够对数据进行有效的查询和分析，并提供直观的数据可视化能力。

5. 数据安全性数据仓库中存储的数据通常是敏感的，因此确保数据的安全性非常重要。

适当的安全措施和访问权限管理是必不可少的。

数据仓库解决方案为了应对数据仓库的挑战，可以采用一些解决方案：1. 数据采集和集成首先，需要使用适当的工具和技术从不同的数据源中采集和提取数据。

这可以通过使用ETL（Extract, Transform, Load）工具来自动化完成。

ETL工具帮助提取数据并将其转换为适当的格式，以便进行加载。

2. 数据清洗和转换采集到的数据通常需要进行清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。

数据仓库方案数据仓库方案是组织、管理和分析大量数据的一种方法，适用于需要深入了解组织运营过程的企业。

随着企业数据量的不断增加和业务需求的提升，传统的数据库系统已经无法满足全面的数据分析和洞察需求。

数据仓库方案通过将数据从不同来源（如ERP系统、CRM系统、交易系统等）收集到一个集中的存储区域，构建一个统一、一致的数据视图，为用户提供高效、可靠的决策支持。

数据仓库方案包括以下几个关键步骤：1. 需求分析：与用户和业务部门合作，确定数据仓库的目标和需求。

包括分析业务过程、确定关键业务指标、定义维度和度量等。

2. 数据抽取和清洗：从不同的数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。

清洗包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。

3. 数据集成和建模：将数据整合到一个统一的数据模型中，通常是星型、雪花型或多维模型。

数据集成和建模包括定义事实表、维度表和关联关系。

4. 数据加载：将经过清洗和转换的数据加载到数据仓库中。

数据加载可以采用全量加载或增量加载的方式，根据业务需求和数据量选择合适的加载策略。

5. 数据查询和分析：通过数据仓库提供的查询工具和分析工具，用户可以从多个维度对数据进行查询和分析。

数据仓库方案应支持多种查询方式，如OLAP查询、数据挖掘等。

6. 数据维护和更新：数据仓库的数据需定期更新和维护。

维护包括数据清洗、数据转换、数据加载等，以保持数据仓库的数据质量和准确性。

7. 性能优化：数据仓库方案需要对查询和分析的性能进行优化，以提高用户的查询响应时间。

性能优化包括索引优化、查询优化等。

8. 安全管理：数据仓库中存储着企业的核心数据，安全管理是非常重要的。

数据仓库方案应采取合适的安全措施，如用户权限管理、数据加密等。

数据仓库方案的好处是可以提供全面、准确、一致的数据来源，为决策者提供可信赖的决策支持。

数据仓库方案能够根据企业的不同业务需求和发展目标进行灵活的适配和拓展，为企业提供持续的数据分析能力和洞察力。

snowflake 计费规则
Snowflake是一种云数据仓库解决方案，其计费规则主要包括存储费用和计算费用两部分。

首先是存储费用，Snowflake根据存储的数据量来计费。

存储费用是按照每月存储的数据量来计费的，通常以每GB存储空间为单位计费。

Snowflake会根据存储的数据量和数据的复制级别来确定存储费用。

其次是计算费用，Snowflake的计算费用是根据使用的计算资源和执行的查询数量来计费的。

Snowflake提供了多种不同规格的计算资源，用户可以根据自己的需求选择合适的规格。

计算费用还取决于查询的复杂度和执行时间等因素。

除了存储费用和计算费用，Snowflake还可能会收取一些额外的费用，比如数据传输费用、数据加载费用等。

这些额外费用通常是根据数据传输的量或者加载的次数来计费的。

总的来说，Snowflake的计费规则是基于存储和计算资源的使用量来确定的，用户可以根据自己的需求和预算选择合适的存储和
计算规格，并根据实际使用情况支付相应的费用。

另外，Snowflake 的计费规则可能会根据服务提供商的政策和价格调整而有所变化，用户在选择和使用Snowflake时需要关注最新的计费规则和价格信息。

snowflake 计费规则全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Snowflake是一款由Snowflake Computing公司开发的云数据仓库服务，其独特的架构和灵活的计费规则使得其备受用户青睐。

在使用Snowflake的过程中，用户需要了解其计费规则以便更好地控制成本。

下面将详细介绍Snowflake计费规则。

Snowflake的计费方式是按照使用量来计费的。

用户在使用Snowflake时会消耗计算资源和存储资源，Snowflake根据用户实际使用的资源量来收取费用。

这种按需计费的方式可以帮助用户根据实际需求来灵活调整资源的使用，从而最大限度地降低成本。

Snowflake还提供了一些灵活的计费选项来满足不同用户的需求。

用户可以根据自己的实际情况选择不同的计费模式，比如按小时计费、按天计费、按月计费等。

根据不同计费方式的选择，用户可以更好地管理自己的成本，并在实际使用中灵活调整资源的使用。

Snowflake还提供了一些额外的计费服务来帮助用户更好地控制成本。

比如通过监控工具来实时监控资源使用情况，帮助用户及时发现资源浪费情况并进行调整；Snowflake还提供了一些成本预估工具，帮助用户在使用Snowflake之前就能够了解自己的成本情况，从而更好地规划资源的使用。

第二篇示例：Snowflake的计费是按照资源的使用情况来计算的。

Snowflake 提供了不同的计算单位和计费策略，用户可以根据自己的需求选择最合适的计费方案。

Snowflake的计费单位包括计算资源、存储资源和网络传输资源等。

存储资源的计费是按照每月存储的数据量来计算的。

Snowflake 提供了灵活的存储空间管理工具，用户可以根据自己的需求来选择合适的存储资源规格。

存储资源费用主要取决于存储的数据量和数据的访问频率等因素。

除了以上基本的计费规则外，Snowflake还提供了一些优惠政策和折扣机制，以便让用户更好地节省成本。

雪花算法原理解析雪花算法（Snowflake）是一种全局唯一ID生成算法，用于生成分布式系统中的唯一ID。

它由Twitter公司开发，用于解决分布式系统中生成唯一ID的需求。

雪花算法生成的ID具有以下特点：1、有足够的容量，并发量高。

2、按时间有序递增。

3、唯一性。

雪花算法的原理如下：1.时间戳：使用41位表示，可以支持约69年的时间（总共可以使用2^41毫秒=69年）。

2.机器标识：使用10位表示，可以支持1024台机器。

3.序列号：使用12位表示，每毫秒可以生成4096个ID。

雪花算法的ID生成过程如下：1.生成时间戳戳：获取当前时间戳，单位为毫秒。

2.获取机器标识：通过配置文件或其他方式，获取当前机器的唯一标识。

通常可以使用局域网IP地址的后10位作为机器标识。

3.生成序列号：在同一毫秒内，可以生成4096个序列号。

如果在同一毫秒内生成的序列号超过4096个，则需要等待下一毫秒。

4.组合ID：将时间戳、机器标识和序列号进行位运算组合，生成一个64位的唯一ID。

对于高并发系统来说，如果只使用机器标识和时间戳生成ID可能会存在冲突的问题，因为在同一毫秒内，机器标识相同的机器可能会生成相同的ID。

为了解决这个问题，雪花算法引入了序列号的概念，保证同一毫秒内生成的ID是唯一的。

雪花算法的特点：1.高可用性：由于雪花算法的ID生成是在每个机器上独立完成的，所以即使部分机器宕机，仍然可以正常生成唯一ID。

2.高性能：由于机器标识和时间戳是通过位运算生成的，所以生成ID的速度非常快。

3.易于实现：雪花算法的实现比较简单，只需根据规则生成ID即可。

然而，雪花算法也存在一些不足之处。

由于时间戳只有41位，所以雪花算法在使用过程中最多可以使用69年，对于一些需要永久保存的场景可能不够用。

另外，如果在同一毫秒内生成的序列号超过4096个，就需要等待下一毫秒，这可能会影响性能。

总结来说，雪花算法是一种简单且高效的全局唯一ID生成算法，适用于大多数分布式系统中生成唯一ID的需求。

私域电商数据开发工程师岗位面试题及答案1.请介绍一下您的背景和经验，以及在私域电商数据开发方面的工作经历。

答：我拥有X年的数据开发经验，曾在ABC公司负责私域电商数据的开发和管理。

在那里，我负责构建数据仓库、ETL流程，以及数据分析和报告生成工作。

2.在私域电商数据开发中，您是如何设计和构建数据仓库的？请提供一个具体的项目示例。

答：在一次项目中，我首先进行了业务需求分析，然后设计了数据仓库架构，包括维度表和事实表。

我使用了Snowflake模型来优化查询性能，确保数据的准确性和一致性。

例如，我创建了维度表来存储商品信息，而事实表则包含了销售订单、支付数据等。

3.您在数据清洗和转换方面有何经验？请分享一个实际案例。

答：在前一份工作中，我遇到了数据来源杂乱、缺失和格式不一致的情况。

我使用Python和Pandas库进行数据清洗，处理了缺失值、异常值，并进行了数据格式统一。

例如，我将不同时间格式的日期字段转换为统一的日期时间格式，以便更好地分析和比较数据。

4.请说明您在数据抽取、转换和加载（ETL）流程中的经验。

答：我在ETL流程方面有丰富经验。

我使用工具如ApacheSpark 和Airflow来实现高效的数据抽取、转换和加载。

在一个项目中，我设计了一个自动化的ETL流程，每天从私域电商平台提取数据，进行清洗和转换，然后将结果加载到数据仓库中，以便业务部门进行分析。

5.如何处理大数据量的情况，以确保数据处理效率和性能？答：在处理大数据量时，我会使用分布式计算框架，如Hadoop 和Spark。

我会对数据进行分区、并行处理，以最大程度地提高处理效率。

同时，我会考虑数据压缩和索引等技术来优化数据存储和查询性能。

6.私域电商数据中隐含着用户行为和趋势信息。

您如何通过数据分析来提取有价值的见解？答：我会使用SQL进行数据查询和分析，通过编写复杂的查询语句来挖掘用户行为模式和趋势。

例如，我可以分析用户的购买历史，找出最受欢迎的产品类别和购买时间段，从而为营销活动提供指导。

公司概况：多云架构下的大数据云平台◆Snowflake成立于2012年，由三位数据仓库专家Benoit Dageville，Thierry Cruanes和Marcin Zukowski共同成立。

其中Dageville和Cruanes是甲骨文公司的前数据架构师。

◆公司的主营业务是数据仓库。

数据仓库是一项发展历程漫长的技术，其概念确立于上世纪90年代初，定位是为企业信息化建设过程中“烟囱式”数据治理困境提供治理能力，建设面向主题的、跨系统集成的分析型数据库，并最终服务于企业的业务决策。

在过去三十年间，企业对数据仓库的整体定位没有发生根本的改变，即为企业提供业务决策支持。

◆数据仓库经过一代又一代的升级，随着企业数字化深入推进，企业对云的应用程度也越来越深，对数据仓库的需求进一步发生了变化，推动了第四代数据仓库——以Snowflake为代表的“云原生数据仓库”的崛起。

图1：数据仓库的更迭第一代第二代第三代第四代数据仓库数据仓库数据仓库数据仓库•软硬件一体化架构•开源软件框架（Hadoop•可按需取用的云化资源•计算存储分离，精细化•有限的扩展性、Hive、Spark）•近乎无限的扩容能力的资源管理•昂贵的扩容成本•适配通用硬件（x86）•更低的扩容成本•全民化的数据分析需求•适应上百BP的海量数据•降低运维成本•更高的访问并发量与更计算低的延迟•可灵活地进行性能拓展资料来源：ifenxi，国信证券经济研究所整理架构优势：集中化数据存储，按需灵活取用，智能化数据管理◆存储层，完成三大全球最重要的公有云平台架构接入，实现跨云数据传输：在2014年，Snowflake 云原生架构完成在Amaon S3平台的搭建；在2018年，完成在MicrosoftAzure 平台上的搭建；2019年完成在Google Cloud Platform 上的搭建，现已经完成在多个公有云平台上搭建，实现跨云的数据传输；◆集中化的数据仓储系，支持多节点计算，计算存储相分离：公司建立了“中央数据存储系统”，支持多节点计算，客户在公司提供的数据库上根据不同的需求取用相关数据，避免了数据的浪费，实现按需取用，按量付费；◆数据大脑支持不同场景的应用服务，单日可承载上亿次数据请求：公司的数据云服务是公司数据架构的延伸，对不同场景的数据进一步深加工，起到“数据大脑”的功能，帮助客户实现客户端管理、交易、规划、客户治理服务等，目前公司最大单日可承载上亿次数据请求。

雪花算法（snowflake）作分库分表shardkey，数据倾斜，分表不均问题之前有⼀篇⽂章介绍，提到雪花算法作为⼀个优秀的⽅案，满⾜了我们在分布式下的id⽣成需求。

但如果直接把雪花算法⽣成的id作为分表键（shard key）在低并发下是会有问题的。

下⾯来⼀起看下。

现象我们分表数量是256张表（tb_0,tb_1,tb_2...tb_255），分表规则⽤雪花算法⽣成的id对256取余(snowflakeId % 256)。

跑了⼀段时间后，发现，数据总数落到256中的前⼏张表（tb_0,tb_1等下标值⼩的表⾥），后⾯下标值⼤的表则⼏乎⽆数据，发⽣了分表倾斜。

分析回到算法本⾝，如前⽂介绍所述，雪花算法是由三部分组成，⾼位的时间戳，中间的机器编号，加低位的⾃增序列。

我们重点关注低位的⾃增序列。

image.png⽣成最终id核⼼实现代码return ((currentMillis - EPOCH) << 22) | (workerId << 12) | sequence;按照算法的实现（实现代码可以百度，⼀⼤把），12 bit⾃增序列号可以表⽰ 2^12 = 4096 个 ID，所以理论上每毫秒（注意是每毫秒ms）的⾃增长序列(sequence)都从0开始，到4095为⽌。

如果到了4095，则重新从0开始循环（毫秒值也进⼊下⼀毫秒）。

说到这⾥是不是发现什么了？再划下重点————每毫秒都是从0开始。

核⼼实现//如果是同⼀时间⽣成的，则进⾏毫秒内序列if (lastTimestamp == timestamp) {sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;//毫秒内序列溢出if (sequence == 0) {//阻塞到下⼀个毫秒,获得新的时间戳timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);}}//时间戳改变，毫秒内序列重置else {sequence = 0L;}那么我们来看下低并发下的结果表现（⾼低并发怎么界定？TPS低于1000的都算吧，⽽其实很多业务系统的单机TPS是达不到1000的）。

雪花中文音译雪花中文音译，是指将其英文名称Snowflake通过发音转化为中文音译，常用于科技公司、产品的命名中。

Snowflake最初指雪花，后来扩展为一家数据仓库公司的名称，该公司提供了一种基于云平台的数据仓库解决方案。

以下是对“雪花”这一音译名称的探讨。

1. 雪花Shuě Huā2. 雪米Shuě Mǐ“米”在这里是谐音，意指“数据”，用来代表数据仓库的特性。

雪与米的组合，形成一种冷热冲击的视觉效果，很好地诠释了数据仓库的运作方式：收集、存储、加工、分析各种庞大、碎片化的数据，最终将它们整合成有用的信息。

此外，“雪米”这个名称听起来很抢眼，易于记忆，适合作为品牌名称或者产品名称等。

3. 雪岸Shuě Àn“岸"是指河岸或海岸，雪与岸的搭配，形象地表达了数据仓库汇聚各种数据源的特性。

同时，岸与水之间的深浅，代表了数据仓库的分层和架构。

数据仓库一般分为三层：底层为数据源层，中间层为数据仓库层，顶层为多维分析层。

因此，雪岸这个姓名词能够很好地说明数据仓库的边界和结构。

4. 雪点Shuě Diǎn“点”在这里可以指数据的点，也可以指光的点。

将“雪”和“点”结合在一起，形成一个形象生动、通俗易懂的名称。

数据仓库要将多个数据源的数据融合在一起，然而千差万别的数据格式和数据模式，会让数据的融合变得十分困难。

这时，就需要利用ETL（E某tract、Transform、Load）等技术，将各种千奇百怪的数据进行转换，融合成整齐有序的数据形式。

因此，“雪点”这个名称也能够很好地传达数据仓库的核心思想。

总的来说，以上四种名称，都能够通过独到的视角和表达方式，很好地传达数据仓库的意义。

选择不同的名称，取决于公司的定位、产品的特性、市场的需求等多方面的因素。

无论是哪种名称，都需要注重音韵美感和易懂易记的特点。

snowflake用法Snowflake用法Snowflake是一个用于生成唯一ID的开源项目，常用于分布式系统中。

它的设计目标是高效、高可用、有序地生成唯一ID，并且可以在多个分布式系统中使用。

下面是一些Snowflake的常见用法：1. 引入Snowflake依赖要在项目中使用Snowflake，首先需要引入Snowflake的依赖。

在Java项目中，可以通过Maven或Gradle来引入Snowflake的依赖。

例如，在Maven项目的文件中添加以下配置：<dependency><groupId></groupId><artifactId>snowflake</artifactId><version></version></dependency>2. 创建Snowflake实例在项目中创建Snowflake实例，可以通过以下方式进行：Snowflake snowflake = new Snowflake(workerId, datac enterId);其中，workerId和datacenterId是两个整数值，用于标识工作节点和数据中心节点。

根据具体的需求，可以自定义这两个值。

3. 生成唯一ID使用Snowflake实例来生成唯一ID，可以调用nextId()方法。

long id = ();生成的ID是一个64位的长整型数值，它是根据时间戳、工作节点ID和数据中心ID生成的。

可以通过解析ID来获取其具体含义。

4. 解析Snowflake IDSnowflake ID的64位整型数值中，可以包含以下信息：•1位标识部分：始终为0，无实际作用。

•41位时间戳部分：记录生成ID的时间戳，单位为毫秒。

•10位工作节点部分：标识生成ID的工作节点。

•12位序列号部分：表示在同一毫秒内生成的序列号。

使用Snowflake提供的工具类可以方便地解析Snowflake ID，例如：IdWorker idWorker = new IdWorker(workerId, datacent erId);long[] parsedId = (id);其中，parsedId是一个包含时间戳、工作节点ID和序列号的数组。

分布式Snowflake雪花算法前⾔项⽬中主键ID⽣成⽅式⽐较多，但是哪种⽅式更能提⾼的我们的⼯作效率、项⽬质量、代码实⽤性以及健壮性呢，下⾯作了⼀下⽐较，⽬前雪花算法的优点还是很明显的。

优缺点⽐较UUID（缺点：太长、没法排序、使数据库性能降低）Redis（缺点：必须依赖Redis）Oracle序列号（缺点：⽤Oracle才能使⽤）Snowflake雪花算法，优点：⽣成有顺序的id，提⾼数据库的性能Snowflake雪花算法解析雪花算法解析结构 snowflake的结构如下(每部分⽤-分开):0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000第⼀位为未使⽤，接下来的41位为毫秒级时间(41位的长度可以使⽤69年)，然后是5位datacenterId和5位workerId(10位的长度最多⽀持部署1024个节点），最后12位是毫秒内的计数（12位的计数顺序号⽀持每个节点每毫秒产⽣4096个ID序号）⼀共加起来刚好64位，为⼀个Long型。

(转换成字符串长度为18)。

Snowflake算法核⼼把时间戳，⼯作机器id，序列号组合在⼀起。

整体上按照时间⾃增排序，并且整个分布式系统内不会产⽣ID碰撞（由datacenter和机器ID作区分），并且效率较⾼，经测试，snowflake每秒能够产⽣26万ID左右，完全满⾜需要。

分布式Snowflake雪花算法代码1 public class SnowFlakeGenerator {23 public static class Factory {4/**5 * 每⼀部分占⽤位数的默认值6*/7 private final static int DEFAULT_MACHINE_BIT_NUM = 5; //机器标识占⽤的位数8 private final static int DEFAULT_IDC_BIT_NUM = 5;//数据中⼼占⽤的位数910 private int machineBitNum;11 private int idcBitNum;1213 public Factory() {14 this.idcBitNum = DEFAULT_IDC_BIT_NUM;15 this.machineBitNum = DEFAULT_MACHINE_BIT_NUM;16 }1718 public Factory(int machineBitNum, int idcBitNum) {19 this.idcBitNum = idcBitNum;20 this.machineBitNum = machineBitNum;21 }2223 public SnowFlakeGenerator create(long idcId, long machineId) {24 return new SnowFlakeGenerator(this.idcBitNum, this.machineBitNum, idcId, machineId);25 }26 }2728/**29 * 起始的时间戳30 * 作者写代码时的时间戳31*/32 private final static long START_STAMP = 1508143349995L;3334/**35 * 可分配的位数36*/37 private final static int REMAIN_BIT_NUM = 22;3839/**40 * idc编号41*/42 private long idcId;4344/**45 * 机器编号46*/47 private long machineId;4849/**50 * 当前序列号51*/52 private long sequence = 0L;5354/**55 * 上次最新时间戳56*/57 private long lastStamp = -1L;5859/**60 * idc偏移量：⼀次计算出，避免重复计算61*/62 private int idcBitLeftOffset;6364/**65 * 机器id偏移量：⼀次计算出，避免重复计算66*/67 private int machineBitLeftOffset;6869/**70 * 时间戳偏移量：⼀次计算出，避免重复计算71*/72 private int timestampBitLeftOffset;7374/**75 * 最⼤序列值：⼀次计算出，避免重复计算76*/77 private int maxSequenceValue;7879 private SnowFlakeGenerator(int idcBitNum, int machineBitNum, long idcId, long machineId) {80 int sequenceBitNum = REMAIN_BIT_NUM - idcBitNum - machineBitNum;8182 if (idcBitNum <= 0 || machineBitNum <= 0 || sequenceBitNum <= 0) {83 throw new IllegalArgumentException("error bit number");84 }8586 this.maxSequenceValue = ~(-1 << sequenceBitNum);8788 machineBitLeftOffset = sequenceBitNum;89 idcBitLeftOffset = idcBitNum + sequenceBitNum;90 timestampBitLeftOffset = idcBitNum + machineBitNum + sequenceBitNum;9192 this.idcId = idcId;93 this.machineId = machineId;94 }9596/**97 * 产⽣下⼀个ID98*/99 public synchronized long nextId() {100 long currentStamp = getTimeMill();101 if (currentStamp < lastStamp) {102 throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastStamp - currentStamp)); 103 }104105//新的毫秒，序列从0开始，否则序列⾃增106 if (currentStamp == lastStamp) {107 sequence = (sequence + 1) & this.maxSequenceValue;108 if (sequence == 0L) {109//Twitter源代码中的逻辑是循环，直到下⼀个毫秒110 lastStamp = tilNextMillis();111// throw new IllegalStateException("sequence over flow");112 }113 } else {114 sequence = 0L;115 }116117 lastStamp = currentStamp;118119 return (currentStamp - START_STAMP) << timestampBitLeftOffset | idcId << idcBitLeftOffset | machineId << machineBitLeftOffset | sequence; 120 }121122 private long getTimeMill() {123 return System.currentTimeMillis();124 }125126 private long tilNextMillis() {127 long timestamp = getTimeMill();128 while (timestamp <= lastStamp) {129 timestamp = getTimeMill();130 }131 return timestamp;132 }133 }。

snowflake 语法
Snowflake语法是一种用于查询和操作数据的语言，它被广泛使用于云数据仓库中。

Snowflake 语法支持标准 SQL 语法和特定于Snowflake 的语法特性，包括内置函数、窗口函数、聚合函数和安全访问控制等。

在使用 Snowflake 语法时，需要注意以下几点：
1. 数据库和架构：在查询数据之前，需要先选择要查询的数据库和架构。

2. 表和视图：数据存储在表或视图中，查询时需要指定要查询的表或视图，并可以使用 WHERE 子句过滤数据。

3. 列和数据类型：表或视图中的数据按列存储，每个列都有一个数据类型，可以使用 SELECT 语句选择特定的列。

4. 运算符和表达式：Snowflake 语法支持标准 SQL 运算符和表达式，包括算术运算符、比较运算符、逻辑运算符等。

5. 函数和聚合：Snowflake 语法支持多种内置函数和聚合函数，可以对数据进行各种处理和汇总。

6. 窗口函数：Snowflake 语法支持窗口函数，可以对数据进行分组和排序，并进行各种汇总计算。

7. 安全访问控制：Snowflake 支持基于角色和权限的安全访问控制，可以控制用户对数据的访问权限。

总的来说，Snowflake 语法是一种功能强大、易于学习和使用的语言，可以帮助用户轻松地查询和操作数据，从而实现数据分析和决策支持。