SAS数据仓库-从数据源到数据仓库细节表

[数据仓库]分层概念,ODS,DM,DWD,DWS,DIM的概念前⾔：不是做数仓的，但是也需要了解数仓的知识。

其实分层好多因⼈⽽异，问了同事好多分层的区别也不是很清晰。

所以后续有机会还是跟数仓的同事碰⼀下吧~⼀. 各种名词解释1.1 ODS是什么？ODS层最好理解，基本上就是数据从源表拉过来，进⾏etl，⽐如mysql 映射到hive，那么到了hive⾥⾯就是ods层。

ODS 全称是 Operational Data Store，操作数据存储.“⾯向主题的”，数据运营层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的⼀层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的 ETL 之后，装⼊本层。

本层的数据，总体上⼤多是按照源头业务系统的分类⽅式⽽分类的。

但是，这⼀层⾯的数据却不等同于原始数据。

在源数据装⼊这⼀层时，要进⾏诸如去噪(例如有⼀条数据中⼈的年龄是300 岁，这种属于异常数据，就需要提前做⼀些处理)、去重(例如在个⼈资料表中，同⼀ ID 却有两条重复数据，在接⼊的时候需要做⼀步去重)、字段命名规范等⼀系列操作。

1.2 数据仓库层DW？数据仓库层(DW)，是数据仓库的主体.在这⾥，从 ODS 层中获得的数据按照主题建⽴各种数据模型。

这⼀层和维度建模会有⽐较深的联系。

细分：1. 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）2. 数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle）3. 数据服务层：DWS（Data WareHouse Servce）1.2.1 DWD明细层?明细层(ODS, Operational Data Store,DWD: data warehouse detail)概念：是数据仓库的细节数据层，是对STAGE层数据进⾏沉淀，减少了抽取的复杂性，同时ODS/DWD的信息模型组织主要遵循企业业务事务处理的形式，将各个专业数据进⾏集中，明细层跟stage层的粒度⼀致，属于分析的公共资源数据⽣成⽅式：部分数据直接来⾃kafka，部分数据为接⼝层数据与历史数据合成。

第一课SAS系统简介一、SAS系统1.SAS系统的功能SAS系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能：●数据访问●数据管理●数据分析●数据呈现它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。

目前已被许多国家和地区的机构所采用。

SAS系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。

它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。

在数据处理和统计分析领域，SAS系统一直被誉为国际上的标准软件系统。

2.SAS系统的支持技术在当今的信息时代中，如何有效地利用业务高度自动化所产生的巨量宝贵数据，挖掘出对预测和决策有用的信息，就成为掌握竞争主导权的关键因素。

因此，SAS系统始终致力于应用先进的信息技术和计算机技术对业务和历史数据进行更深层次的加工。

经过二十多年的发展，SAS系统现在是以下三种技术的主要提供者：●数据仓库技术(Data Warehouse)数据仓库是用于支持管理决策过程的面向主题的、集成的、随时间而变化的、持久的（非易失的）数据集合。

通俗地说，可以将数据仓库理解为“将多个生产数据源中的数据按一定规则统一集中起来，并提供灵活的观察分析数据手段，从而为企业制定决策提供事实数据的支持”。

数据仓库最大的用途是能够提供给用户一种全新的方式从宏观或微观的角度来观察多年积累的数据，从而使用户可以迅速地掌握自己企业的经营运转状况、运营成本、利润分布、市场占有率、发展趋势等对企业发展和决策有重要意义的信息，使用户能制定更加准确科学的决策迅速对市场做出反应。

利用数据仓库技术可以使大企业运作的像小企业一样灵活，也可以使小企业像大企业一样规范。

从目前情况来看，许多企业和机构已经建立了相对完善的生产数据库系统。

SAS数据仓库与数据挖掘介绍SAS（Statistical Analysis System）是一种常用于数据分析和数据挖掘的软件。

它包含一系列模块，其中包括了强大的数据仓库和数据挖掘工具。

本文将介绍SAS数据仓库和数据挖掘的概念、特点和应用场景，并提供一些使用SAS进行数据仓库和数据挖掘的示例。

数据仓库数据仓库是存储和管理大量数据的集中式数据库系统。

它具有以下特点：•集成性：数据仓库从不同的数据源中收集、组织和储存数据，实现了数据的集成。

•主题性：数据仓库按照特定的主题进行组织，例如客户、销售、库存等，方便用户进行针对性的分析。

•时态性：数据仓库储存的数据是历史数据，可以追溯到不同的时间点，用户可以进行历史数据的分析和比较。

•稳定性：数据仓库的数据一般是只读的，不会频繁更新，保证了数据的稳定性和一致性。

•冗余性：数据仓库通过冗余存储数据，提高了查询和分析的效率。

SAS数据仓库通过SAS软件来构建和管理。

用户可以使用SAS的数据集和库来组织数据，并使用SAS的数据整理和转换工具来处理数据。

SAS还提供了丰富的数据分析和报告工具，方便用户从数据仓库中获取需要的信息。

数据挖掘数据挖掘是从大量数据中发现隐含模式、规律和知识的过程。

它结合了统计学、、机器学习等多个领域的技术和方法。

数据挖掘可以帮助用户发现数据中的趋势、关联规则、异常点等，并预测未来的趋势和行为。

SAS提供了丰富的数据挖掘工具和算法，帮助用户进行数据挖掘分析。

例如，SAS Enterprise Miner是一个常用的数据挖掘工具，提供了多种算法和模型，包括聚类、分类、回归、关联规则等。

用户可以使用SAS Enterprise Miner来构建数据挖掘流程，并对数据集进行挖掘和分析。

SAS数据仓库与数据挖掘的应用场景SAS数据仓库和数据挖掘在各个行业和领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：零售业零售业可以使用SAS数据仓库来集成和分析各种销售数据、库存数据、客户数据等。

数据仓库的源数据类型数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据的系统。

在构建数据仓库时，源数据类型的选择非常重要，它决定了数据仓库中可以存储的数据种类和结构。

下面将介绍一些常见的数据仓库源数据类型。

1. 结构化数据：结构化数据是指具有固定格式和明确定义的数据，通常以表格形式存储，每一个字段都有特定的数据类型。

例如，关系型数据库中的表格数据就是一种结构化数据。

结构化数据易于处理和分析，适适合于数据仓库。

2. 半结构化数据：半结构化数据是指具有一定结构但不符合严格定义的数据。

它通常以XML、JSON等格式存储，并且可以包含嵌套的层级结构。

半结构化数据适合于存储具有复杂关系的数据，如日志文件、配置文件等。

3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有明确结构和格式的数据，通常以文本、图象、音频、视频等形式存在。

非结构化数据具有高度的灵便性，但也更加难以处理和分析。

在数据仓库中，可以将非结构化数据转化为结构化或者半结构化数据，以便进行分析和挖掘。

4. 时间序列数据：时间序列数据是指按照时间顺序记录的数据，如传感器数据、股票价格等。

时间序列数据具有时间维度，可以用于分析趋势、周期性和相关性等。

在数据仓库中，时间序列数据通常以表格形式存储，每一行代表一个时间点的数据。

5. 多媒体数据：多媒体数据包括图象、音频、视频等形式的数据。

多媒体数据通常很大且复杂，需要专门的处理和存储方式。

在数据仓库中，可以将多媒体数据存储在特定的存储系统中，并通过索引和元数据管理。

6. 元数据：元数据是描述数据的数据，它包括数据的结构、定义、来源、格式等信息。

在数据仓库中，元数据非常重要，它可以匡助用户理解和使用数据。

元数据可以存储在数据仓库中的特定表格中，也可以使用元数据管理工具进行管理。

7. 外部数据：外部数据是指来自于数据仓库外部的数据源，如外部数据库、文件系统、API等。

外部数据可以通过ETL（抽取、转换、加载）过程导入到数据仓库中，以便与其他数据进行整合和分析。

数据仓库的源数据类型数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统。

它是一个用于支持企业决策和分析的重要工具。

源数据是构建数据仓库的基础，它们包含了组织内各个部门和系统产生的原始数据。

在设计和构建数据仓库时，了解和定义不同的源数据类型是至关重要的。

以下是常见的数据仓库源数据类型：1. 事务性数据：事务性数据是指记录了组织内各个业务活动的数据，如销售订单、采购记录、客户交易等。

这些数据通常以关系型数据库的形式存在，可以通过结构化查询语言（SQL）进行访问和分析。

例如，一个电子商务公司的数据仓库可能包含了大量的销售订单数据，这些数据可以用于分析产品销售趋势、客户购买行为等。

2. 日志数据：日志数据是记录了系统或应用程序运行过程中的各种事件和操作的数据。

它们通常以文本文件或数据库日志的形式存在。

日志数据可以提供有关系统性能、错误和异常情况的重要信息。

例如，一家互联网公司的数据仓库可以包含服务器日志数据，这些数据可以用于分析网站流量、用户访问行为等。

3. 传感器数据：传感器数据是由各种传感器设备收集的数据，如温度、湿度、压力等。

这些数据通常以时间序列的形式存在，可以用于分析和预测各种物理现象和事件。

例如，一个工业制造公司的数据仓库可以包含从生产线上收集的传感器数据，这些数据可以用于分析设备故障率、生产效率等。

4. 文本数据：文本数据是包含了大量自然语言文本的数据，如电子邮件、社交媒体帖子、新闻文章等。

这些数据通常以无结构或半结构化的形式存在，需要进行文本挖掘和自然语言处理的技术来提取有价值的信息。

例如，一个市场调研公司的数据仓库可以包含从社交媒体平台收集的用户评论数据，这些数据可以用于分析产品口碑、用户满意度等。

5. 图像和视频数据：图像和视频数据是包含了图像和视频内容的数据，如照片、监控摄像头录像等。

这些数据通常以二进制文件的形式存在，需要使用图像和视频处理技术来提取有用的信息。

例如，一个安防公司的数据仓库可以包含从监控摄像头收集的视频数据，这些数据可以用于分析异常事件、行人识别等。

数据仓库的基本架构数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision-Support）。

其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。

因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自上而下流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。

数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。

下面主要简单介绍下数据仓库架构中的各个模块，当然这里所介绍的数据仓库主要是指网站数据仓库。

数据仓库的数据来源其实之前的一篇文章已经介绍过数据仓库各种源数据的类型——数据仓库的源数据类型，所以这里不再详细介绍。

对于网站数据仓库而言，点击流日志是一块主要的数据来源，它是网站分析的基础数据；当然网站的数据库数据也并不可少，其记录这网站运营的数据及各种用户操作的结果，对于分析网站Outcome这类数据更加精准；其他是网站内外部可能产生的文档及其它各类对于公司决策有用的数据。

数据仓库的数据存储源数据通过ETL的日常任务调度导出，并经过转换后以特性的形式存入数据仓库。

其实这个过程一直有很大的争议，就是到底数据仓库需不需要储存细节数据，一方的观点是数据仓库面向分析，所以只要存储特定需求的多维分析模型；另一方的观点是数据仓库先要建立和维护细节数据，再根据需求聚合和处理细节数据生成特定的分析模型。

我比较偏向后面一个观点：数据仓库并不需要储存所有的原始数据，但数据仓库需要储存细节数据，并且导入的数据必须经过整理和转换使其面向主题。

数据仓库的使用方法数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的集中式存储系统。

它有助于组织和分析企业内部和外部的数据，帮助企业做出更明智的决策。

下面是数据仓库的使用方法。

1. 数据收集与整理：首先，收集各个部门或业务领域的数据并将其整合到数据仓库中。

这包括来自各种数据库、文件和其他数据源的结构化和非结构化数据。

然后，对数据进行清洗、转换和整理，以确保其一致性和可用性。

2. 数据存储与组织：将数据存储在数据仓库中，并按照特定的结构进行组织和分类。

常见的组织方式包括维度模型和星型模型。

维度模型基于事实表和多个维度表，用于描述业务过程中的事实和维度关系。

星型模型则将事实表与维度表直接连接，构成一个星型结构。

3. 数据提取与加载：从源系统中提取数据，并将其加载到数据仓库中。

这可以通过批处理或实时处理来实现。

批处理通常在特定时间点对数据进行提取和加载，而实时处理则会实时捕捉或传输数据并将其加载到数据仓库中。

4. 数据转换与清洗：在提取和加载数据到数据仓库之前，需要对数据进行转换和清洗。

这包括对数据进行清洗、处理缺失值和错误数据、进行数据结构转换和标准化等操作。

此步骤是确保数据质量的重要环节。

5. 数据分析与报告：一旦数据加载到数据仓库中，就可以使用各种商业智能工具和数据分析技术来分析和挖掘数据。

这些工具和技术可以帮助用户从数据中提取有用的信息和洞察，并生成各种类型的报表、仪表盘和数据可视化。

6. 数据保护与安全：在使用数据仓库时，必须确保数据的保护和安全。

这包括对数据进行备份和恢复，实施访问控制和权限管理，监控数据访问和使用等。

此外，还需要遵守相关的数据隐私和安全法规。

7. 数据维护与更新：数据仓库是一个动态的存储系统，需要定期进行数据的维护和更新。

这包括对数据的清理、删除过期数据、更新维度和事实表等操作，以确保数据的准确性和完整性。

总之，数据仓库是一个有助于企业进行数据分析和决策支持的重要工具。

通过正确的使用方法，可以充分发挥数据仓库的优势，提高企业的决策效率和竞争力。

数据仓库的源数据类型数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业各种数据的系统。

它通过将来自不同来源的数据进行抽取、转换和加载（ETL）处理，将其转化为可供分析和报告的格式。

在数据仓库中，源数据是构建数据仓库的基础，因此对于数据仓库的源数据类型的理解和分类非常重要。

数据仓库的源数据类型可以根据不同的维度进行分类，以下是一些常见的源数据类型及其描述：1. 事务性数据：事务性数据是指记录了企业日常业务操作的数据，它通常以数据库的形式存在。

这些数据包括定单、销售记录、交易记录等。

事务性数据是数据仓库的重要来源，它可以提供详细的业务运营信息。

2. 日志数据：日志数据是记录系统或者应用程序运行状态的数据，它包含了系统的运行日志、错误日志、访问日志等。

日志数据可以匡助分析系统的性能、异常情况和用户行为等信息。

3. 外部数据：外部数据是指来自于企业外部的数据源，例如供应商提供的数据、第三方数据提供商的数据等。

外部数据可以匡助企业了解市场趋势、竞争对手的情况等，对于决策和战略制定具有重要意义。

4. 传感器数据：传感器数据是指由各种传感器设备采集的数据，例如温度传感器、湿度传感器、压力传感器等。

这些数据可以用于监测设备状态、环境变化等，对于工业生产和物联网应用非常重要。

5. 文本数据：文本数据是指以文本形式存在的数据，例如报告、合同、电子邮件、社交媒体帖子等。

文本数据通常需要进行自然语言处理和文本挖掘等技术处理，以提取其中的实用信息。

6. 多媒体数据：多媒体数据是指包含图象、音频、视频等多种媒体形式的数据。

这些数据可以用于图象识别、语音识别、视频分析等应用，对于一些特定行业如安防、医疗等有着重要意义。

7. 社交媒体数据：社交媒体数据是指来自于社交媒体平台的数据，例如微博、微信、Facebook等。

这些数据包括用户发布的文本、图片、视频等，可以用于用户行为分析、舆情监测等。

8. 地理空间数据：地理空间数据是指包含地理位置信息的数据，例如地图数据、卫星影像数据等。

数仓分层标准
一、数据源层
数据源层是整个数据仓库的起点，包含了所有需要的数据源。

这些数据源可能来自不同的地方，例如数据库、文件、API等。

数据源层的目标是确保所有数据都能被正确、完整地获取。

二、整合层
整合层的主要任务是对从数据源层获取的数据进行清洗、整合和转换，以满足后续数据模型的需要。

在这一层，数据可能会进行一些基本的处理，例如去重、填充缺失值、数据类型转换等。

三、公共维度模型层
公共维度模型层（CDM）是数据仓库的核心部分，它提供了对数据的公共视图。

在这一层，数据会被组织成公共的维度和度量，以便进行多维分析。

常见的维度包括时间、地域、产品等。

四、汇总层
汇总层是在CDM的基础上，对数据进行进一步的汇总和聚合。

这一层的目的是为了提高数据的查询效率，同时减少在应用层进行复杂计算的需要。

五、应用层
应用层是数据仓库的最顶层，它包含了可以直接提供给最终用户使用的数据。

这些数据通常是已经经过处理和格式化的，可以直接用于报表、仪表板或其他分析工具。

六、元数据层
元数据层包含了关于数据仓库中所有数据对象的描述信息。

这些描述信息有助于理解数据的来源、结构、关系和含义。

元数据对于维护数据仓库的完整性和准确性至关重要。

七、数据安全层
数据安全层关注的是如何确保数据的安全和隐私。

在这一层，会设置各种安全措施，例如访问控制、加密、审计等，以确保只有经过授权的人员才能访问特定的数据，同时防止数据的滥用或泄露。

数仓中的全量表、增量表、快照表、切⽚表和拉链表区别和使⽤场景⼀、全量表：df表，有⽆变化都要上报，只有⼀个分区或者没有分区，每次往全量表⾥⾯写数据都会覆盖之前的数据，不能记录数据的历史变化，只能截⽌到当前最新、全量的数据⼆、增量表：每天新增的数据和改变的数据都会存储在当⽇的分区中；增量表记录每次增加的量，只报变化量，⽆变化的不⽤报；增量表设计过程，假设以18号与19号数据为例-- 1、找出19号未修改的数据,写⼊当前分区INSERT OVERWARITE er_info_di PARTITION(p_dymd='2021-12-19')WITH t1 AS (SELECT*FROM er_info_diWHERE p_dymd ='2021-12-18'), t2 AS (SELECT*FROM er_infoWHERE p_dymd ='2021-12-19')SELECT*FROM t1 LEFT OUTER JOIN t2ON er_id= er_idWHERE er_id is null-- 2、将19号新增和变化的数据写⼊当前分区INSERT INTO TABLE er_info_di PARTITION(p_dymd='2021-12-19')SELECT*FROM er_infoWHERW p_dymd ='2021-12-19'-- 3、⼀般增量表只保存7天的数量ALTER TABLE er_info_di DROP IF EXIST PARTITION(p_dymd='2021-12-19') 特殊增量表：da表，⼀般是埋点⽇志等，每天的数据存储在当天的分区⾥⾯，数据产⽣之后就不会再发⽣变化了。

三、快照表：因为全量表⽆法反映历史的变化，这时快照表就可以使⽤了，快照表记录截⽌数据⽇期的全量数据（每个分区都是记录截⽌当前分区⽇期的全量数据），但是在数据量⼤的情况下，每个分区存储的都是全量数据，数据冗余和浪费存储空间；四、切⽚表：根据基础表，往往只反映某⼀个维度的相应数据，数据只有⼀个维度或者某⼀事实条件数据；五、拉链表：能够解决快照表数据冗余问题，还能维护数据历史状态和最新状态，记录截⽌数据⽇期的全量数据，⼀个事物从开始，⼀直到当前状态的所有变化信息；缓慢变化维（SCD）：拉链表不是SCD，它只是⽤来处理缓慢变化维的⼀种⼿段⽽已。

·数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、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。

·数据仓库的特点–面向主题–集成–相对稳定–反映历史变化数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理。

数据仓库，Data Warehouse，可简写为DW。

数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——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)。

◆面向主题：操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。

◆集成的：数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

◆相对稳定的：数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

◆反映历史变化：数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

建立SAS数据仓库的基本步骤实验目的：掌握数据从数据源（SAS数据集）到数据仓库存储的完整过程。

实验步骤：一、建立数据仓库的三个文件夹1．仓库环境元数据2．仓库元数据3．仓库数据表二、查看源数据（逻辑库Sasuser中的Purchase_details数据集）1．进入SAS V82.查看源数据三、进入SASWA四、建立数据仓库环境1．点击鼠标右键，Add Item =>Data Warehouse Environment，数据仓库环境属性窗口将会出现。

2．定义数据仓库环境属性（1）在属性窗口，点击路径区域path的箭头，出现选择窗口。

（2）在选择对话框中，选择之前已经建立好的“仓库环境元数据”文件夹，单击“OK”。

这个动作指定了数据仓库环境元数据库（默认的逻辑库名是“_MASTER”）的物理路径。

（3）单击“OK”关闭属性窗口。

系统提示建立一个新的数据仓库环境，单击“OK”返回属性窗口。

（4）在“Name”区域，键入“数据仓库环境”，确定。

3．全局元数据定义在SAS/WA桌面上，双击“数据仓库环境”图标，数据仓库环境在SAS/WA 浏览器中打开。

在菜单条中选择文件=>设置，建立本地逻辑库、主机等信息定义。

（1）为源数据建立逻辑库定义选择的是“SAS Libraries”，单击窗口左下方的“Add”。

出现“Library Properties”，在“Name”域，键入“源数据逻辑库”。

单击“Ｄetails”栏。

选择“The user will pre-assign the library”；在“Libref”框中，选择“Sasuser”逻辑库。

这是存放源数据Purchase_details表的逻辑库。

单击“ＯＫ”关闭对话框。

（2）为仓库的数据存储建立逻辑库定义在“Define Items Used Globally”窗口，单击“ADD”。

出现“Library Properties”窗口，键入“细节表逻辑库”。

数据仓库的源数据类型数据仓库是一个用于集成、管理和分析多个来源的数据的存储系统。

在构建数据仓库时，源数据的类型是一个至关重要的因素。

不同类型的源数据需要不同的处理和转换方法，以确保数据仓库的有效性和准确性。

以下是常见的数据仓库源数据类型及其标准格式的详细描述：1. 结构化数据：结构化数据是指以表格形式存储的数据，具有明确定义的字段和数据类型。

常见的结构化数据源包括关系型数据库、电子表格和CSV文件等。

在数据仓库中，结构化数据通常以表格的形式进行存储和管理。

标准格式示例：表名：sales字段：订单号、客户姓名、产品名称、销售日期、销售数量、销售金额数据类型：订单号（字符串）、客户姓名（字符串）、产品名称（字符串）、销售日期（日期）、销售数量（整数）、销售金额（浮点数）2. 半结构化数据：半结构化数据是指具有一定结构但不符合传统关系型数据库表格模式的数据。

常见的半结构化数据源包括XML文件、JSON文件和日志文件等。

在数据仓库中，半结构化数据需要进行解析和转换，以提取有用的信息。

标准格式示例：数据源：log.txt日志格式：[时间戳] [用户ID] [操作] [结果]数据类型：时间戳（日期时间）、用户ID（字符串）、操作（字符串）、结果（字符串）3. 非结构化数据：非结构化数据是指没有固定格式的数据，如文本文档、图像、音频和视频等。

这些数据通常需要进行文本分析、图像处理或语音识别等技术的应用，以从中提取有用的信息。

标准格式示例：数据源：news.txt文本内容：新闻标题：XXX公司发布财报，利润增长10%数据类型：新闻标题（字符串）4. 多媒体数据：多媒体数据是指图像、音频和视频等形式的数据。

这些数据通常需要进行特殊的处理和存储方法，以确保其在数据仓库中的有效性和可用性。

标准格式示例：数据源：image.jpg图像格式：JPEG数据类型：图像5. 外部数据：外部数据是指来自外部来源的数据，如第三方数据提供商、社交媒体平台和传感器等。