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大数据分布式存储工程师实习工作总结一、引言在本次实习中，我作为一名大数据分布式存储工程师实习生，在公司的指导下，参与了多个项目的开发和实施。
通过实习，我深入了解了大数据分布式存储的原理和技术，并通过实际操作提升了自己的技能和经验。
本文将对我在实习期间所从事的工作进行总结和归纳。
二、项目一：搭建大数据存储平台在项目一中，我负责搭建公司的大数据存储平台，采用了分布式文件系统HDFS和列式数据库HBase。
首先，我通过学习和研究相关文档，了解了HDFS和HBase的工作原理和基本使用方法。
然后，我按照实际需求，设计了存储平台的架构，并进行了系统的搭建和配置。
同时，我也负责解决平台搭建过程中的各种问题，例如网络配置、权限管理等。
最后，我对平台进行了性能测试和优化，确保了其稳定性和高可用性。
三、项目二：数据备份与恢复在项目二中，我参与了公司的数据备份与恢复工作。
首先，我对已有的备份系统进行了调研和分析，了解了其优缺点及存在的问题。
然后，我根据需求提出了新的备份方案，并进行了系统设计和实施。
在整个过程中，我使用了分布式存储技术，保证了备份数据的高可用性和可靠性。
同时，我也负责监测备份系统的运行状态，并及时处理发现的问题，确保了备份和恢复的效果。
四、项目三：容灾系统建设在项目三中，我参与了公司的容灾系统建设工作。
首先，我对已有的容灾方案进行了评估和分析，并发现了其中的问题和隐患。
然后，我重新设计和实施了容灾系统，使用了分布式存储技术和备份方案，提高了系统的稳定性和可靠性。
同时，我也负责容灾系统的监测和维护工作，保证了系统的正常运行。
在整个项目中，我学习了容灾技术和方法，并通过实际操作提升了自己的技能和经验。
五、项目四：性能优化与调优在项目四中，我参与了公司的性能优化与调优工作。
首先，我通过对系统的性能数据进行分析和监测，了解了系统的瓶颈和性能问题。
然后，我提出了性能优化方案，并进行了系统的调整和优化。
在整个过程中，我注重数据的分布式存储和读写性能的提升，通过调整系统参数和优化代码，达到了显著的性能改进效果。
数据工程师工作经验作为一名数据工程师，我有着丰富的工作经验。
在过去的几年里，我一直致力于数据分析和数据工程的领域。
在这个文章中，我将分享我的一些工作经验以及我在数据工程师职业生涯中所取得的成就。
数据工程是一个快速发展的领域，它与数据分析和数据科学密切相关。
作为一名数据工程师，我的主要职责是收集、处理和管理大量的数据，以便其他团队成员可以进行数据分析和决策。
以下是我在数据工程师岗位上的一些经验和技能：1. 数据收集和清洗：作为一名数据工程师，我经常需要从各种来源收集数据，包括结构化和非结构化数据。
我熟练运用SQL等工具进行数据提取和转换，并使用Python等编程语言清洗和处理数据，以确保数据的质量和准确性。
2. 数据仓库设计和开发：我对数据仓库的设计和开发有着深入的了解和经验。
我能够使用ETL工具如Informatica和Talend等来实现数据从源系统到数据仓库的抽取、转换和加载过程。
我也能够设计和优化数据模型，并使用维度建模方法构建数据仓库。
3. 大数据技术：我对大数据技术有着扎实的掌握。
我熟悉Hadoop生态系统，包括HDFS、MapReduce、Hive和Spark等技术。
我能够使用这些工具进行大规模数据处理和分析，并进行性能优化和调优。
4. 数据可视化和报告：作为数据工程师，我不仅要处理和管理数据，还要将数据转化为可视化和易于理解的形式。
我熟练使用Tableau等工具进行数据可视化，并根据需要生成报告和仪表板，以便团队成员和决策者能够更好地理解和利用数据。
5. 跨团队合作：在我的职业生涯中，我经常需要与数据分析师、数据科学家和软件开发人员等不同角色的人合作。
我具备良好的沟通和协作能力，能够有效地与不同背景和技能的人合作，共同完成项目和任务。
在我刚开始担任数据工程师的时候，我遇到了许多挑战和困难。
但是通过不断学习和实践，我逐渐掌握了数据工程的核心技能，并取得了一些重要的成就。
我的数据工程经验使我在团队中能够发挥重要作用，并且为业务决策提供有力支持。
大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库随着技术的不断发展，越来越多的数据产生并蓄积，如何进行有效管理和利用已成为人们关注的焦点之一。
本文将从数据存储和管理的角度出发，分别介绍数据仓库、云计算和数据库的概念、特点及其在大数据领域的应用。
一、数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是指从各个数据源中提取数据并经过处理后存储到一个统一且独立的数据集合中，以方便用户进行分析和决策的系统。
数据仓库通过将数据分析和查询分离，实现了数据决策支持系统的高效运行，从而提高数据的利用率。
数据仓库的特点：1.面向主题：数据仓库是面向主题的，即数据集中一般针对某个主体领域或数据分析任务。
例如，销售数据仓库、人力资源数据仓库等。
2.集成性：数据仓库具有集成性，可以将不同类型的数据源通过ETL（Extract-Transform-Load）的方式进行标准化、转换和加载，并保证数据之间的一致性和完整性。
3.时间性：数据仓库关注历史数据的存储和分析，并提供不同时间维度的数据展示方式，为决策者提供多样化的选择。
数据仓库在大数据领域的应用：1.数据分析和挖掘：通过数据仓库中的数据进行多维分析和数据挖掘，为决策者提供全面的数据支持。
2.企业级统一视图：数据仓库可以实现企业级统一视图，使决策者可以获得一份全面的数据报告。
3.交互式查询：数据仓库提供交互式的查询功能，用户可以根据需要自定义查询条件和维度，获得满足自己需求的数据结果。
二、云计算云计算（Cloud Computing）是指通过网络以服务方式提供计算资源的一种模式。
云计算基于分布式计算、虚拟化技术和自动化管理，通过网络实现数据处理和存储，通过服务模式进行资源使用和计费。
云计算的特点：1.弹性伸缩：云计算可以根据需求进行弹性伸缩，为企业和个人提供更加灵活的资源使用方式，从而降低IT成本、提高效率。
2.服务化：云计算基于服务的方式提供资源，用户可以根据需要选择提供商和服务类型，并根据实际使用量进行计费，降低了技术和资金门槛。
数据开发员工作总结范文数据开发员是负责数据处理、数据系统开发和数据仓库建设等工作的技术人员。
在过去一段时间的工作中，我担任了数据开发员的职务，并积累了一定的经验和收获。
在本文中，我将对我的工作进行总结，包括工作内容、应用技术、遇到的挑战和解决方案，以及改进和提升的建议。
一、工作内容作为数据开发员，我的主要工作内容包括：1. 数据需求分析：与产品、营销等部门合作，了解业务需求，分析数据需求，制定数据开发计划。
2. 数据处理与管理：收集、清洗、整合和管理各种数据源，确保数据的质量和准确性。
3. 数据仓库建设：根据业务需求，设计和建立数据仓库，包括数据模型、ETL流程等。
4. 数据分析与报告：利用各种数据分析工具和技术，对数据进行分析和挖掘，生成报告和可视化展示。
二、应用技术在工作中，我广泛应用了各种数据处理和数据分析的技术，包括：1. SQL语言：用于数据的查询、清洗、处理和管理。
2. ETL工具：使用ETL工具进行数据的抽取、转换和加载。
3. 数据建模：使用数据建模工具设计和构建数据仓库的数据模型。
4. 数据分析工具：利用Python、R语言等进行数据分析和挖掘。
5. 可视化工具：使用Tableau、PowerBI等工具生成可视化报表和仪表盘。
三、遇到的挑战和解决方案在数据开发的工作中，我也遇到了一些挑战，例如：1. 数据质量问题：不同数据源的数据格式和质量各异，需要进行数据清洗和整合。
我通过编写清洗规则和使用数据清洗工具，解决了这个问题。
2. 数据量大、更新频繁：某些业务场景下，数据量庞大、数据更新频繁，需要进行性能优化和流程调整。
我通过调整ETL 流程、增加数据分区等方式，提升了处理效率。
3. 多样化的需求：不同业务部门对数据需求的多样化，需要快速响应和灵活调整。
我与业务部门密切合作，进行需求沟通和优先级排序，保证工作的高效完成。
四、改进和提升的建议在工作中，我也意识到了自身的不足和可以提升的方面，并给出以下建议：1. 深入学习SQL语言：SQL是数据处理的基础和核心，需要更深入地学习掌握各种高级语法和技巧。
数据是如何进行存储和管理数据库中的数据存储和管理涉及到以下几个方面：1.数据模型：数据库中采用数据模型来组织和存储数据，常用的数据模型包括层次模型、网状模型和关系模型。
其中，关系模型是目前使用最广泛的数据模型，它以表格的形式存储数据，并使用关系操作来访问和操作数据。
2.数据存储：数据库中的数据存储在物理存储设备上，如磁盘、固态硬盘等。
数据库管理系统（DBMS）负责管理数据的存储、检索和处理。
DBMS提供了一组API和工具，可以用来操作数据库，包括查询、插入、更新和删除数据。
3.数据索引：索引是数据库中用于快速查找数据的机制。
数据库通过建立索引来提高数据检索效率。
常见的索引方法包括B树索引、位图索引、哈希索引等。
4.数据事务：数据库中的数据操作涉及到并发和事务处理问题。
事务是数据库中一系列操作的单位，它具有原子性、一致性、隔离性和持久性等特性。
数据库管理系统（DBMS）提供了事务处理机制，确保数据的一致性和可靠性。
5.数据安全：数据库中的数据安全问题至关重要。
DBMS提供了安全性控制和权限管理机制，以确保数据的安全性和完整性。
常见的安全性控制措施包括用户认证、访问控制、加密存储等。
6.数据备份和恢复：数据库中的数据需要进行备份和恢复，以确保数据的可靠性和完整性。
DBMS提供了备份和恢复工具和技术，可以定期对数据进行备份，并在需要时进行恢复。
总之，数据库中的数据存储和管理是一个复杂的过程，涉及到多个方面和技术。
DBMS是实现这一过程的核心工具，它提供了各种功能来管理数据的存储、检索、操作和安全等。
数仓工作总结在过去的一年里，我有幸参与了公司的数仓工作，并且取得了一些成果。
在这篇文章中，我想对这一年的数仓工作进行总结，分享一些我所学到的经验和教训。
首先，我要感谢团队中的每一位成员。
在整个项目的过程中，大家都非常努力地工作，相互配合，共同克服了许多困难。
我们一起制定了项目的目标和计划，并且按照计划一步步地推进工作。
在这个过程中，我学会了如何有效地与团队成员合作，如何分配任务和管理时间，以及如何克服困难和挑战。
其次，我要提到在数仓工作中所遇到的一些技术挑战。
在整个项目的过程中，我们遇到了许多技术上的问题，比如数据清洗和整合、性能优化、数据质量保障等等。
通过不断地学习和尝试，我们最终找到了解决这些问题的方法，并且取得了一些令人满意的成果。
在这个过程中，我学会了如何利用各种工具和技术来解决问题，如何进行技术选型和优化，以及如何保证数据的准确性和完整性。
最后，我要提到在数仓工作中所取得的一些成果。
在整个项目的过程中，我们不断地改进和优化数仓的架构和流程，使其更加稳定和高效。
我们还建立了一套完善的数据质量管理体系，保证了数据的准确性和完整性。
最重要的是，我们成功地将数仓的数据应用到了业务中，为公司的决策和运营提供了有力的支持。
在这个过程中，我学会了如何将技术和业务结合起来，如何将数据转化为价值，以及如何与业务部门进行有效的沟通和合作。
总的来说，这一年的数仓工作对我来说是非常宝贵的经验。
通过这个项目，我不仅学会了许多技术上的知识和技能，还学会了如何与团队合作、如何解决问题、以及如何将数据转化为价值。
我相信这些经验和教训将对我的未来职业发展产生积极的影响。
感谢这一年的数仓工作，让我收获了很多。
一、前言随着信息技术的飞速发展，数据库技术在各行各业中发挥着越来越重要的作用。
为了提高自身对数据库技术的理解和应用能力，我参加了本次数据库实训。
通过两个月的系统学习和实践操作，我对数据库的基本原理、设计方法、应用技术有了更加深入的了解，现将实训总结如下。
二、实训内容1. 数据库基础知识实训期间，我们学习了数据库的基本概念、数据模型、关系数据库理论、SQL语言等基础知识。
通过学习，我对数据库的基本概念和理论有了较为全面的了解，为后续的学习和实践打下了坚实的基础。
2. 数据库设计数据库设计是数据库应用过程中的关键环节。
实训中，我们学习了数据库设计的基本原则、方法和步骤，并通过实际案例进行实践。
具体内容包括：（1）需求分析：了解和收集用户需求，确定数据库的功能和性能要求。
（2）概念设计：根据需求分析结果，构建数据库的概念模型，如E-R图。
（3）逻辑设计：将概念模型转换为逻辑模型，如关系模型。
（4）物理设计：选择合适的数据库管理系统，设计数据库的物理结构，如存储结构、索引等。
3. 数据库实现与维护在数据库实现与维护方面，我们学习了以下内容：（1）数据库创建：创建数据库、表、视图、索引等。
（2）数据操作：插入、删除、更新、查询数据。
（3）数据安全：设置用户权限、备份与恢复数据库。
（4）性能优化：查询优化、索引优化、存储优化等。
4. 数据库高级技术实训中，我们还学习了以下数据库高级技术：（1）存储过程：提高数据库性能，实现复杂业务逻辑。
（2）触发器：实现数据库的数据完整性、一致性。
（3）事务管理：保证数据库操作的原子性、一致性、隔离性、持久性。
（4）数据仓库与数据挖掘：从大量数据中提取有价值的信息。
三、实训收获与体会1. 理论与实践相结合通过本次实训，我深刻体会到理论与实践相结合的重要性。
在理论学习的基础上，通过实际操作，使我对数据库技术有了更加深入的理解。
2. 提高问题解决能力在实训过程中，我遇到了许多问题，通过查阅资料、请教老师和同学，我学会了如何分析问题、解决问题。
第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。
在过去的一年里，我有幸投身于大数据领域，担任大数据开发工程师一职。
在此，我将对过去一年的工作进行总结，回顾自己在工作中的成长与收获，并对未来的发展进行规划。
二、工作内容与成果1. 数据采集在过去的一年中，我主要负责数据采集工作。
通过运用爬虫技术、ETL工具等手段，从多个渠道获取了大量数据。
具体成果如下：（1）构建了数据采集平台，实现了对海量数据的自动化采集。
（2）针对不同数据源，制定了相应的数据采集策略，确保数据采集的准确性和完整性。
（3）优化了数据采集流程，提高了数据采集效率。
2. 数据清洗与处理在数据采集的基础上，我对采集到的原始数据进行清洗和处理，为后续分析提供高质量的数据支持。
主要成果如下：（1）利用数据清洗工具，对采集到的数据进行去重、去噪、填充等操作。
（2）根据业务需求，对数据进行分类、整合，构建数据仓库。
（3）对数据进行统计分析，挖掘数据规律，为业务决策提供数据支持。
3. 数据分析与应用在数据清洗和处理的基础上，我对数据进行深入分析，为业务部门提供决策依据。
主要成果如下：（1）运用机器学习、深度学习等算法，对数据进行预测分析。
（2）根据业务需求，构建可视化报表，直观展示数据分析结果。
（3）针对业务痛点，提出解决方案，协助业务部门优化业务流程。
4. 项目成果在过去的一年里，我参与了多个大数据项目，取得了一定的成果。
以下列举几个典型案例：（1）某电商平台用户行为分析项目：通过分析用户行为数据，为电商平台提供精准营销策略，提升用户转化率。
（2）某金融机构风险控制项目：利用大数据技术，对金融风险进行预测和预警，降低金融机构风险。
（3）某政府部门公共服务优化项目：通过分析公众需求，为政府部门提供公共服务优化建议，提升政府服务效率。
三、成长与收获1. 技术能力提升通过参与大数据项目，我对数据采集、清洗、处理、分析等方面的技术有了更深入的了解，掌握了Hadoop、Spark、Python、R等常用大数据技术。
数仓面试自我介绍一、引言大家好，我是XXX，很荣幸能够参加数仓面试，今天我想和大家分享一下我对数仓的理解和经验。
二、什么是数仓数仓（Data Warehouse）是指将来自不同数据源的海量数据进行整合、清洗、加工和存储，以支持企业决策和分析的技术架构和解决方案。
数仓通过将分散的数据集中存储，提供了一个统一的数据视图，使得企业能够更好地进行数据分析、挖掘和决策。
三、数仓的重要性1. 有效决策支持：数仓能够提供高质量、一致性和可靠的数据，为企业决策提供支持，帮助企业了解市场趋势、顾客需求和业务表现。
2. 数据集成和整合：数仓能够将来自不同数据源的数据进行整合和统一，消除数据冗余和不一致，提供一致性的数据视图。
3. 数据质量保证：数仓通过数据清洗和加工，可以提高数据的质量和准确性，避免脏数据对企业决策的影响。
4. 数据分析和挖掘：数仓提供了丰富的数据分析和挖掘工具，帮助企业发现隐藏的信息和规律，支持业务优化和决策制定。
5. 提高企业竞争力：通过数仓的建设和运营，企业能够更好地利用数据资源，提高业务效率和创新能力，从而在市场竞争中获得优势。
四、数仓的架构和技术1. 数据提取和清洗：数据仓库使用ETL（Extract-Transform-Load）工具从各种数据源中提取数据，并进行清洗和转换，以保证数据的准确性和一致性。
2. 数据存储和管理：数仓通常使用关系数据库管理系统（RDBMS）或者大数据平台（如Hadoop、Spark等）来存储和管理数据，以支持高效的数据查询和分析。
3. 数据建模和设计：数仓使用维度建模或者星型模型来设计数据结构，以提供简单、直观的数据视图和查询接口。
4. 数据集成和整合：数仓使用数据集成工具和技术，将来自不同数据源的数据进行整合和统一，以提供一致性的数据视图。
5. 数据安全和权限控制：数仓需要保证数据的安全性和隐私性，通过权限控制、加密和审计等手段来保护数据的安全。
五、数仓项目经验在以往的工作中，我参与了数仓项目的设计、开发和运维工作，积累了丰富的经验和技能。
学习数据库心得(精品5篇)学习数据库心得篇1学习数据库心得在这篇*中，我将分享我学习数据库的经历。
通过学习数据库，我不仅掌握了数据存储的基本原理，也学会了使用SQL语言进行数据查询和分析。
学习数据库的初衷：在当今数据驱动的时代，数据库作为存储和管理数据的重要工具，其重要性不言而喻。
我选择学习数据库，是因为我希望掌握一种可以持久化存储数据的方法，同时能够快速、高效地查询和分析数据。
学习过程：我选择了MySQL作为我的学习数据库。
在学习过程中，我首先学习了数据库的基本概念，如表、列、主键、外键等。
同时，我学习了SQL语言，包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE等语句。
我通过实践编写简单的SQL查询，并不断修改和优化，从而加深了对数据库的理解。
学习心得：学习数据库的过程是充满挑战的，我遇到了许多问题。
其中最大的问题是理解数据库的设计原则，如关系型数据库的设计，如何根据需求设计出高效、安全、可扩展的数据库。
另外，SQL语言的学习也并非一蹴而就，我通过大量的练习，逐渐掌握了它的语法和用法。
总结：学习数据库让我掌握了数据存储和管理的基本技能，使我能够更好地应对实际工作中的各种数据问题。
我深刻理解到数据库设计的重要性，以及SQL 语言的灵活性和强大功能。
在未来，我将继续深入学习数据库，进一步优化我的数据库设计和查询能力。
学习数据库心得篇2探索数据库世界的奇妙旅程：我的学习心得自从我开始学习数据库以来，我对数据有了更深入的理解，也更加欣赏这个神奇的数据世界。
下面，我将分享我的学习心得，希望能激励更多的人走进数据库的世界，发现它的奇妙之处。
1.理解数据库的重要性学习数据库的第一步是理解它在现代社会中的重要性。
无论是个人还是企业，我们都在不断地收集、处理和使用数据。
数据库就像是一个数据仓库，帮助我们将这些信息有序地组织起来，让我们可以更快地查找、分析和理解数据。
2.掌握基本概念学习数据库需要掌握一些基本概念，如数据库管理系统（DBMS）、数据库模式、表、列、数据类型、索引等。
个人经验总结：数据仓库的数据存储和实现当面对大量的数据，而且是各种各样类型的数据，还可能有的数据单元（粒度）很大，单纯靠数据库是不易解决，为了解决这些问题，提高系统后台的效率，就需要引进数据仓库。
有关数据仓库的数据存储的几个基本问题：1、数据存储的方式？数据仓库的数据由两种存储方式：一种是存储在关系数据库中，另一种是按多维的方式存储，也就是多维数组。
2、存储何种数据？数据仓库中存在不同的综合级别的数据。
一般把数据分成四个级别，早期细节级数据，当前细节级数据，轻度综合级，高度综合级。
不同的综合级别一般称为粒度。
粒度越大，表示细节程度越低，综合程度越高。
级别的划分是根据粒度进行的。
数据仓库中还有一种是元数据，也就是关于数据的数据。
传统数据库中的数据字典或者系统目录都是元数据，在数据仓库中元数据表现为两种形式：一种是为了从操作型环境向数据仓库环境转换而建立的元数据，它包含了数据源的各种属性以及转换时的各种属性；另一种元数据是用来与多维模型和前端工具建立映射用的。
3、粒度与分割粒度是对数据仓库中的数据的综合程度高低的一个衡量。
粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类越多；反之粒度越大，细节程度越低，综合程度越高，回答查询的种类越少。
分割是将数据分散到各自的物理单元中去以便能分别独立处理，以提高数据处理的效率。
数据分割后的数据单元成为分片。
数据分割的标准可以根据实际情况来确定，通常可选择按日期、地域或者业务领域等进行分割，也可以按照多个标准组合分割。
4、追加时数据的组织方式这里说一种比较简单的情况，轮转综合文件。
比如：数据存储单位被分为日、周、季度、年等几个级别。
每天将数据记录在日记录集中；然后七天的数据被综合存放在周记录集中，每隔一季度周记录集中的数据被存放到季度记录集中，依此类推......这种方法把越早期的记录存放的综合程度越高，也就是粒度越大。
B<>数据仓库的实现步骤:一般地，设计和创建数据仓库的步骤是：1.确定用户需求确定终端用户的需要，为数据仓库中存储的数据建立模型。
通过数据模型，可以得到企业完整而清晰的描述信息。
数据模型是面向主题建立的，同时又为多个面向应用的数据源的集成提供了统一的标准。
数据仓库的数据模型一般包括：企业的各个主题域、主题域之间的联系、描述主题的码和属性组。
深入地分析企业的数据源，记录数据源系统的功能与处理过程。
一般地，设计数据仓库最重要的一步便是要理解商业动作的规律，只有了解数据是如何被处理的，才能分解商业处理过程，从中获取数据元素。
利用现有系统的信息，确定从源数据到数据仓库的数据模型所必须的转化/综合逻辑。
这涉及到应该合并转化多少数据；是综合所有的数据文件还是综合发生变化的操作系统文件；转化/综合过程应该多长时间执行一次等问题。
决定数据转化与更新频率是重要的商业事件。
无论数据仓库的更新是采用事件驱动还是时间驱动，都必须让数据仓库知道当某种事件发生时就需要更新数据。
在数据仓库建立之前，应该写一个详细的方案和实现规划。
这种方案和实现规划包括：建立商业案例、收集用户需求、确定技术需求。
建立商业案例包括由该方案解决的商业需求、方案的成本和投资的收益。
收集用户需求主要是调查用户建立数据仓库的意图。
用户需求可以确定这些内容：数据需求（粒度级）、企业经营系统包含的数据、这些数据遵循的商业规则、需要提供给用户的查询、用户需要的标准报告、将要使用的客户应用程序工具。
确定技术要求包括下列内容：硬件体系结构和框架（例如，链接到数据市场所在的地理位置）、备份和恢复机制、安全性限制、从经营系统到数据仓库加载数据和转换数据的方法。
2.设计和建立数据库设计和建立数据库是成功地创建数据仓库的一个关键步骤。
这一步通常由有经验的数据库设计人员使用，因为这一步涉及的数据来自多种数据源并且要把它们合并成一个单独的逻辑模型。
不象OLTP系统那样以高度的正规化形式存储数据，数据仓库中存储的数据以一种非常非正规化的形式存储数据以便提高查询的性能。
数据仓库常常使用星型模式和雪花型模式来存储数据，作为OLAP工具管理的合计基础，以便尽可能快地响应复杂查询。
星型模式是最流行的实现数据仓库的设计结构。
星型模式通过使用一个包含主题的事实表和多个包含事实的非正规化描述的维度表来执行典型的决策支持查询。
一旦创建了事实表，那么可以使用OLAP工具预先计算常用的访问信息。
星型模式是一种关系型数据库结构，在该模式的中间是事实表，周围是次要的表，数据在事实表中维护，维度数据在维度表中维护。
每一个维度表通过一个关键字直接与事实表关联。
维度是组织数据仓库数据的分类信息，例如时间、地理位置、组织等等。
维度用于父层和子层这类分层结构。
例如，地理位置维度可以包含国家、城市等数据。
因此，在该维度表中，纬度由所有的国家、所有的城市组成。
为了支持这种分层结构，在维度表中需要包括每一个成员与更高层次上纬度的关系。
维度关键字是用于查询中心事实表数据的标识符。
维度关键字就像主键一样，把一个维度表与事实表中的一行链接起来。
这种结构使得很容易构造复杂的查询语句并且支持决策支持系统中向下挖掘式的分析。
事实表包含了描述商业特定事件的数据。
例如银行业务或者产品销售。
事实表还包含了任何数据合计，例如每一个地区每月的销售情况。
一般地，事实表中的数据是不允许修改的，新数据只是简单地增加进去。
维度表包含了用于参考存储在事实表中数据的数据，例如产品描述、客户姓名和地址、供应商信息等。
把特征信息和特定的事件分开，可以通过减少在事实表中扫描的数据量提高查询性能。
维度表不包含与事实表同样多的数据，维度数据可以改变，例如客户的地址或者电话号码改变了。
通过降低需要从磁盘读取数据的数据量，星型模式设计有助于提高查询性能。
查询语句分析比较小的维度表中的数据来获取维度关键字以便在中心的事实表中索引，可以降低扫描的数据行。
在转换OLTP数据库模式到星型模式时，涉及的步骤如下：确定事实表和维度表设计事实表设计维度表实现数据库设计（1）确定事实表和维度表确认在OLTP系统中现有的表和数据包含了将要用在事实表和维度表中的数据，是非常重要的。
如果确认不正确，那么数据仓库的性能就比较差，在以后可能需要重新设计。
重新设计一个可能包含了大量数据的数据仓库是一项耗费很大的任务。
确定事实表和维度表的结构和组成的过程比较难，特别是当涉及多个OLTP系统时。
（2）设计事实表设计事实表的主要目标是最小化表的大小。
事实表是数据库中的表，因为它们包含了基本的商业事务的详细信息。
然而，一定要考虑存储和维护这些大表的成本。
例如，大表的处理时间比较长、备份和恢复的时间比较长、执行查询的时间也比较长。
降低事实表大小的最简单方法如下：降低列的数量、尽可能地降低每一个列的大小、把历史数据归档到单独的事实表等。
（3）设计维度表设计维度表的主要目标是非正规化那么参考事实表的数据到一个单独的表。
最常用的维度数据应该直接参考事实表，而不是通过其他维度表间接参考维度表。
这种方法可以最小化表连接的数量，提高系统的性能。
（4）实现数据库设计当事实表和维度表设计之后，最后一步是在Microsoft SQL Server中物理地实现数据库。
当创建数据库时，考虑分区策略，可以使用由SQL Server提供的可以并行处理数据的文件组。
当创建用于存储事实和维度的表时，应该尽可能地考虑数据库的分区策略，把事实表分别存储在不同的文件组上。
索引可以加速数据仓库的检索，应该在每一个维度表的关键字列上创建一个索引。
3.提取和加载数据把经营系统中数据提取出来然后加载到数据仓库中，随着复杂性的变化而变化。
如果在数据源中的数据和将要出现在数据仓库中的数据是直接关联，那么这个进程非常简单。
这个进程也可能非常地复杂，例如数据源的数据驻留在多个异构系统中，并且在加载数据之前需要大量的转变格式和修改。
提取和加载数据的进程如下：校验经营系统中的数据从经营系统中提取数据净化数据把数据转换和迁移到数据仓库中（1）校验数据在数据从OLTP系统提取之前，确保数据是完全有效的是非常必要的。
应该由商业分析人员在数据源确定是有效的。
对数据的任何变化应该在经营系统中改变，而不是在数据仓库中。
校验数据是非常耗时的，通过写存储过程来检查数据的域完整性来自动化校验进程。
然而，手工校验数据也是必要的。
如果发现了无效的数据，应该尽力找到错误发生的原因和更正这些错误。
（2）迁移数据从经营系统中迁移数据一般是在数据拷贝到数据仓库之前，把数据拷贝到一个中间数据库中。
如果数据需要净化，那么把数据拷贝到中间数据库中是必要的。
应该在OLTP系统中活动比较低的时候拷贝数据，否则会降低系统的性能。
另外，如果该数据仓库是由来自多个相关经营系统中的数据构成，应该确保数据迁移发生在系统同步的时候。
如果经营系统不同步，那么数据仓库中的数据可能会产生预想不到的错误。
在Microsoft SQL Server 7中，Microsoft SQL Server Data Transformation Services Import and Export wizards可以用来创建一系列任务，可以把数据从异构经营系统中拷贝到一个运行SQL Server的中间数据库中。
（3）数据净化数据净化就是使数据达到一致性。
在多个经营系统中，可能有相同的数据。
例如，一个名称为ABC Cooperation的公司可能被写成ABC Co、ABC、ABC Cooperation等。
如果这些名称不一致，那么在查询的时候就会将这个公司作为两个不同的公司处理。
如果在数据仓库中的数据生成一致的信息，那么该公司的名称必须完全一致。
数据净化可以通过下面几种方法得到：在从OLTP系统拷贝到中间数据库或者数据仓库时，使用SQL Server的数据转换服务的数据引入引出向导修改数据写一个连接数据源的Microsoft ActiveX脚本或者Visual C++程序，由DTS API程序执行，来净化数据例如，在定单系统中，这些数据需要净化：State（必须总是两个字符的值）以及ProductName（必须是产品的完整名称，不能使用缩写）。
那么，在拷贝数据的进程中，可以使用数据转换服务的引入引出向导检查State的值，使其为两个字符的值，通过写Visual C++程序可以保证产品的名称为完整的名称。
一旦数据净化之后，就可以把数据移动到数据仓库中。
（4）转换数据在数据的迁移进程中，一般地，经常需要把经营数据转换成一种单独的格式，以便适应数据仓库的设计。
例如，转换数据可以包括下列内容：把所有的字母字符转变成大写字母；重新计算汇总数据；把单个数据分解成多个数据，例如把格式为nnnn-description的产品代码分解成单独的代码和描述值；把多个数据合并成一个数据，例如把姓和名合成一个数据姓名；把数据从一种表示形式映射成另外一种表示形式。
