第3章 数据仓库系统的设计与开发
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第一章总则第一条为规范数据仓库的建设与管理,确保数据仓库的稳定运行和数据质量,提高数据利用率,根据《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国网络安全法》等相关法律法规,结合本单位的实际情况,制定本制度。
第二条本制度适用于本单位数据仓库的建设、运维、管理和使用。
第三条数据仓库的建设和管理应遵循以下原则:(一)统一规划,分步实施;(二)安全可靠,保障数据安全;(三)高效运行,提高数据利用率;(四)持续优化,提升服务质量。
第二章数据仓库建设第四条数据仓库建设应遵循以下流程:(一)需求分析:明确数据仓库建设的目标、功能、性能等要求;(二)方案设计:制定数据仓库建设方案,包括数据源、数据模型、技术架构等;(三)系统开发:根据设计方案进行系统开发,包括数据采集、数据存储、数据清洗、数据转换等;(四)系统测试:对数据仓库系统进行测试,确保系统稳定运行;(五)系统部署:将数据仓库系统部署到生产环境,进行试运行;(六)系统验收:根据验收标准对数据仓库系统进行验收。
第五条数据仓库建设应遵循以下要求:(一)数据源:选择具有权威性、准确性和可靠性的数据源;(二)数据模型:根据业务需求设计合理的数据模型,确保数据的一致性和完整性;(三)技术架构:采用成熟、稳定的技术架构,提高系统性能和可扩展性;(四)数据质量:对数据进行清洗、转换、融合等处理,确保数据质量。
第三章数据仓库运维管理第六条数据仓库运维管理应遵循以下要求:(一)系统监控:实时监控数据仓库系统的运行状态,确保系统稳定运行;(二)数据备份:定期进行数据备份,防止数据丢失;(三)故障处理:对系统故障进行及时处理,确保系统正常运行;(四)性能优化:根据业务需求,对系统进行性能优化,提高数据访问速度。
第七条数据仓库运维管理应设立以下岗位:(一)数据仓库管理员:负责数据仓库系统的日常运维管理;(二)数据分析师:负责数据仓库系统的数据分析和挖掘;(三)数据安全员:负责数据仓库系统的数据安全管理工作。
《面向工业领域的实时数据仓库的设计与实现》一、引言随着工业 4.0时代的到来,工业领域的数据量呈现出爆炸式增长。
为了有效管理和分析这些数据,实时数据仓库的设计与实现显得尤为重要。
实时数据仓库能够为工业领域提供高效、准确的数据支持,帮助企业实现智能化、精细化的管理。
本文将介绍面向工业领域的实时数据仓库的设计与实现,包括设计目标、系统架构、关键技术及实现方法等方面。
二、设计目标面向工业领域的实时数据仓库的设计目标主要包括以下几个方面:1. 数据实时性:确保数据的实时采集、传输和存储,以满足工业领域的实时决策需求。
2. 数据准确性:保证数据的准确性和可靠性,为企业的决策提供有力支持。
3. 高效性:提高数据处理和分析的效率,降低系统响应时间。
4. 可扩展性:系统应具备较好的可扩展性,以适应未来数据量的增长。
5. 易用性:提供友好的用户界面,方便用户进行数据查询和分析。
三、系统架构面向工业领域的实时数据仓库的系统架构主要包括数据源、数据采集、数据传输、数据处理、数据存储和数据服务六个部分。
1. 数据源:包括工业设备、传感器、数据库等,负责产生和收集原始数据。
2. 数据采集:通过传感器、接口等方式,实时采集原始数据。
3. 数据传输:将采集到的数据传输到数据中心。
4. 数据处理:对传输到的数据进行清洗、转换和加工,以满足不同的分析需求。
5. 数据存储:将处理后的数据存储到实时数据库中,以支持实时查询和分析。
6. 数据服务:提供数据查询、分析、报表等服务,以满足用户的需求。
四、关键技术1. 数据采集与传输技术:采用高效的通信协议和传输技术,确保数据的实时采集和传输。
2. 分布式存储技术:利用分布式存储技术,将数据存储在多个节点上,提高数据的可靠性和可扩展性。
3. 数据处理与分析技术:采用大数据处理和分析技术,对数据进行清洗、转换和加工,以满足不同的分析需求。
4. 实时计算引擎:提供高效的实时计算引擎,支持实时查询和分析。
2022年上海电力大学信息管理与信息系统专业《数据库概论》科目期末试卷B(有答案)一、填空题1、在数据库系统封锁协议中,一级协议:“事务在修改数据A前必须先对其加X锁,直到事务结束才释放X锁”,该协议可以防止______;二级协议是在一级协议的基础上加上“事务T在读数据R之前必须先对其加S锁,读完后即可释放S锁”,该协议可以防止______;三级协议是在一级协议的基础上加上“事务T在读数据R之前必须先对其加S锁,直到事务结束后才释放S 锁”,该协议可以防止______。
2、设在SQL Server 2000环境下,对“销售数据库”进行的备份操作序列如下图所示。
①出现故障后,为尽可能减少数据丢失,需要利用备份数据进行恢复。
首先应该进行的恢复操作是恢复_____,第二个应该进行的恢复操作是恢复_____。
②假设这些备份操作均是在BK设备上完成的,并且该备份设备只用于这些备份操作,请补全下述恢复数据库完全备份的语句RESTORE_____FROM BKWITH FILE=1,_____;3、如图所示的关系R的候选码为;R中的函数依赖有;R属于范式。
一个关系R4、在RDBMS中,通过某种代价模型计算各种查询的执行代价。
在集中式数据库中,查询的执行开销主要包括______和______代价。
在多用户数据库中,还应考虑查询的内存代价开销。
5、数据的安全性是指____________。
6、如果多个事务依次执行,则称事务是执行______;如果利用分时的方法,同时处理多个事务,则称事务是执行______。
7、数据库恢复是将数据库从______状态恢复到______的功能。
8、在设计局部E-R图时,由于各个子系统分别有不同的应用,而且往往是由不同的设计人员设计,所以各个局部E-R图之间难免有不一致的地方,称为冲突。
这些冲突主要有______、______和______3类。
9、____________和____________一起组成了安全性子系统。
数据仓库与数据分析第一、二、三章一、数据处理的类型:1、操作型处理:操作型处理主要完成数据的收集、整理、存储、查询和增、删改操作等,主要由一般工作人员和基层管理人员完成。
2、分析型处理:分析型处理是对数据的再加工,往往要访问大量的历史数据,进行复杂的统计分析,从中获取信息,因此也称为信息型处理,主要由中高级管理人员完成。
操作型数据处理:二、联机事务处理系统(OLTP)的主要功能:对事务进行处理,快速地响应客户的服务要求,使企业的业务处理自动化。
其主要性能指标是事务处理效率和事务吞吐率,每个事务处理的时间越快越好,单位时间能完成的事务数量越多越好。
三、dbms:数据库管理系统。
Dwms:数据仓库管理系统。
OLAP:联机分析处理。
Oltp基于db,olap基于dw。
四、事务:用户定义的一个数据库操作序列,这些操作要么全做、要么全不做,是一个不可分割的工作单元。
在关系数据库中,一个事务可以是一条SQL语句、一组SQL语句或整个程序。
五、事务的ACID性质:1、原子性:事务是一个逻辑工作单元,是一个整体,是不可分割的。
2、一致性:事务在完成时,必须使所有的数据都保持一致状态。
3、隔离性:事务并发执行也能保持原子性和一致性,则是事务的隔离性。
4、持久性:一旦事务成功完成,该事务对数据库所施加的所有更新都是永久的。
六、决策支持系统(DSS):分析型数据处理的典型。
决策支持系统需要具备的基本功能是建立各种数学模型,对数据进行统计分析,得出有用的信息作为决策的依据和基础。
DSS对数据集成的迫切需要是数据仓库技术出现的最重要动因。
分析型数据处理需要访问大量的当前和历史数据,进行复杂的计算,即需要本部门的数据也会需要其他部门的数据,甚至是竞争对手的数据。
七:操作型数据和分析型数据的区别:操作型数据分析型数据细节的综合的,或提炼的当前数据历史数据可更新(可以update)不更新(不可update,但可insert)操作需求事先可知道操作需求事先不知道完全不同的生命周期生命周期符合SDLC(软件开发生命周期)对性能要求高对性能要求宽松一个时刻操作一单元一个时刻操作一集合事务驱动分析驱动面向业务处理面向分析一次操作数据量大,计算复杂一次操作数据量小,计算简单支持日常操作支持管理需求八、数据分散的原因:1、事务处理应用的分散:OLTP系统一般只需要与本部门业务有关的当前数据,没有包括企业范围内的集成应用。
第1章数据仓库建设方案(DOC32页)1.1 数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或者其他子系统通过车地通信传输的实时或者离线数据,通过一系列综合诊断分析,以各类报表图形或者信息推送的形式向用户展示分析结果。
针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施,为车辆的故障根因修复提供必要的支持。
根据专家系统数据仓库建设目标,结合系统数据业务规范,包含数据采集频率、数据采集量等有关因素,设计专家系统数据仓库架构如下:数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容:数据采集:负责从各业务自系统中汇合信息数据,系统支撑Kafka、Storm、Flume 及传统的ETL采集工具。
数据存储:本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式,支持海量数据的分布式存储。
数据分析:数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。
数据服务总线:数据系统提供数据服务总线服务,实现对数据资源的统一管理与调度,并对外提供数据服务。
1.2 数据采集专家系统数据仓库数据采集包含两个部分内容:外部数据汇合、内部各层数据的提取与加载。
外部数据汇合是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇合数据到专家数据仓库的操作型存储层(ODS);内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。
1.2.1外部数据汇合专家数据仓库数据源包含列车监控与检测系统(TCMS)、车载子系统等有关子系统,数据采集的内容分为实时数据采集与定时数据采集两大类,实时数据采集要紧关于各项检测指标数据;非实时采集包含日检修数据等。
根据项目信息汇合要求,列车指标信息采集具有采集数据量大,采集频率高的特点,考虑到系统后期的扩展,因此在数据数据采集方面,要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集,同时系统应该灵活可配置,可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。
本方案在数据采集架构使用Flume+Kafka+Storm的组合架构,使用Flume与ETL 工具作为Kafka的Producer,使用Storm作为Kafka的Consumer,Storm可实现对海量数据的实时处理,及时对问题指标进行预警。
第一章数据仓库与数据挖掘概述1.数据库与数据仓库的本质差别是什么?答:数据库用于事务处理,数据仓库用于决策分析;数据库保持事务处理的当前状态,数据仓库既保存过去的数据又保存当前的数据;数据仓库的数据是大量数据库的集成;对数据库的操作比较明确,操作数据量少,对数据仓库操作不明确,操作数据量大。
数据库是细节的、在存取时准确的、可更新的、一次操作数据量小、面向应用且支持管理;数据仓库是综合或提炼的、代表过去的数据、不更新、一次操作数据量大、面向分析且支持决策。
6.说明OLTP与OLAP的主要区别。
答:OLTP针对的是细节性数据、当前数据、经常更新、一次性处理的数据量小、对响应时间要求高且面向应用,事务驱动; OLAP针对的是综合性数据、历史数据、不更新,但周期性刷新、一次处理的数据量大、响应时间合理且面向分析,分析驱动。
8.元数据的定义是什么?答:元数据(metadata)定义为关于数据的数据(data about data),即元数据描述了数据仓库的数据和环境。
9.元数据与数据字典的关系什么?答:在数据仓库中引入了“元数据”的概念,它不仅仅是数据仓库的字典,而且还是数据仓库本身信息的数据。
18.说明统计学与数据挖掘的不同。
答:统计学主要是对数量数据(数值)或连续值数据(如年龄、工资等),进行数值计算(如初等运算)的定量分析,得到数量信息。
数据挖掘主要对离散数据(如职称、病症等)进行定性分析(覆盖、归纳等),得到规则知识。
19.说明数据仓库与数据挖掘的区别与联系。
答:数据仓库是一种存储技术,它能适应于不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信;数据挖掘研究各种方法和技术,从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。
数据仓库与数据挖掘都是决策支持新技术。
但它们有着完全不同的辅助决策方式。
在数据仓库系统的前端的分析工具中,数据挖掘是其中重要工具之一。
它可以帮助决策用户挖掘数据仓库的数据中隐含的规律性。
数据仓库和数据挖掘的结合对支持决策会起更大的作用。
数据中心建设项目数据库设计开发方案及实施方案本项目中, 数据库设计与建设包括用于数据中心进行数据存储、交换、应用的数据中心数据库, 和用于数据统计、分析、挖掘的数据仓库的设计与建设。
本数据中心数据库的建设要满足金信工程的相关设计要求, 满足上级工商、质监、知识产权等市场监管部门的工作要求。
数据中心顾名思义, 是专注于数据处理和服务的中心, 旨在建立数据采集、更新、管理、使用机制, 加快系统内部信息交流与反馈, 为公众服务和相关政府部门数据交换建立基础, 为工商、质监、知识产权部门各级管理人员提供决策支持服务。
1.1.数据中心应用功能与业务处理功能的不同之处在于数据中心是以数据为管理对象, 而业务应用系统以业务为管理对象。
数据中心将从业务应用系统采集到的数据进行清洗和统一存放, 根据不同的需求进行加工, 生成不同的数据产品供各系统使用。
数据中心独立于应用系统之外, 又与应用系统有密切的联系。
1.2.数据中心是存储市场监督管理局经过筛选、去重、整理后的核心业务、人员数据等信息, 整合了全市各类主体信息资源和市场主体、人员相关的信息资源, 并进行统一管理和维护;数据中心通过深入挖掘数据价值, 开发实现灵活、高效的数据查询、业务报表、数据共享和数据交换等功能, 为政务公开、业务协同、绩效考核、决策支持、公共服务等提供数据保障。
1.3.数据中心建设原则金信工程数据中心建设遵循如下原则:1.总体规划, 建立科学、完整的信息资源管理体系整体规划, 将以往分散的数据资源进行整合, 建立科学、完整的信息资源体系结构, 确保业务人员、技术开发人员等使用和维护信息资源的用户从整体上把握数据资源的情况, 方便、准确的利用信息资源和有效的维护、管理信息资源。
科学、完整的信息资源管控体系不但包括信息资源自身的完整性, 科学性, 也应包括信息采集、管理、共享、利用方式的规划, 以及数据模型、数据指标等规范化、标准化的考虑。
2.统一规划、集中管理各类信息资源统一规划数据资源, 不只是要对各类信息资源进行物理集中存储管理, 还要在对业务数据分析的基础上, 一体化规划并设计系统数据模型, 统一制定业务数据指标体系, 以管理服务对象为核心, 组织相关联的业务数据, 实现对内业务使用、对外服务应用的统一视图。
电商平台的数据仓库设计与实现随着互联网技术的不断发展,电子商务成为新的商业模式,电商平台已经成为企业和消费者交流的新平台。
然而,随着电商平台的不断发展,数据量也不断增加,如何管理和分析这些数据成为了电商平台所面临的挑战。
因此,为了更好的管理和分析大量数据,电商平台需要建立自己的数据仓库。
一、数据仓库简介数据仓库是为了满足企业分析和决策需要而建立的一种数据管理系统。
数据仓库具有决策支持和分析功能,是基于主题的、集成的、稳定的、随时间变化而更新的且支持管理决策的数据集合。
二、电商平台数据仓库的设计和实现1.需求分析在设计和实现电商平台数据仓库之前,首先需要进行需求分析。
需求分析的目的是确定数据仓库需要包含什么数据、数据的来源、数据存储方式以及数据的分析需求。
具体的需求分析包括以下几个方面:(1)确定数据仓库的主题和范围。
电商平台的数据包括交易记录、用户信息、商品信息、库存状态等信息,因此需要确定数据仓库的主题和范围。
(2)确定数据来源。
确定数据仓库的数据来源,包括各个系统的数据、外部数据源的数据等。
(3)确定数据存储方式。
确定数据存储方式,需要考虑到数据的规模、岛屿的数据集成以及数据的安全性等因素。
(4)确定数据的分析需求。
需求分析的关键是确定数据的分析需求,包括数据的分析维度、分析对象等。
2.数据集成数据集成是指将来自不同数据源的数据集成到数据仓库中。
因为电商平台的数据来源是多样的,包括终端设备、交易系统、物流系统等,因此需要进行数据集成。
数据集成的过程包括数据抽取、数据转换和数据加载三个步骤。
具体来说,数据抽取是将外部数据源中的数据抽取到本地数据库中;数据转换是将抽取的数据进行转换、清洗和质量控制;数据加载是将处理后的数据加载到数据仓库中。
3.数据建模数据建模是指利用数据建模工具将抽取的数据进行建模,分析其业务规则,形成数据模型。
在电商平台数据仓库的建模中,需要注意以下几个方面:(1)建立事实表和维度表。
基于数据仓库的商业智能系统设计与实现随着信息技术的快速发展,数据的重要性越来越被重视。
尤其是在企业管理中,数据分析已经成为了决策的必要工具,而商业智能系统就是数据分析的重要组成部分。
商业智能系统通过利用海量数据,提供决策支持、战略规划、预测和模拟等多种功能,有助于企业快速响应市场变化,做出正确的决策。
而商业智能系统的核心就是数据仓库。
数据仓库是指企业在业务过程中产生的数据经过抽取、清洗、转化、集成、存储等一系列操作,形成的面向主题、集成、历史、可操作性的数据集合。
对于数据仓库的设计与实现,本文将从以下几个方面进行论述。
一、数据仓库的设计1.确定需求首先,需求分析是数据仓库设计的关键。
用户对数据仓库的需求是设计的基础,需要充分了解业务特点和用户需求,确定数据仓库所需的数据元素和有效期。
2.数据建模数据建模是数据仓库设计的重要环节。
数据建模分为概念模型、逻辑模型和物理模型。
概念模型是对需求和业务特点的抽象表示,逻辑模型是对概念模型的转换,物理模型则是逻辑模型转换为实际的数据库设计。
数据仓库设计中,数据建模需要深入分析复杂业务场景、业务需求,对各种数据模型进行详细的分析,确定数据的存储方式及其父子关系的设计,确保数据仓库具有高可用性和扩展性。
3.数据抽取与加载数据抽取是将原始数据从不同数据源中获取并清洗的过程。
数据清洗是深度抽取数据时需要处理的步骤,目的是将原始数据进行去噪、填充、转换、合并等处理以得到清洗后的数据。
数据加载则是将清洗后的数据导入到数据仓库中的过程,确保数据的准确性、完整性和一致性。
二、商业智能系统的实现1.数据仓库维护商业智能系统可以通过数据仓库维护来实现。
维护包括数据的备份、还原、优化和监控。
数据仓库的优化主要是针对数据的读取、查询和分析等操作,优化目的是提高系统的响应速度和效率。
2.数据分析商业智能系统的核心功能是数据分析。
数据分析包括数据挖掘、OLAP分析、报表生成等多种方式。