目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。 下面是架构图： 数据分层的目的是：减少重复计算，避免烟囱式开发，节省计算资源，靠上层次，越对应用友好，也对用户友好，希望大部分（80%以上）的需求，都用DWS，DW的表来支持就行，所以ODS层数据不能被DM层任务引用，需要抽取数据到DW,或者DWS。 DWS汇总层应优先调用DW明细层。在调用可累加类指标计算时，DWS汇总层尽量优先调用已经产出的粗粒度汇总层，以避免大量汇总都直接从海量的明细数据层计算。 DM层优先调
目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。 下面是架构图： 数据分层的目的是：减少重复计算，避免烟囱式开发，节省计算资源，靠上层次，越对应用友好，也对用户友好，希望大部分（80%以上）的需求，都用DWS，DW的表来支持就行，所以ODS层数据不能被DM层任务引用，需要抽取数据到DW,或者DWS。 DWS汇总层应优先调用DW明细层。在调用可累加类指标计算时，DWS汇总层尽量优先调用已经产出的粗粒度汇总层，以避免大量汇总都直接从海量的明细数据层计算。 DM层优先调
规范设计在这里取《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》中的定义，这里记录一下本人对这一块自己的理解。规范定义指以维度建模作为理论基础构建总线矩阵，划分和定义数据域、业务过程、维度、度量原子指标、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标。所谓的规范的定义，简单理解，如果把数据当作货物，那就是货物的分类，以及对应相关的属性，比如生产日期，某个原料的含量等，我们可以把相近或者相同货物，按照一定的规律，放在一起，方便入库与出库，需要某个货物按照这些规律就可以，以比较快的速度拉取出来。一般的规范设计包含一下几个方面:划分和定义数据域、业务过程、维度、度量原子指标、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标。数据域：指
规范设计在这里取《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》中的定义，这里记录一下本人对这一块自己的理解。规范定义指以维度建模作为理论基础构建总线矩阵，划分和定义数据域、业务过程、维度、度量原子指标、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标。所谓的规范的定义，简单理解，如果把数据当作货物，那就是货物的分类，以及对应相关的属性，比如生产日期，某个原料的含量等，我们可以把相近或者相同货物，按照一定的规律，放在一起，方便入库与出库，需要某个货物按照这些规律就可以，以比较快的速度拉取出来。一般的规范设计包含一下几个方面:划分和定义数据域、业务过程、维度、度量原子指标、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标。数据域：指
文档大纲 一、数仓基本概念 1、数据仓库架构 我们在谈数仓之前，为了让大家有直观的认识，先来谈数仓架构，“架构”是什么？这个问题从来就没有一个准确的答案。这里我们引用一段话：在软件行业，一种被普遍接受的架构定义是指系统的一个或多个结构。结构中包括软件的构建（构建是指软件的设计与实现），构建的外部可以看到属性以及它们之间的相互关系。 这里参考此定义，把数据仓库架构理解成构成数据仓库的组件及其之间的关系，画出下面的数仓架构图： 数仓架构 上图中显示的整个数据仓库环境包括操作型系统和数据仓库系统两大部分。操作型系统的数据由各种形式的业务数据组成，这些数据经过抽取、转换和装载（ETL）过程进入数据
文档大纲 一、数仓基本概念 1、数据仓库架构 我们在谈数仓之前，为了让大家有直观的认识，先来谈数仓架构，“架构”是什么？这个问题从来就没有一个准确的答案。这里我们引用一段话：在软件行业，一种被普遍接受的架构定义是指系统的一个或多个结构。结构中包括软件的构建（构建是指软件的设计与实现），构建的外部可以看到属性以及它们之间的相互关系。 这里参考此定义，把数据仓库架构理解成构成数据仓库的组件及其之间的关系，画出下面的数仓架构图： 数仓架构 上图中显示的整个数据仓库环境包括操作型系统和数据仓库系统两大部分。操作型系统的数据由各种形式的业务数据组成，这些数据经过抽取、转换和装载（ETL）过程进入数据
作者：尚卓燃（https://github.com/PsiACE），Databend研发工程师，ApacheOpenDAL(Incubating)PPMC。前言Databend是一款完全面向云对象存储的新一代云原生数据仓库，专为弹性和高效设计，为您的大规模分析需求保驾护航。Databend同时是一款符合Apache-2.0协议的开源软件，除了访问云服务（https://app.databend.com/）之外，用户还可以自己部署Databend生产集群以满足工作负载需要。Databend的典型使用场景包括：实时分析平台，日志的快速查询与可视化。云数据仓库，历史订单数据的多维度分析和报表生成。混
作者：尚卓燃（https://github.com/PsiACE），Databend研发工程师，ApacheOpenDAL(Incubating)PPMC。前言Databend是一款完全面向云对象存储的新一代云原生数据仓库，专为弹性和高效设计，为您的大规模分析需求保驾护航。Databend同时是一款符合Apache-2.0协议的开源软件，除了访问云服务（https://app.databend.com/）之外，用户还可以自己部署Databend生产集群以满足工作负载需要。Databend的典型使用场景包括：实时分析平台，日志的快速查询与可视化。云数据仓库，历史订单数据的多维度分析和报表生成。混
本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)字符串、二进制、十六进制互转》，作者：你是猴子请来的救兵吗。概述现网中遇到很多小伙伴不清楚字符串与进制之间的转换方法，其实在GaussDB(DWS)中，进制转换是非常方便的。这次就来对不同的场景一一进行解析，整理出来供大家翻阅参考。字符串&二进制互转#字符串转二进制，使用类型转换selectbytea('华为'::text);select'华为'::text::bytea;selectcast('华为'::textasbytea);bytea----------------\xe58d8ee4b8ba(1row)#二进制转字符串，使用convert
本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)字符串、二进制、十六进制互转》，作者：你是猴子请来的救兵吗。概述现网中遇到很多小伙伴不清楚字符串与进制之间的转换方法，其实在GaussDB(DWS)中，进制转换是非常方便的。这次就来对不同的场景一一进行解析，整理出来供大家翻阅参考。字符串&二进制互转#字符串转二进制，使用类型转换selectbytea('华为'::text);select'华为'::text::bytea;selectcast('华为'::textasbytea);bytea----------------\xe58d8ee4b8ba(1row)#二进制转字符串，使用convert
