
Data warehouse(可简写为DW或者DWH)数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。
数据仓库的方案建设的目的,是为前端查询和分析作为基础,主要应用于OLAP(on-line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。目前行业比较流行的有:AWS Redshift,Greenplum,Hive等。
数据仓库并不是数据的最终目的地,而是为数据最终的目的地做好准备,这些准备包含:清洗、转义、分类、重组、合并、拆分、统计等
数据仓库中涉及到的问题:
在实际的工作中,我们都希望自己的数据能够有顺序地流转,设计者和使用者能够清晰地知道数据的整个声明周期,比如下面左图。
但是,实际情况下,我们所面临的数据状况很有可能是复杂性高、且层级混乱的,我们可能会做出一套表依赖结构混乱,且出现循环依赖的数据体系,比如下面的右图。

为了解决我们可能面临的问题,需要一套行之有效的数据组织、管理和处理方法,来让我们的数据体系更加有序,这就是数据分层。数据分层的好处:
每个公司的业务都可以根据自己的业务需求分层不同的层次;目前比较流行的数据分层:数据运营层、数据仓库层、数据服务层。
数据运营层:Operation Data Store 数据准备区,也称为贴源层。数据源中的数据,经过抽取、洗净、传输,也就是ETL过程之后进入本层。该层的主要功能:
为了考虑后续可能需要追溯数据问题,因此对于这一层就不建议做过多的数据清洗工作,原封不动地接入原始数据即可
这层的数据是后续数据仓库加工数据的来源。数据来源的方式:
数据仓库层从上到下,又可以分为3个层:数据细节层DWD、数据中间层DWM、数据服务层DWS。
数据细节层DWD
数据细节层:data warehouse details,DWD
该层是业务层和数据仓库的隔离层,保持和ODS层一样的数据颗粒度;主要是对ODS数据层做一些数据的清洗和规范化的操作,比如去除空数据、脏数据、离群值等。
为了提高数据明细层的易用性,该层通常会才采用一些维度退化方法,将维度退化至事实表中,减少事实表和维表的关联。
数据中间层DWM
数据中间层:Data Warehouse Middle,DWM;
该层是在DWD层的数据基础上,对数据做一些轻微的聚合操作,生成一些列的中间结果表,提升公共指标的复用性,减少重复加工的工作。
简答来说,对通用的核心维度进行聚合操作,算出相应的统计指标
数据服务层DWS
数据服务层:Data Warehouse Service,DWS;
该层是基于DWM上的基础数据,整合汇总成分析某一个主题域的数据服务层,一般是宽表,用于提供后续的业务查询,OLAP分析,数据分发等。
一般来说,该层的数据表会相对较少;一张表会涵盖比较多的业务内容,由于其字段较多,因此一般也会称该层的表为宽表。
数据应用层:Application Data Service,ADS;
该层主要是提供给数据产品和数据分析使用的数据,一般会存放在ES、Redis、PostgreSql等系统中供线上系统使用;也可能存放在hive或者Druid中,供数据分析和数据挖掘使用,比如常用的数据报表就是存在这里的。
事实表是指存储有事实记录的表,比如系统日志、销售记录等。事实表的记录在不断地增长,比如电商的商品订单表,就是类似的情况,所以事实表的体积通常是远大于其他表。
维度表(Dimension Table)或维表,有时也称查找表(Lookup Table),是与事实表相对应的一种表;它保存了维度的属性值,可以跟事实表做关联,相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。维度表主要是包含两个部分:
高基数维度数据:一般是用户资料表、商品资料表类似的资料表,数据量可能是千万级或者上亿级别
低基数维度数据:一般是配置表,比如枚举字段对应的中文含义,或者日期维表等;数据量可能就是个位数或者几千几万。

我主要使用Ruby来执行此操作,但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式,例如使用这个yaml文件,它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组,因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目,而且您最终需要稍后验证大小)。此外,0和1的索引变成了魔数(MagicNumber),并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时,我的意思是head...”)。散列也不合适,因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题,但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类? 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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我正在尝试在Rails上安装ruby,到目前为止一切都已安装,但是当我尝试使用rakedb:create创建数据库时,我收到一个奇怪的错误:dyld:lazysymbolbindingfailed:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedfrom:/Library/Ruby/Gems/1.8/gems/mysql2-0.3.11/lib/mysql2/mysql2.bundleExpectedin:flatnamespacedyld:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedf
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