主数据与数据仓库的优劣势数据仓库和数据集市详解

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数仓笔记

数据仓库和数据集市详解：ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS：https://blog.csdn.net/weixin_42526326/article/details/121633372

尚硅谷数仓实战之1项目需求及架构设计：https://blog.csdn.net/weixin_42526326/article/details/121656151

尚硅谷数仓实战之2数仓分层 维度建模：https://blog.csdn.net/weixin_42526326/article/details/121657214

尚硅谷数仓实战之3数仓搭建：https://blog.csdn.net/weixin_42526326/article/details/121657431

尚硅谷数据仓库4.0视频教程

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数据流向

应用示例

何为数仓DW

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

主要特点（了解）

• 面向主题[附录]操作型数据库组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通过与多个操作型信息系统相关。
• 集成需要对源数据进行加工与融合，统一与综合在加工的过程中必须消除源数据的不一致性，以保证数据仓库内的信息时关于整个企业的一致的全局信息。（关联关系）
• 不可修改DW中的数据并不是最新的，而是来源于其他数据源数据仓库主要是为决策分析提供数据，涉及的操作主要是数据的查询
• 与时间相关处于决策的需要数据仓库中的数据都需要标明时间属性

与数据库的对比

• DW：专门为数据分析设计的，涉及读取大量数据以了解数据之间的关系和趋势
• 数据库：用于捕获和存储数据