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京东数据仓库海量数据交换工具--张侃

BI实施工具-02需求分析库-数据采集需求说明书

版本号: 数据采集需求说明书项目名称:

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一、引言 1.编写目的 这部分说明文档编写目的,描述本系统特点及使用数据仓库技术实现的业务目标。 2.背景 这部分是项目背景描述。 3.参考资料 这部分列出本文档引用资料的名称,并说明文档上下级关系。 4.术语定义及说明 这部分列出本文档中使用的术语定义、缩写及其全名。 5.一般约束 这部分描述本系统开发过程中的各种可预见的约束条件,例如工具性能约束、开发技术支持约束、软件范围约束等。 二、数据源分析 1.数据源概述 这部分将对本项目中涉及的数据源名称及其业务功能作出简单描述,如果多个数据源之间有关联,那么需要说明他们之间的关联关系。 2.数据源物理环境描述 (1)硬件平台 这部分记录所有数据源程序运行环境需要的硬件平台,包括: ●数据源服务器所在的硬件平台环境 ●数据源程序运行监控硬件平台环境 这里的硬件环境包括机器的型号、硬盘的容量及其速度以及网络环境等。 (2)软件平台 这部分内容是记录所有与数据源程序相关的软件平台,包括: ●数据源服务器所在的软件平台环境 ●数据源程序运行监控软件平台环境

这里的软件环境包括操作系统的种类和版本、数据库的种类和版本等,对监控平台还要关注应用软件。 (3)网络平台 这部分记录与数据采集程序有关的所有网络环境的定义。 3.数据源数据更新特征 这部分对每一个数据源中本次项目中涉及的主表的数据更新状态进行分析,例如是日更新还是月更新以及更新的标志,以作为以后编写增量采集程序的基础。 4.数据源可以提供的文件格式 这部分对本项目中涉及的数据源可以提供的数据格式进行记录,供确认采集需求使用。 三、数据仓库环境分析 1.数据仓库数据量预估 这部分评估本次项目中所有与数据量有关的参数,包括数据源历史数据量、数据源日增量、数据仓库历史存储时间,并根据这些参数估算本次项目中需要向数据仓库增加的数据量。 2.数据仓库粒度定义 这部分根据业务需求和数据源数据分析确定本次项目中涉及的业务实体的粒度。这里讨论这个问题,是因为粒度的高低关系到数据采集的难度。 3.数据仓库运行环境描述 (1)硬件平台 这部分记录所有数据源程序运行环境需要的硬件平台,包括: ●数据仓库服务器的硬件平台环境 ●数据仓库运行监控硬件平台环境 这里的硬件环境包括机器的型号、硬盘的容量及其速度以及网络环境等。 (2)软件平台 这部分记录所有与数据源程序相关的软件平台,包括: ●数据仓库服务器的软件平台环境 ●数据仓库运行监控软件平台环境 这里的软件环境包括操作系统的种类和版本、数据库的种类和版本等,对监控平台还要

数据仓库工具箱_读书笔记

数据仓库工具箱_读书笔记 《数据仓库工具箱—维度建模的完全指南》是数据仓库建模方面的经典著作,1996年第一版出版被认为是数据仓库方面具有里程碑意义的事件。作者kimballl 是数据仓库方面的权威,他将多年的数据仓库建模实战经验、技巧融入本书。他提出的许多维度建模概念被广泛应用于数据仓库的设计和开发中。2002年本书出版了第二版。 这是一部非常好的数据仓库建模的书,前后完整的读了三遍,受益匪浅。 以下笔记将本按四个部分组织:一、数据仓库体系结构和建模过程、技巧。二、维度表建模技术。三、事实表建模技术。四、行业建模经验。 一、数据仓库体系结构和建模过程、技巧 关键点:数据仓库体系结构、维度建模的四个步骤、数据仓库总线结构、一致性维度。 1、对于数据仓库来说,业务需求是第一位的。 2、数据仓库的目标:(1)、随心所欲的访问数据。直观、明显、简单、易用、切割、合并、下钻、上卷。(2)、一致的展现数据(相对于原来从多个系统中出来的报表不一致)。(3)、适应性、扩展性、可维护性。(4)、为领导决策提供支持。 3、数据仓库的组成。源数据-->数据准备区-->数据仓库(维度建模)-->数 -->展现。其中原系统到数据准备区属于ETL过程。数据仓库据聚集区(OLAP) 和数据聚集区本书称为数据展示。展现本书称为数据存取工具。 4、数据仓库应特别注意的几点特点:(1)、数据应该以维度的形式进行展示、存储和访问。(2)、数据仓库中必须包含详细的原子数据。(3)、必须采用共同的维度和事实表来建模。

5、数据仓库采用使用维度建模的好处:易理解、查询的高性能、修改的灵活性和可扩充性。 6、维度建模的扩展性。表现在三个方面:(1)、在现有的事实表中增加维度。 (2)、在事实表中增加事实。(3)、在维度表中增加属性。(第一章) 7、维度模型设计的四个步骤。(1)、选取业务(主题)。(2)、定于业务处理的粒度。(3)、选择维度。(4)、选择事实。 8、应优先为模型选择有原子性的信息,因为原子性的数据提供了最大限度的灵活性,可以接受任何可能形式的约束。(第二章) 9、数据仓库总线结构。实际上是一种增量建模方式,通过一致性维度来集成数据中心。数据总线矩阵:业务处理、公共维度。一级数据中心:衍生于单个基本源系统的数据中心,建议从一级数据中心开始建模,因为导致失败的主要风险是ETL。合并数据中心:合并多个位于不同源系统的一级数据中心。(第三章) 10、维度建模复查。考虑的问题:粒度,日期维度,退化维度,维度属性采用名称而不是编码,代理关键字,维度的多少。 11、维度建模常犯的错误:(1)、舍弃一致性维度和一致性事实表。(2)、事实表的粒度不采用原子型。(3)、基于报表来设计维度表。(4)、不使用代理关键字。 (5)、忽视维度的变化的需求。(6)、将体系与体系层次分解成多 个维度。(7)、在维度表中为节省空间而限制使用详细的描述属性。(8)、在事实表中放置用于约束与分组操作的文本属性。(第十五章) 12、数据仓库成功的五个前提:(1)、拥有精明、强干的业务用户。用户应该对数据仓库具有独特的见解,坚信数据仓库项目具有实现的价值。(2)、机构必须存在建立数据仓库坚实而有说服力的业务动机。(3)、数据仓库的可用性。(4)、业务用户与IT人员之间的沟通。(5)、业务分析人员的分析文化,是基于图形、数据还是直觉、传闻和一时冲动。(第十六章) 二、维度表建模技巧

数据仓库维度建模笔记

数据仓库维度建模笔记 2009-03-24 20:01 《数据仓库工具箱—维度建模的完全指南》是数据仓库建模方面的经典著作, 1996年第一版出版被认为是数据仓库方面具有里程碑意义的事件。作者kimballl是数据仓库方面的权威,他将多年的数据仓库建模实战经验、技巧融入本书。他提出的许多维度建模概念被广泛应用于数据仓库的设计和开发中。2002年本书出版了第二版。 这是一部非常好的数据仓库建模的书,前后完整的读了三遍,受益匪浅。 以下笔记将本按四个部分组织:一、数据仓库体系结构和建模过程、技巧。 二、维度表建模技术。三、事实表建模技术。四、行业建模经验。 一、数据仓库体系结构和建模过程、技巧 关键点:数据仓库体系结构、维度建模的四个步骤、数据仓库总线结构、一致性维度。 1、对于数据仓库来说,业务需求是第一位的。 2、数据仓库的目标:(1)、随心所欲的访问数据。直观、明显、简单、易用、切割、合并、下钻、上卷。(2)、一致的展现数据(相对于原来从多个系统中出来的报表不一致)。(3)、适应性、扩展性、可维护性。(4)、为领导决策提供支持。 3、数据仓库的组成。源数据-->数据准备区-->数据仓库(维度建模)-->数据聚集区(OLAP)-->展现。其中原系统到数据准备区属于ETL过程。数据仓库和数据聚集区本书称为数据展示。展现本书称为数据存取工具。 4、数据仓库应特别注意的几点特点:(1)、数据应该以维度的形式进行展示、存储和访问。(2)、数据仓库中必须包含详细的原子数据。(3)、必须采用共同的维度和事实表来建模。 5、数据仓库采用使用维度建模的好处:易理解、查询的高性能、修改的灵活性和可扩充性。 6、维度建模的扩展性。表现在三个方面:(1)、在现有的事实表中增加维度。(2)、在事实表中增加事实。(3)、在维度表中增加属性。(第一章) 7、维度模型设计的四个步骤。(1)、选取业务(主题)。(2)、定于业务处理的粒度。(3)、选择维度。(4)、选择事实。 8、应优先为模型选择有原子性的信息,因为原子性的数据提供了最大限度的灵活性,可以接受任何可能形式的约束。(第二章)

数据库表结构设计参考

数据库表结构设计参考

表名外部单位表(DeptOut) 列名数据类型(精度范围)空/非空约束条件 外部单位ID 变长字符串(50) N 主键 类型变长字符串(50) N 单位名称变长字符串(255) N 单位简称变长字符串(50) 单位全称变长字符串(255) 交换类型变长字符串(50) N 交换、市机、直送、邮局单位邮编变长字符串(6) 单位标识(英文) 变长字符串(50) 排序号整型(4) 交换号变长字符串(50) 单位领导变长字符串(50) 单位电话变长字符串(50) 所属城市变长字符串(50) 单位地址变长字符串(255) 备注变长字符串(255) 补充说明该表记录数约3000条左右,一般不做修改。初始化记录。 表名外部单位子表(DeptOutSub) 列名数据类型(精度范围)空/非空约束条件 外部子单位ID 变长字符串(50) N 父ID 变长字符串(50) N 外键 单位名称变长字符串(255) N 单位编码变长字符串(50) 补充说明该表记录数一般很少 表名内部单位表(DeptIn) 列名数据类型(精度范围)空/非空约束条件 内部单位ID 变长字符串(50) N 主键 类型变长字符串(50) N 单位名称变长字符串(255) N 单位简称变长字符串(50) 单位全称变长字符串(255) 工作职责 排序号整型(4) 单位领导变长字符串(50) 单位电话(分机)变长字符串(50) 备注变长字符串(255)

补充说明该表记录数较小(100条以内),一般不做修改。维护一次后很少修改 表名内部单位子表(DeptInSub) 列名数据类型(精度范围)空/非空约束条件内部子单位ID 变长字符串(50) N 父ID 变长字符串(50) N 外键 单位名称变长字符串(255) N 单位编码变长字符串(50) 单位类型变长字符串(50) 领导、部门 排序号Int 补充说明该表记录数一般很少 表名省、直辖市表(Province) 列名数据类型(精度范围)空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 名称变长字符串(50) N 外键 投递号变长字符串(255) N 补充说明该表记录数固定 表名急件电话语音记录表(TelCall) 列名数据类型(精度范围)空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 发送部门变长字符串(50) N 接收部门变长字符串(50) N 拨打电话号码变长字符串(50) 拨打内容变长字符串(50) 呼叫次数Int 呼叫时间Datetime 补充说明该表对应功能不完善,最后考虑此表 表名摄像头图像记录表(ScreenShot) 列名数据类型(精度范围)空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 拍照时间Datetime N 取件人所属部门变长字符串(50) N 取件人用户名变长字符串(50) 取件人卡号变长字符串(50) 图片文件BLOB/Image

数据》LMS-Tree--数据仓库工具箱 数据挖掘

1 LSM Tree 熟悉读写流程中的写流程,再了解lsm tree就会变得容易很多了。Log-Structured Merge-Tree中文翻译是日志结构合并树。那我们就从日志结构与合并树这两个方面来讲。 1.1 日志结构 我们知道磁盘随机读写性能是比顺序读写慢至少3个数量级的,日志的特点是它是顺序追加写的,可以 保证非常好的写操作性能,但是从日志文件中读一些数据将会比写操作需要更多的时间,需要倒序扫描,直接找到所需的内容。 因此日志适用的场景非常有限: 1. 数据是被整体访问,像大部分数据库的WAL(write-ahead log)、HDFS 2. 记录了文件明确的偏移量,比如Kafka 为了为更复杂的读场景(比如按key或者range)提供高效的性能,人们发明了几种方式: 二分查找: 将文件数据有序保存,使用二分查找来完成特定key的查找。 哈希:用哈希将数据分割为不同的bucket B+树:使用B+树或者ISAM 等方法,可以减少外部文件的读取 外部文件:将数据保存为日志,并创建一个hash或者查找树映射相应的文件。 所有的方法都可以有效的提高了读操作的性能(最少提供了O(log(n)) ),但是,却丢失了日志文件超好的写性能。上面这些方法,都强加了总体的结构信息在数据上,数据被按照特定的方式放置,所以可以很快的找到特定的数据,但是却对写操作不友善,让写操作性能下降。更糟糕的是,当我们需要更新hash或者B+树的结构时,需要同时更新文件系统中特定的部分,这就是上面说的比较慢的随机读写操作。这种随机的操作要尽量减少。 此时,LSM 被发明了,LSM 使用一种不同于上述四种的方法,保持了日志文件写性能,以及微小的读操作性能损失。本质上就是通过把随机写的数据写到内存,然后定期?ush到磁盘,对于磁盘来说,让所有的操作顺序化,而不是随机读写。 1.2 合并树 LSM树原理把一棵大树拆分成N棵小树,它首先写入内存中即是小树,随着小树越来越大,会?ush到磁盘中,磁盘中的树定期可以做merge操作,合并成一棵大树,以优化读性能。 lsm tree,理论上,可以是内存中树的一部分和磁盘中第一层树做merge,对于磁盘中的树直接做update操作有可能会破坏物理block的连续性,但是实际应用中,一般lsm有多层,当磁盘中的小树合 并成一个大树的时候,可以重新排好顺序,使得block连续,优化读性能。 hbase在实现中,是把整个内存在一定阈值后,?ush到disk中,形成一个?le,这个?le的存储也就是一个小的B+树,因为hbase一般是部署在hdfs上,hdfs不支持对文件的update操作,所以hbase这么整体内存?ush,而不是和磁盘中的小树merge update,这个设计也就能讲通了。内存?ush到磁盘上的小树,定期也会合并成一个大树。整体上hbase就是用了lsm tree的思路。

数据仓库 历史与现在发展状况

数据仓库 一数据仓库简介 随着处理信息量的不断加大,企业需要多角度处理海量信息并从中获取支持决策的信息,面向事务处理的操作型数据库就显得力不从心,面向主题集成大量数据的数据仓库技术产生。数据仓库因其面向主题性,集成性,稳定性和时变性,不仅在数据的集成,存储上效果好,在从操作系统提取信息和支持系统造作者的前端工具上更是充分利用了数学严谨的逻辑思维和统计学知识,以及先进的信息技术,使企业的信息利用更有价值。数据仓路按照特定的方法(ETL)从数据源中提取数据,以特定主题作维度利用特定的算法集成数据,给数据用户提供实时查询,最终集成有效信息供决策者使用。数据仓库是个过程而不是一个项目,是一个解决方案而不是一个产品。 数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)在1991年出版的“Building the Data Warehouse”(《建立数据仓库》)一书中所提出的定义被广泛接受,数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。 二数据仓库历史 1.1981年NCR公司(national cash register corporation)为Wal mart 建立了第一个数据仓库,总容量超过101TB(十年的会计文档还不足1TB) 2.商务智能的瓶颈是从数据到知识的转换。1979年,一家以决策支持系统为已任、致力于构建单独的数据存储结构的公司Teradata诞生了。Tera,是万亿的意思,Teradata的命名表明了公司处理海量运营数据的决心。1983年,该公司利用并行处理技术为美国富国银行(Wells Fargo Bank)建立了第一个决策支持系统。这种先发优势令Teradata至今一直雄居数据行业的龙头榜首。 3. 1988年,为解决企业集成问题,IBM公司的研究员Barry Devlin和Paul Murphy创造性的提出了一个新的术语:数据仓库(Data Warehouse) 4.1992年,比尔·恩门(Bill Inmon)出版了《如何构建数据仓库》一书,第一次给出了数据仓库的清晰定义和操作性极强的指导意见,真正拉开了数据仓库得以大规模应用的序幕。 5.1993年,毕业于斯坦福计算机系的博士拉尔夫·金博尔,也出版了一本书:《数据仓库的工具》(The Data Warehouse Toolkit),他在书里认同了比尔·恩门对于数据仓库的定义,但却在具体的构建方法上和他分庭抗礼。最终拉尔夫金博尔尔由下而上,从部门到企业的数据仓库建立方式迎合人们从易到难的心理,得到了长足的发展。 6.1996年,加拿大的IDC(international date corporation)公司调查了62家实现数据仓库的欧美企业,结果表明:数据仓库为企业提供了巨大的收益、进行数据仓库项目开发的公司在平均2.72年内的投资回报率为321%。 7.到如今,数据仓库已成为商务智能由数据到知识,由知识转化为利润的基础和核心技术。 8.在国内,因数据仓库的实施需要较多的投入,再加之需要足够的数据积累才能看到结果,不能很好的被企业普遍接受。对数据仓库的发展产生了一些负面影响。但实时的,多维的处理海量数据已成为信息时代企业发展所必须的工作。 三主流数据仓库产品 IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft和SAS等有实力的公司相继通过收购或研发的途径推出了自己的数据仓库解决方案。BO和Brio等专业软件公司也前端在线分析处理工具市场上占有一席之地。根据各个公司提供的数据仓库工具的功能,可以将其分为3大类:解决特定功能的产品(主要包括BO的数据仓库解决方案)、提供部分解决方案的产品(主要包括Oracle、IBM、Sybase、Informix、NCR、Microsoft及SAS等公司的数据仓库解决方案)和提供全面解决方案的产品(CA是目前的主要厂商)。

数据仓库ETl工具箱6

提交事实表 事实表装有企业的度量数据。事实表与度量的关系非常简单。如果存在一个度量,则它可以被模型化为事实表的行。如果事实表的行存在,则它就是一个度量。那么什么是度量呢?一个关于度量通用的定义是:通过工具或比例等级可以测量观察的数量值。 在维度建模时,我们有意识地围绕企业的数字度量创建我们的数据库。事实表包含度量,维表包含关于度量的上下文。这种关于事物的简单视图被一次又一次的证明是最终用户直观理解我们的数据仓库的方式。这也是我们为什么通过维度模型打包和提交数据仓库内容的原因。 流程检查 规划与设计:需求/现状 -> 架构 -> 实现 -> 测试/发布 数据流:抽取 -> 清洗 -> 规格化 -> 提交 第5章描述了如何创建数据仓库的维表。也许从维表开始介绍会觉得很奇怪,因为度量以及事实表才是最终用户真正想要看的内容,但是维表是事实表数据的入口,事实只有通过维度解释才会变得有意义。由于第5章详细完整地描述了维,因此本章的内容多少会变得简单一些。 事实表基本结构 每一个事实表通过表的粒度来定义。事实表的粒度是事件度量的定义。设计者必须至始至终按照度量如何在现实世界中理解来规定事实表的粒度。例如,图6.1中的事实表的粒度为指定的零售发票上的单个货品。我们并不从定义这些字段的粒度开始,而是将粒度表示成为维度的外键和事实表的某些字段。粒度定义必须按照现实的,物理的度量意义来定义,然后才考虑维度和事实表中的其他字段等其他因素。 所有的事实表包含了一组关联到维表的外键,而这些维表提供了事实表度量的上下文。大多数的事实表还包括了一个或者多个数值型的度量字段,我们称之为事实(Fact)。请看图6.1。某些事实表中还包还了一个或者多个特殊的近似维度字段,他们是在第5章中介绍的退化维度(Degenerate Dimensions)。退化维度存在于事实表,但是他们不是外键,不关联任何真正的维表。我们在图6.1中使用符号DD来标识退化维度。

用友T数据库表结构表

用友软件T3 用友通数据库表结构、表名 fa_Control 30_ 记录互斥fa_Departments 07_ 部门fa_Depreciations 11_ 折旧方法 fa_DeprList 34_ 折旧日志fa_DeprTransactions 19_ 折旧fa_DeprVoucherMain 23_ 折旧分配凭证主表fa_DeprVouchers 24_ 折旧分配凭证 fa_DeprVouchers_pre 24_ 折旧分配凭证_准备fa_Dictionary 12_ 常用参照字典 fa_EvaluateMain 21_ 评估单主表 fa_EvaluateVouchers 22_ 评估单fa_Items 12_ 项目fa_ItemsManual 32_ 自定义项目 fa_ItemsOfModel 14_ 对应各样式的项目 fa_ItemsOfQuery 35_ 查询项目fa_Log 33_ 日志fa_Models 13_ 样式fa_Msg 29_ 信息 fa_Objects 03_ 对象表fa_Operators 02_ 操作员fa_Origins 09_ 增减方式fa_QueryFilters 05_ 查询条件fa_Querys 04_ 查询 fa_ReportTemp fa_Status 10_ 使用状况 fa_Total 31_ 汇总表Accessaries 成套件表AccInformation 账套参数表Ap_AlarmSet 单位报警分类设置表Ap_BillAge 账龄区间表 Ap_Cancel 核销情况表Ap_CancelNo 生成自动序号Ap_CloseBill 收付款结算表Ap_CtrlCode 控制科目设置表Ap_Detail 应收/ 付明细账 AP_DispSet 查询显示列设置表Ap_InputCode 入账科目表Ap_InvCode 存货科目设置表 Ap_Lock 操作互斥表 Ap_MyTableSet 查询条件存储表 Ap_Note 票据登记簿 Ap_Note_Sub 票据登记簿结算表 Ap_SStyleCode 结算方式科目表 Ap_Sum应收/ 付总账表 Ap_Vouch 应付/ 收单主表 Ap_Vouchs 应付/ 收单主表的关联表 Ap_VouchType 单据类型表 Ar_BadAge 坏账计提账龄期间表 Ar_BadPara 坏账计提参数表 ArrivalVouch 到货单、质检单主表ArrivalVouchs 到货单、质检单子表AssemVouch 组装、拆卸、形态转换单主表

数据采集与分析

审计数据采集与分析技术 计算机审计的含义 ?计算机审计有3层含义: –面向数据的审计 –面向现行信息系统的审计 –对信息系统生命周期的审计 面向数据的计算机审计流程 ?审前调查:电子数据的组织、处理和存储 ?数据采集:审计接口、数据库访问技术、数据采集技术 ?数据清理、转换、验证、建立中间表 ?数据分析:数据分析技术、SQL、审计软件 ?审计取证 一、审前调查及电子数据的组织、处理和存储 1.审前调查的内容和方法 ?对组织结构调查 ?对计算机信息系统的调查 ?提出数据需求 2.电子数据的组织、处理和存储 电子数据处理的特点 ?存储介质改变 ?基于一定的数据处理平台,有一定的数据模型 ?数据表示编码化(各种编码) ?带来系统控制和数据安全性的新问题 ?审计线索改变 如何表示数据 ?数据类型与数据取值 –数据类型决定了取值范围与运算范围 ?数据模型 –数据模型是对现实世界数据特征的抽象 –它提供模型化数据和信息的工具

数据模型的2个层次 ? ?概念模型 –E-R模型的要素 ?实体:客观存在并可以相互区分的事物,用方框表示 ?属性:实体的特征或性质,用椭圆表示 ?联系:实体之间的联系,用菱形表示 ?数据模型 –关系模型 –层次模型 –网状模型 数据模型的3个要素 ?数据结构 –描述模型的静态特征 –是刻画数据模型最重要的方面 ?数据操作 –描述模型的动态特性 ?数据检索 ?数据更新(增加、删除、修改) ?约束条件 –一组完整性规则的集合 ?实体完整性 ?引用(参照)完整性 ?用户定义的完整性 关系模型 ?关系模型是目前最常用的一种数据模型 ?关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式 ?关系模型建立在严格的关系代数基础之上 ?关系模型概念单一,用关系表示实体以及实体之间的联系?关系数据库的标准语言SQL是一种非过程化语言,使用方便关系模型的数据结构 ?关系 –一张二维表,每一列都不可再分 –表中的行、列次序并不重要 ?元组 –二维表中的每一行,相当于一条记录 ?属性 –二维表中的每一列,属性有名称与类型。 –属性不可再分,不允许重复 ?主键 –由表中的属性或属性组组成,用于唯一确定一条记录?域

数据库表结构

数据库表结构: Admin(管理员表) 字段名描述类型约束备注ID唯一标示int Primary Key自增AdminType管理员类型int NOT NULL AdminName管理员姓名Char(12)NOT NULL LoginName管理员登录名CHAR(12)NOT NULL LoginPwd管理员登录密 码 CHAR(12)NOT NULL cart(购物车基本信息表) 字段名描述类型约束备注 ID唯一标示int Primary Key 自增 Member会员号int NOT NULL Money消费金额decimal(9,2)NOT NULL CartStatus购物车状态int NOT NULL 0代表商品放入购物车还未下单,1代表商品放入购物车且已下单 cartselectedmer 字段名描述类型约束备注ID唯一标示int Primary自增

Key Cart购物车int NOT NULL Merchandise商品int NOT NULL Number数量int NOT NULL Price商品市场价decimal(8,2)NOT NULL Money消费总额demical(9,2)NOT NULL category(商品类别表) 字段名描述类型约束备注 自增ID唯一标示int Primary Key CateName商品类别Char(40)NOT NULL CateDesc商品描述tex NOT NULL Leaveword(顾客留言表) 字段名描述类型约束备注 自增ID唯一标示int Primary Key Member会员号int NOT NULL Admin管理员int NOT NULL Number数量int NOT NULL Price商品单价decimal(8,2)NOT NULL Money消费总额demical(9,2)NOT NULL

大数据平台的软件有哪些

大数据平台的软件有哪些? 查询引擎一、Phoenix简介:这是一个Java中间层,可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写,代码位于GitHub上,并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan,并编排执行以生成标准的JDBC 结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器,对于简单查询来说,其性能量级是毫秒,对于百万级别的行数来说,其性能量级是秒。Phoenix最值得关注的一些特性有:?嵌入式的JDBC驱动,实现了大部分的java.sql接口,包括元数据API?可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模?完善的查询支持,可以使用多个谓词以及优化的扫描键?DDL支持:通过CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE来添加/删除列?版本化的模式仓库:当写入数据时,快照查询会使用恰当的模式?DML支持:用于逐行插入的UPSERT V ALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的UPSERT ?SELECT、用于删除行的DELETE?通过客户端的批处理实现的有限的事务支持?单表——还没有连接,同时二级索引也在开发当中?紧跟ANSI SQL标准二、Stinger 简介:原叫Tez,下一代Hive,Hortonworks主导开发,运行在YARN上的DAG计算框架。某些测试下,Stinger能提升10倍左右的性能,同时会让Hive支持更多的SQL,其主要

优点包括:?让用户在Hadoop获得更多的查询匹配。其中包括类似OVER的字句分析功能,支持WHERE查询,让Hive 的样式系统更符合SQL模型。?优化了Hive请求执行计划,优化后请求时间减少90%。改动了Hive执行引擎,增加单Hive任务的被秒处理记录数。?在Hive社区中引入了新的列式文件格式(如ORC文件),提供一种更现代、高效和高性能的方式来储存Hive数据。?引入了新的运行时框架——Tez,旨在消除Hive的延时和吞吐量限制。Tez通过消除不必要的task、障碍同步和对HDFS的读写作业来优化Hive job。这将优化Hadoop内部的执行链,彻底加速Hive负载处理。三、Presto简介:Facebook开源的数据查询引擎Presto ,可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于2012 年秋季开始开发,目前该项目已经在超过1000 名Facebook 雇员中使用,运行超过30000 个查询,每日数据在1PB 级别。Facebook 称Presto 的性能比诸如Hive 和Map*Reduce 要好上10 倍有多。Presto 当前支持ANSI SQL 的大多数特效,包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数;支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。四、Shark简介:Shark即Hive on Spark,本质上是通过Hive的HQL解析,把HQL翻译成Spark上的RDD 操作,然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息,实际HDFS上的数据和文件,会由Shark获取并放到Spark

零售营销——数据仓库建模

第2章零售营销 理解维度建模原理的最佳途径,是通过一系列切实的例子去进行实践。通过观察实际的实例,就能使设计方面的挑战与解决办法了然于心,这比仅仅通过抽象的表述进行学习要有效得多。本书中采用了大量取自诸多行业方面的实例,目的在于使读者不要为自己的业务细节所困扰而得到恰当的设计。 如果打算学习维度建模方面的知识,请不妨通读本书各章,即使不从事零售业务或者不在一个电信公司工作也要这样做。本书并不打算成为向某具体产业或者业务提供全面的解决办法的手册,各章以几乎在每种业务的维度建模中都会遇到的典型问题集的比喻形式进行内容的叙述。大学、保险公司、银行以及航空业等都几乎无一例外地需要本章所述的零售方面所使用的技能。此外,可以设想一下,如果一个人的业务总在随时间发生变化,那么会需要什么呢?当处理从自己公司获得的数据时,很容易受过去经历的复杂性影响而使事情变糟。通过走出去,然后带一两个经过充分考虑的设计原理回来,就能做到在进入纷繁的业务细节处理时,仍然能够记住设计原理的宗旨。 本章概念: ?设计维度模型的四步过程 ?事务级事实表 ?可加性与非可加性事实 ?样本维度表属性 ?诸如促销这样的因果维度 ?诸如交易票据编号这样的合并维度 ?维度模型的扩展 ?“使用过多维度”陷阱的避免 ?代理关键字 ?市场容量分析

第2章零售营销◣ 2.1 四步维度设计过程 整本书考虑一致地按照具有一定顺序的四个步骤的方式进行维度数据库的设计。这四个步骤的含义会随着各种不同设计的进行逐渐变得更加清晰起来,不过首先还是给出一些初始说明。 (1)选取要建模的业务处理过程。 业务处理过程是机构中进行的一般都由源数据收集系统提供支持的自然业务活动。听取用户的意见是选取业务处理过程的效率最高的方式。用户叫嚷着要在数据仓库中进行分析的性能度量值是从业务评测处理过程得来的。典型的业务处理过程包括原材料购买、订货、运输、开票、库存与账目管理等。要记住的重要一点是,这里谈到的业务处理过程并不是指业务部门或者职能。比如,可以建立一个用来处理订单数据的单一维度模型,而不应为要存取订单数据的销售与市场部门建立单独的模型。通过将注意力集中放在业务处理过程方面,而不是业务部门方面,就能在机构范围内更加经济地提交一致的数据。如果建立的维度模型是同部门捆绑在一起的,就无法避免出现具有不同标记与术语的数据拷贝的可能性。多重数据流向单独的维度模型,会使用户在应付不一致性的问题方面显得很脆弱。确保一致性的最佳办法是对数据进行一次性地发布。单一的发布过程还能减少ETL的开发量,以及后续数据管理与磁盘存储方面的负担。 (2)定义业务处理的粒度。 粒度定义意味着对各事实表行实际代表的内容给出明确的说明。粒度传递了同事实表度量值相联系的细节所达到的程度方面的信息。它给出了后面这个问题的答案:“如何描述事实表的单个行?”。 典型的粒度定义包括: ?顾客购物券上扫描设备一次拾取的分列项内容 ?医生开出的单据项目内容 ?个人登机通行证内容 ?仓库中每种产品库存水平的日快照 ?每个银行账号的月快照 数据仓库团队经常将这个看起来似乎不必要的步骤绕了过去。请不要这样做!对于设计团队的每个人来说,能够在事实表粒度上做到一致是很重要的。没有粒度的定义实际上是不可能达到下面第3步中提出的要求的。需要 27

提升数据保护:Oracle数据仓库的实时数据采集

提升数据保护:Oracle数据仓库的实时数据采集在使用数据仓库软件时,最常见的约束之一是源系统数据批量提取处理时的可用时间窗口。通常,极其耗费资源的提取流程必须在非工作时间进行,而且仅限于访问关键的源系统。 低影响实时数据整合软件可以释放系统的批处理时间。当提取组件使用非侵入式方法时,如通过读取数据库事务日志,只会捕捉发生变化的数据,不会对源系统产生影响。因此,数据提取流程可以在任意时段全天候执行,即使用户在线也可以。 当以实时方式提取数据时,虽然必须改变数据采集流程中各个元素支持实时数据的方式,但是这些数据可以带来不一般的业务价值。而且,这些数据必须得到有效的保护,同时也很难针对这些不停变化的数据应用灾难恢复和备份技术。 但是,在数据仓库中应用实时数据整合的技术也可以进一步保护数据。毕竟,实时移动数据的技术也可以实时操作数据,从而形成一个数据保护技术入口。但是,变化数据的速度和效率可能会受制于数据保护流程的延迟。

这意味着,在转到整合数据仓库的主动数据采集模式时,首要考虑的问题之一是数据经过IT系统的流程和可能产生的延迟。换而言之,实时数据整合要求理解变化的数据,以及促进或妨碍这种变化的组件。 显然,企业希望保护他们的数据。然而,随着数据容量需求的增长,存储技术也成为业务持续性依赖的重要业务资产。而且,随着实时分析成为业务流程的一部分,它也归入到业务持续性的范畴之中。实现数据安全性和持续性的最基本方法是硬件或软件复制,它会自动保存第二个关键数据副本。此外,自行创建或基于开源软件创建的备份方法也不存在。 企业级数据管理应用主要涉及5个重要领域:灾难恢复、高可用性、备份、数据处理性能和更高级数据库移植。这促使IT不停地追寻先进技术,如实现数据整合及其相关基础架构元素。此外,这些战略投资能够提供符合预算的资源,在加快实时技术应用的同时,提高投资回报和修正实时数据整合项目的商业提案。

数据》sqoop--数据仓库工具箱 数据挖掘

一. 课前提示 1. 今日任务 2. 今日目标 2.1了解和熟悉部分 2.2掌握部分 二. 正课内容 1. Sqoop简介以及使用 1.1 产生背景 1.2 Sqoop是什么 Sqoop是一个用于Hadoop和结构化数据存储(如关系型数据库)之间进行高效传输大批量数据的工具。它包括以下两个方面: 可以使用Sqoop将数据从关系型数据库管理系统(如MySQL)导入到Hadoop系统(如HDFS、Hive、HBase)中 将数据从Hadoop系统中抽取并导出到关系型数据库(如MySQL) 常见数据库开源工具: 1.sqoop 2.datax 3.kettle 4.cannal

1.3 底层实现原理 Sqoop的核心设计思想是利用MapReduce加快数据传输速度。也就是说Sqoop的导入和导出功能是通过基于Map Task(只有map)的MapReduce作业实现的。所以它是一种批处理方式进行数据传输,难以实现实时的数据进行导入和导出。 官网介绍: Apache Sqoop(TM) is a tool designed for e?ciently transferring bulk data between Apache Hadoop and structured datastores such as relational databases. Sqoop结构图: 1.4 特点 优点:它可以将跨平台的数据进行整合。 缺点:它不是很灵活。 主要执行操作

tar -zxvf /opt/soft/sqoop... -C /opt/app/sqoop... vi /etc/profile mv ./conf/sqoop-env-template.sh ./conf/sqoop-env.sh vi ./conf/sqoop-env.sh export HADOOP_COMMON_HOME =/usr/local/hadoop-2.7.1/ export HADOOP_MAPRED_HOME =/usr/local/hadoop-2.7.1/ export HIVE_HOME =/usr/local/hive-1.2.1/ export ZOOCFGDIR =/usr/local/zookeeper-3.4.7/ cp /home/mysql-connector-java-5.1.18.jar ./lib/ sqoop 的重要的几个关键词 ==import== : 从关系型数据库到hadoop ==export== : 从hadoop 到关系型数据库。 2 Sqoop 的安装 注意:在安装sqoop 之前要配置好本机的Java 环境和Hadoop 环境 2.1 、解压配置环境变量 2.2 、新建配置文件 2.3 、修改配置文件 配置文件: 2.4 、拷贝mysql 驱动 Mysql HDFS Hive import import import export export Mysql HDFS Hive HBase HBase

数据库表结构分析

5.3.1新闻发布统计分析1.分析逻辑设计 2.数据组织设计 1)分析来源表

2)数据组织设计 表:YongRi_NewsArticles_Category 表:yongri_newsarticles_article

存储过程JZ_GetReport_XWFB USE[Zjsme] GO /****** Object: StoredProcedure [dbo].[JZ_GetReport_XWFB] Script Date: 05/28/2013 17:00:10 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO -- ============================================= -- Author: -- Create date: -- Description: -- ============================================= ALTER PROCEDURE[dbo].[JZ_GetReport_XWFB] @dtmBeginDate DATETIME, @dtmEndDate DATETIME AS

SELECT CASE WHEN ISNULL(parentname,'')=''THEN'其他'ELSE parentname END,SUM(TM) FROM(select parentname,parentname as name,sum(isnull(sl,0))tm from ( select a.categoryid,name,parentid, parentname= case when parentid= 0 then name when parentid<> 0 then (select name from YongRi_NewsArticles_Category b where parentid= 0 and a.parentid=b.categoryid) end, d.sl from YongRi_NewsArticles_Category a left join( select categoryid,isnull(count(1),0)sl from yongri_newsarticles_article WHERE UpdatedDate BETWEEN@dtmBeginDate AND@dtmEndDate group by categoryid) d on a.categoryid=d.categoryid )c group by parentname union all select parentname,name,sl from ( select a.categoryid,name,parentid, parentname= case when parentid= 0 then name when parentid<> 0 then (select name from YongRi_NewsArticles_Category b where parentid= 0 and a.parentid=b.categoryid) end, d.sl from YongRi_NewsArticles_Category a left join( select categoryid,count(1)sl from yongri_newsarticles_article group by categoryid)d on a.categoryid=d.categoryid

软件开发常用技术介绍

软件开发技术实现要点介绍 一、OpenStack OpenStack是一个由NASA(美国国家航空航天局)和Rackspace合作研发并发起的,以Apache许可证授权的自由软件和开放源代码项目。 OpenStack是一个旨在为公共及私有云的建设与管理提供软件的开源项目。它的社区拥有超过130家企业及1350位开发者,这些机构与个人都将OpenStack作为基础设施即服务(IaaS)资源的通用前端。OpenStack项目的首要任务是简化云的部署过程并为其带来良好的可扩展性。本文希望通过提供必要的指导信息,帮助大家利用OpenStack前端来设置及管理自己的公共云或私有云。 1.简介 OpenStack既是一个社区,也是一个项目和一个开源软件,它提供了一个部署云的操作平台或工具集。其宗旨在于,帮助组织运行为虚拟计算或存储服务的云,为公有云、私有云,也为大云、小云提供可扩展的、灵活的云计算。 OpenStack旗下包含了一组由社区维护的开源项目,他们分别是OpenStackCompute(Nova),OpenStackObjectStorage(Swift),以及OpenStackImageService(Glance)。 OpenStackCompute,为云组织的控制器,它提供一个工具来部署云,包括运行实例、管理网络以及控制用户和其他项目对云的访问 (thecloudthroughusersandprojects)。它底层的开源项目名称是Nova,其提供的软件能控制IaaS云计算平台,类似于 AmazonEC2和RackspaceCloudServers。实际上它定义的是,与运行在主机操作系统上潜在的虚拟化机制交互的驱动,暴露基于 WebAPI的功能。 OpenStackObjectStorage,是一个可扩展的对象存储系统。对象存储支持多种应用,比如复制和存档数据,图像或视频服务,存储次级静态数据,开发数据存储整合的新应用,存储容量难以估计的数据,为Web应用创建基于云的弹性存储。

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