数据仓库建模的三种模式 怎么在sqlserver构建数据仓库？

怎么在sqlserver构建数据仓库？

数据仓库的目的是管理数据，主要是思考。选择特定的实现工具来解决问题，例如异构/不同源数据提取问题，要使用ETL，您可以根据情况使用工具或编写自己的程序。”数据仓库的模型构建应采用Erwin等建模工具，数据存储一般借助关系数据库实现，然后采用Oracle等工具。但是现在我们已经开始放弃传统的关系数据库，使用一些NoSQL平台，比如Hadoop上的hive。但是，无论使用什么工具，我们都必须牢记数据仓库的理念是不变的，即通过有效的管理来管理数据，展现数据的价值。非托管数据是一堆尚未提炼的金矿。看上去很值钱，也没用。

数据仓库大致内容有哪些？

一般来说，数据仓库分为三层：访问层、中间层和应用层。

其中，

1。访问层是ODS层，即操作数据存储。数据同步，与源数据基本一致。

2. 中间层包括DWD层、DWS层、DWM层、TMP层和dim层。

3. 数据应用层，即应用层。个性化索引处理，基于应用的数据组装。

碎片时间，专注于收集。

实时数据仓库如何做？

虽然我做报表和Bi，但是报表和Bi的效果比较好，底层的数据非常重要，数据架构也非常重要，这就不可避免的涉及到数据仓库。

让我们先放一些图片：

如果你想建立一个实时数据仓库，你必须知道：

1。什么是数据仓库

2。实时数据仓库和数据库有什么区别。实时数据仓库和传统数据仓库有什么区别

4。什么是实时数据仓库的体系结构

5。怎么做

这些问题在上图中都是抽象的。解释哪些问题需要弄清楚需要花很长时间，我在以前的文章中已经写过了。你可以去看看。

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