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數(shù)倉建模分層理論

所以數(shù)倉分層是數(shù)據(jù)倉庫設計中十分重要的一個環(huán)節(jié)， 優(yōu)秀的分層設計能夠讓整個數(shù)據(jù)體系更容易理解和使用 。

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數(shù)據(jù)有秩序地流轉，數(shù)據(jù)的整個生命周期能夠清晰明確被設計者和使用者感知。簡單說就是使數(shù)倉整體看起來層次清晰、依賴關系直觀。

兩種經典的數(shù)據(jù)倉庫建模方法 前面的分層設計中你會發(fā)現(xiàn)有兩種設計方法，關系建模和維度建模，下面分別簡單介紹其特點和適用場景。 維度建模 (1)定義 維度模型是數(shù)據(jù)倉庫領域另一位大師Ralph Kimball 所倡導的。

數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、非易失的、且隨時間變化的數(shù)據(jù)集合。

MySQL的GIS、GEO入門筆記

MySQL中自帶函數(shù) st_geohash(longtude，latitude，max_length) 或 st_geohash(point， max_length) 即可生成某一點的geohash值。

哦，對了，geometry類型好像不能為null，所以建表時必須為not null。geomfromtext()函數(shù)是將字符串格式的點坐標，轉化成geometry類型，還有個字段geohash是根據(jù)gis字段的值自動生成的，可以仔細看看建表腳本。

習題：①將Raster文件、Shapefile文件導入Geodatebase；②gird文件生成坡度圖的方法和流程；③*.mxd是什么文件，具有什么功能。

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在gis中計算柵格面積一般是用柵格進行疊加計算。因為柵格計算面積并不能像矢量數(shù)據(jù)那樣在屬性表中使用Calculate Geometry工具計算。一種簡單的方法是將柵格轉成矢量，然后計算。

GIS內核 Geotools Geotools是一套基于Java平臺的開源GIS API中間件，實現(xiàn)了完整的GIS底層功能?？臻g數(shù)據(jù)導入/轉換地理數(shù)據(jù)的獲取 地理數(shù)據(jù)來自文件、數(shù)據(jù)庫和WMS/WFS服務器。

大數(shù)據(jù)治理平臺——維度管理

蘇寧八大產業(yè)，每個產業(yè)有自己的數(shù)據(jù)集市，每個數(shù)據(jù)集市有自己的維度表，沒有統(tǒng)一的維度管理(包括管理規(guī)范和系統(tǒng)支撐)。

因為在磨合期，所以現(xiàn)有設備不能滿足大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)中心管理要求；運維管理人員的沒有經過大數(shù)據(jù)時代新的運維管理思路的熏陶，技術水平與之不匹配；還有就是數(shù)據(jù)中心的運維管理制度不都完善，相應的管理水平不高。

維度屬于一個數(shù)據(jù)域，如地理維度(其中包括國家、地區(qū)、 省以及城市等級別的內容)、時間維度(其中包括年、季、月、周、日等級別的內容)。維度是維度建模的基礎和靈魂。

在微觀層，大數(shù)據(jù)治理的概念包括以下三個層面：數(shù)據(jù)獲取與采集層：這一層面涉及到從各種來源收集和獲取數(shù)據(jù)的過程。包括確定需要采集的數(shù)據(jù)類型和來源，建立數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和流程，并確保數(shù)據(jù)的準確性、完整性和及時性。

數(shù)據(jù)庫架構選型與落地,看這篇就夠了

以下，我從數(shù)據(jù)庫架構、選型與落地來讓大家入門。 數(shù)據(jù)庫會面臨什么樣的挑戰(zhàn)呢？ 業(yè)務剛開始我們只用單機數(shù)據(jù)庫就夠了，但隨著業(yè)務增長，數(shù)據(jù)規(guī)模和用戶規(guī)模上升，這個時候數(shù)據(jù)庫會面臨IO瓶頸、存儲瓶頸、可用性、安全性問題。

與上層的分析工具結合較好，上層的分析工具接入這類數(shù)據(jù)產品后，可直接實現(xiàn)數(shù)據(jù)的圖形化展示和olap分析。對數(shù)據(jù)處理性能的提高，這類產品都對 數(shù)據(jù)的分析性能做了處理，雖然方式不盡相同，有內存映射文件存儲的，也有分布式架構、列數(shù)據(jù)存儲的。

然后是數(shù)據(jù)倉庫工具選型 傳統(tǒng)型數(shù)據(jù)倉庫：一般會選擇第三方廠家的數(shù)據(jù)庫和配套ETL工具。因為有第三方支持，相對有保障；但缺點也很明顯，受約束以及成本較高。NoSQL型數(shù)據(jù)倉庫：一般是基于hadoop生態(tài)的數(shù)據(jù)倉庫。

Apache Cassandra是一款開源分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，使用了基于Google BigTable的數(shù)據(jù)模型，與面向行(row)的傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫或鍵值存儲key-value數(shù)據(jù)庫不同，Cassandra使用的是寬列存儲模型(Wide Column Stores)。

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文章鏈接：http://muchs.cn/article27/dgsdejj.html

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