数据仓库的重要特点之一是反映历史变化，所以如何处理维度的变化是维度设计的重要工作之一。缓慢变化维的提出是因为在现实世界中，维度的属性并不是静态的，它会随着时间的流逝发生缓慢的变化，与数据增长较为快速的事实表相比，维度变化相对缓慢。阴齿这个就叫做缓慢变化维。   这里介绍的就是这些维度变化的处理，这边整理了一下目前主流的缓慢变化维的处理方式。 原样保留或者重写，这种方式理论上都是取最新的值作为维度的最终的取值，每个维度保留一条数据。这种处理方式是最简单的，直接将原系统的维度同步过来使用就可以，不用做过多的处理。 …

所谓的事实表和维度表技术，指的就是如何和构造一张事实表和维度表，是的事实表和维度表，可以涵盖现在目前的需要和方便后续下游数据应用的开发。 事实表，就是一个事实的集合。事实来自业务过程的度量，基本上以数量值表示。事实表行对应一个事实，一个事实对应一个物理可以观察的事件，例如，再零售事件中，销售数量与总额是数据事实，与销售事件不相关的度量不可以放在同一个事实表里面，如员工的工资。 事实表是实际发生的度量，对应的，这些度量我们可以分为三中类型:可加、半可加、不可加。可加性度量可以按照与事实表关联的任意维度汇总。半可加度量…

规范设计在这里取《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》中的定义，这里记录一下本人对这一块自己的理解。 规范定义指以维度建模作为理论基础 构建总线矩阵，划分和定义数据域、业务过程、维度、度量 原子指标、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标。 所谓的规范的定义，简单理解，如果把数据当作货物，那就是货物的分类，以及对应相关的属性，比如生产日期，某个原料的含量等，我们可以把相近或者相同货物，按照一定的规律，放在一起，方便入库与出库，需要某个货物按照这些规律就可以，以比较快的速度拉取出来。 一般的规范设计包含一下几个方面:划分和…

  目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。 分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。   下面是架构图：   数据分层的目的是：减少重复计算，避免烟囱式开发，节省计算资源，靠上层次，越对应用友好，也对用户友好，希望大部分（80%以上）的需求，都用DWS，DW的表来支持就行，所以ODS层数据不能被DM层任务引用，需要抽取数据到DW,或者DWS。   …

数据仓库主要有四种架构，Kimball的DW/BI架构、独立数据集市架构、辐射状企业信息工厂Inmon架构、混合Inmon与Kimball架构。不过不管是那种架构，基本上都会使用到维度建模。 Kimball的DW/BI架构，可以参考这篇文章 数据仓库(4)基于维度建模的KimBall架构。 独立数据集市架构，采用这种架构的数据仓库，数据以部门为基础来部署，不考虑企业级别的信息共享和集成。也就是各个部门各自按照需要，各自在数据源同步数据，按照各自的标准，对数据进行处理。这种实际上就是没有架构，会造成分析数据的冗余存储…

  基于维度建模的KimBall架构，将数据仓库划分为4个不同的部分。分别是操作型源系统、ETL系统、数据展现和商业智能应用，如下图。   操作型源系统，指的就是面向用户的各类系统，如app、网站、ERP、CRM等系统。这一块就是我们数据仓库的数据来源，并且这类数据往往有各自的格式和内容，我们同步过来之后，需要对数据进行清洗和规范化。   ETL系统，指的就是获取、转换、加载的(Extract Transformation and Load)过程以及在etl过程中使用到的数据和数据结构这样的一个过程的集合。也就是包…

  维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，也是一种广泛应用的数仓建模方式，它将客观世界划分为度量和上下文。度量是常常是以数值形式出现，事实周围有上下文包围着，这种上下文被直观地分成独立的逻辑块，称之为维度。它与实体-关系建模有很大的区别，实体-关系建模是面向应用，遵循第三范式，以消除数据冗余为目标的设计技术。维度建模是面向分析，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术。 上面的解释看起来是比较抽象，一下子可能不是很容易懂。我们先来了解一下事实和维度，基于上面再来分析一下。   事实，表示的是某一个业…

WEB3.0的现状 对于web3.0现状，大约有下面几个特点。 Web3.0的概念较为超前，行业内尚未对其有统一且清晰的定义，对Web3.0背后的逻辑和带来的改变还存在一定分歧。 目前Web3.0就业的机会集中在元宇宙、数字藏品以及区块链应用，从目前的情况看，还没大规模的普及，可提供的岗位相比Web2.0相对还较少，但是薪水相应的比较高，具体详情可以自己上招聘网站搜索比对。 全球区块链领域人才增长强劲，但中国人才增速相对较低，下面是根据《2022全球区块链领域人才报告——Web3.0方向》得出来得结论，仅供参考。 …

  数据仓库（数仓）与大数据区别，数据仓库（数仓）与数据库的区别，大数据与传统数据库的区别等等，这篇文章带你了解。   我们这里先来说说今天要对比的三个主体，数据仓库、大数据、数据库，在详细说明之前，我们先来说说这三个百度百科上面的定义。 数据仓库：为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略(数据)集合。 大数据：所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 传统数据库：一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管…

  这里会介绍数据仓库的理解，什么是数据仓库技术，数据仓库的作用。   数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。   我简单的做一个比喻，数据仓库就是可以理解就是一个使用仓库，数据就是这个仓库的货物，而数据仓库的开发人员就是…