簡述數據庫與數據倉庫的需求分析?data warehouse（可簡寫為DW或者DWH）數據倉庫，是在數據庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而産生的，它是一整套包括了etl、調度、建模在内的完整的理論體系數據倉庫的方案建設的目的，是為前端查詢和分析作為基礎，主要應用于OLAP（on-line Analytical Processing），支持複雜的分析操作，側重決策支持，聽且提供直觀易懂的查詢結果比較流行的有：AWS Redshift，Greenplum，Hive等，現在小編就來說說關于簡述數據庫與數據倉庫的需求分析?下面内容希望能幫助到你，我們來一起看看吧!

簡述數據庫與數據倉庫的需求分析

data warehouse（可簡寫為DW或者DWH）數據倉庫，是在數據庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而産生的，它是一整套包括了etl、調度、建模在内的完整的理論體系。數據倉庫的方案建設的目的，是為前端查詢和分析作為基礎，主要應用于OLAP（on-line Analytical Processing），支持複雜的分析操作，側重決策支持，聽且提供直觀易懂的查詢結果。比較流行的有：AWS Redshift，Greenplum，Hive等。

• 面向主題： 操作型數據庫組織面向事務處理任務，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織。 主題是指用戶使用數據倉庫進行決策時所關心的重點方面，一個主題通過與多個操作型信息系統相關。
• 集成
• 需要對源數據進行加工與融合，統一與綜合
• 在加工的過程中必須消除源數據的不一緻性，以保證數據倉庫内的信息時關于整個企業的一緻的全局信息。（關聯關系）
• 不可修改
• DW中的數據并不是最新的，而是來源于其他數據源
• 數據倉庫主要是為決策分析提供數據，涉及的操作主要是數據的查詢
• 與時間相關
• 處于決策的需要數據倉庫中的數據都需要标明時間屬性

• DW：專門為數據分析設計的，涉及讀取大量數據以了解數據之間的關系和趨勢
• 數據庫：用于捕獲和存儲數據

數據分層，每個企業根據自己的業務需求可以分成不同的層次，但是最基礎的分層思想，理論上數據分為三個層：數據運營層、數據倉庫層、數據服務層。基于這個基礎分層之上，再提交信息的層次，來滿足不同的業務需求。

• ODS：Operation Data Store 數據準備區，也稱為貼源層。數據倉庫源頭系統的數據表通常會原封不動的存儲一份，這稱為ODS層，是後續數據倉庫加工數據的來源。
• ODS層數據的來源方式：
• 業務庫
• 經常會使用sqoop來抽取，例如每天定時抽取一次。
• 實時方面，可以考慮用canal監聽mysql的binlog，實時接入即可。
• 埋點日志
• 日志一般以文件的形式保存，可以選擇用flume定時同步
• 可以用spark streaming或者Flink來實時接入
• Kafka也OK
• 消息隊列：即來自ActiveMQ、Kafka的數據等。

DW數據分層，由下到上為DWD，DWB，DWS。

• DWD：data warehouse details 細節數據層，是業務層與數據倉庫的隔離層。主要對ODS數據層做一些數據清洗和規範化的操作。 數據清洗：去除空值、髒數據、超過極限範圍的
• DWB：data warehouse base 數據基礎層，存儲的是客觀數據，一般用作中間層，可以認為是大量指标的數據層。
• DWS：data warehouse service 數據服務層，基于DWB上的基礎數據，整合彙總成分析某一個主題域的服務數據層，一般是寬表。用于提供後續的業務查詢，OLAP分析，數據分發等。
• 用戶行為，輕度聚合
• 主要對ODS/DWD層數據做一些輕度的彙總。

• ADS：applicationData Service應用數據服務，該層主要是提供數據産品和數據分析使用的數據，一般會存儲在ES、mysql等系統中供線上系統使用。
• 我們通過說的報表數據，或者說那種大寬表，一般就放在這裡