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近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展和數(shù)據(jù)處理需要的不斷增加，MPP數(shù)據(jù)庫(大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)庫)已經(jīng)成為了數(shù)據(jù)處理中的重要工具。然而，當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時，MPP數(shù)據(jù)庫的性能也會變得較低，因此mpp數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化變得非常重要。本文將介紹一些MPP數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化的方法，以提高數(shù)據(jù)的處理效率和數(shù)據(jù)庫的性能。
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一、分割表和分區(qū)
分割表和分區(qū)是優(yōu)化MPP數(shù)據(jù)庫性能的重要策略之一。在表中建立分區(qū)索引，可以將行分為不同的邏輯部分，每個邏輯部分稱為一個分區(qū)。這種分區(qū)提高了數(shù)據(jù)庫的處理效率，使查詢結(jié)果更快速和更高效。以單個分區(qū)為單位，查詢操作的響應(yīng)速度將大大增加。另外，表分割還可以將更小的表放入內(nèi)存，以提高查詢效率。
二、水平擴(kuò)展
水平擴(kuò)展是指將數(shù)據(jù)庫擴(kuò)展到多個基于網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點上，以增加處理能力。MPP數(shù)據(jù)庫可以通過水平擴(kuò)展來擴(kuò)展性能。這種擴(kuò)展需要與相應(yīng)的硬件支持相結(jié)合，以增加系統(tǒng)的處理能力并提高數(shù)據(jù)傳輸速度，從而提高查詢性能。另外，由于系統(tǒng)已經(jīng)擴(kuò)大了處理能力，所以任何系統(tǒng)故障或節(jié)點宕機(jī)的風(fēng)險都會降低。因此，水平擴(kuò)展是一種有效的優(yōu)化MPP數(shù)據(jù)庫的方法，可以實現(xiàn)高可用性和可伸縮性。
三、存儲優(yōu)化
在數(shù)據(jù)處理過程中，存儲優(yōu)化也是很重要的一點。優(yōu)化存儲性能可以更快地訪問數(shù)據(jù)，從而提高整體性能。由于數(shù)據(jù)駐留在磁盤上，因此優(yōu)化磁盤性能對于提高數(shù)據(jù)庫性能至關(guān)重要。以下是一些存儲優(yōu)化的方法：
1.使用RD技術(shù)對大型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲
2.使用多個磁盤驅(qū)動器，以容錯和提高讀寫性能
3.使用高效的數(shù)據(jù)壓縮或索引方法以減少磁盤訪問
四、索引和數(shù)據(jù)模型優(yōu)化
索引和數(shù)據(jù)模型優(yōu)化是MPP數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化中的關(guān)鍵措施。數(shù)據(jù)模型中的任何缺陷都會影響查詢的速度和效率。建立正確的索引和數(shù)據(jù)模型可以大大減少對磁盤的訪問次數(shù)，提高數(shù)據(jù)庫性能。以下是實現(xiàn)索引和數(shù)據(jù)模型優(yōu)化的一些方法：
1.創(chuàng)建有效的索引以加快查詢過程
2.合理配置表參數(shù)以減少表之間的連接
3.使用水平分割表以減少單個磁盤的IO負(fù)載
五、監(jiān)視和調(diào)整
另一個重要方面是監(jiān)視和調(diào)整。MPP數(shù)據(jù)庫性能更容易管理，這使得監(jiān)視和調(diào)整變得更加容易。數(shù)據(jù)庫管理員可以通過監(jiān)視性能統(tǒng)計信息來識別瓶頸，并配置系統(tǒng)來反映這些瓶頸。此外，管理員還可以使用OS性能分析工具來監(jiān)視磁盤IO和查詢負(fù)載。
盡管MPP數(shù)據(jù)庫可以輕松處理大量數(shù)據(jù)，但優(yōu)化MPP數(shù)據(jù)庫性能仍然是一項重要的工作。分割表和分區(qū)、水平擴(kuò)展、存儲優(yōu)化、索引和數(shù)據(jù)模型優(yōu)化以及監(jiān)視和調(diào)整都是優(yōu)化MPP數(shù)據(jù)庫性能的有效方法。通過使用這些技術(shù)和工具，可以提高M(jìn)PP數(shù)據(jù)庫的處理效率，使其更能適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)處理需求。
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大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)開發(fā)有什么區(qū)別？
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數(shù)據(jù)倉庫的定義？
首先，用于支持決策，面向分析型數(shù)據(jù)處理；其次，對多個異構(gòu)的數(shù)據(jù)源有效集成，集成后按照主題進(jìn)行重組，并包含歷史數(shù)據(jù)，而且存放在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)一般不再修改。
數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse)是一個面向主題的(subject oriented)、集成的(integrated)、相對穩(wěn)定的(non-volatile)、反應(yīng)歷史變化(time variant)的數(shù)據(jù)，用于支持管理決策(decision making support)。
數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別？
從目標(biāo)、用途、設(shè)計來說
數(shù)據(jù)庫是面向事物處理的，數(shù)據(jù)是由日常的業(yè)務(wù)產(chǎn)生的，常更新；數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的，數(shù)據(jù)來源多樣，經(jīng)過一定的規(guī)則轉(zhuǎn)換得到，用來分析。
數(shù)據(jù)庫一般用來存儲當(dāng)前事務(wù)性數(shù)據(jù)，如交易數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)倉庫一般存儲的歷史數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)庫的設(shè)計一般是符合三范式的，有更大的精確度和最小的冗余度，有利于數(shù)據(jù)的插入；數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計一般不符合三范式，有利于查詢
如何構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫？
數(shù)倉模型的選擇是靈活的，不局限于某種模型方法。
數(shù)倉數(shù)據(jù)是靈活的，以實際需求場景為導(dǎo)向。
數(shù)倉設(shè)計要兼顧靈活性、可擴(kuò)展性，要考慮技術(shù)可靠性和實現(xiàn)成本。
系統(tǒng)分析，確定主題。通過與業(yè)務(wù)部門的交流，了解建立數(shù)倉要解決的問題，確認(rèn)各個主題下的查詢分析要求
選擇滿足數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)要求的軟件平臺。選擇合適的軟件平臺敬衫租，包括數(shù)據(jù)庫、建模工具、分析工具等
建立數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型。確定建立數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型的基本方法，基于主題視圖，把主題視圖中的數(shù)據(jù)定義轉(zhuǎn)到邏輯數(shù)據(jù)模型中
邏輯數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型
數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型優(yōu)化。隨著需求和數(shù)據(jù)量的變化進(jìn)行調(diào)整
數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換和傳輸。業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫之前，必須進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換，保證數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的一致性。
開發(fā)數(shù)亮兆據(jù)倉庫的分析應(yīng)用。滿足業(yè)務(wù)部門塌神對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的需求。
數(shù)據(jù)倉庫的管理。包括數(shù)據(jù)庫管理和元數(shù)據(jù)管理。
什么是數(shù)據(jù)中臺？
數(shù)據(jù)中臺是指通過數(shù)據(jù)技術(shù)，對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、計算、存儲、加工，同時統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和口徑。數(shù)據(jù)中臺吧數(shù)據(jù)統(tǒng)一之后，會形成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，再進(jìn)行存儲，形成大數(shù)據(jù)資產(chǎn)層，進(jìn)而為客戶提供高效服務(wù)。
這些服務(wù)和企業(yè)的業(yè)務(wù)有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，是企業(yè)所獨有且能復(fù)用的，它是企業(yè)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的積淀，其不僅能降低重復(fù)建設(shè)，減少煙囪式協(xié)作的成本，也是差異化競爭的優(yōu)勢所在。
數(shù)據(jù)中臺通過整合公司開發(fā)工具、打通全域數(shù)據(jù)、讓數(shù)據(jù)持續(xù)為業(yè)務(wù)賦能，實現(xiàn)數(shù)據(jù)平臺化、數(shù)據(jù)服務(wù)化和數(shù)據(jù)價值化。數(shù)據(jù)中臺更加側(cè)重于“復(fù)用”與“業(yè)務(wù)”。
數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)平臺的關(guān)鍵區(qū)別是什么？
基礎(chǔ)能力上的區(qū)別
數(shù)據(jù)平臺：提供的是計算和存儲能力
數(shù)據(jù)倉庫：利用數(shù)據(jù)平臺提供的計算和存儲能力，在一套方法論指導(dǎo)下建設(shè)的一整套的數(shù)據(jù)表
數(shù)據(jù)中臺：包含了數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)倉庫的所有內(nèi)容，將其打包，并且以更加整合以及更加產(chǎn)品化的方式對外提供服務(wù)和價值。
業(yè)務(wù)能力上的區(qū)別
數(shù)據(jù)平臺：為業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)主要方式是提供數(shù)據(jù)集
數(shù)據(jù)倉庫：相對具體的功能概念是存儲和管理一個或多個主題數(shù)據(jù)的，為業(yè)務(wù)提供服務(wù)的方式主要是分析報表
數(shù)據(jù)中臺：企業(yè)級的邏輯概念，提現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值的能力，為業(yè)務(wù)提供服務(wù)的主要方式是數(shù)據(jù)API
總的來說，數(shù)據(jù)中臺距離業(yè)務(wù)更近，數(shù)據(jù)復(fù)用能力更強(qiáng)，能為業(yè)務(wù)提供速度更快的服務(wù)。數(shù)據(jù)中臺是在數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)平臺的基礎(chǔ)上，將數(shù)據(jù)生產(chǎn)為一個個數(shù)據(jù)API服務(wù)，以更高效的方式提供給業(yè)務(wù)。數(shù)據(jù)中臺可以建立在數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)平臺之上，是加速企業(yè)從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)價值的過程的中間層。
大數(shù)據(jù)的一些相關(guān)系統(tǒng)？
數(shù)倉設(shè)計中心：按照主題域、業(yè)務(wù)過程，分層的設(shè)計方式，以維度建模作為基本理論依據(jù)，按照維度、度量設(shè)計模型，確保模型、字段有統(tǒng)一的命名規(guī)范
數(shù)據(jù)資產(chǎn)中心：梳理數(shù)據(jù)資產(chǎn)，基于數(shù)據(jù)血緣，數(shù)據(jù)的訪問熱度，做成本的治理
數(shù)據(jù)質(zhì)量中心：通過豐富的稽查監(jiān)控系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行事后校驗，確保問題數(shù)據(jù)之一時間被發(fā)現(xiàn)，避免下游的無效計算，分析數(shù)據(jù)的影響范圍。
指標(biāo)系統(tǒng)：管理指標(biāo)的業(yè)務(wù)口徑、計算邏輯和數(shù)據(jù)來源，通過流程化的方式，建立從指標(biāo)需求、指標(biāo)開發(fā)、指標(biāo)發(fā)布的協(xié)作流程。
數(shù)據(jù)地圖：提供元數(shù)據(jù)的快速索引，數(shù)據(jù)字典、數(shù)據(jù)血緣、數(shù)據(jù)特征信息的查詢，相當(dāng)于元數(shù)據(jù)中心的門戶。
如何建設(shè)數(shù)據(jù)中臺？
數(shù)據(jù)中臺在企業(yè)落地實踐時，結(jié)合技術(shù)、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)、服務(wù)、運營等方面，逐步開展相關(guān)工作。
理現(xiàn)狀。了解業(yè)務(wù)現(xiàn)狀、數(shù)據(jù)現(xiàn)狀、IT現(xiàn)狀、現(xiàn)有的組織架構(gòu)
定架構(gòu)。確認(rèn)業(yè)務(wù)架構(gòu)、技術(shù)架構(gòu)、應(yīng)用架構(gòu)、組織架構(gòu)
建資產(chǎn)。建立貼近數(shù)據(jù)層、統(tǒng)一數(shù)倉層、標(biāo)簽數(shù)據(jù)層、應(yīng)用數(shù)據(jù)層
用數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)進(jìn)行輸出、應(yīng)用。
數(shù)據(jù)運營。持續(xù)運營、持續(xù)迭代。
中臺建設(shè)需要有全員共識，由管理層從上往下推進(jìn)，由技術(shù)和業(yè)務(wù)人員去執(zhí)行和落地是一個漫長的過程，在實施數(shù)據(jù)中臺時，最困難的地方就是需要有人推動。
數(shù)據(jù)湖的理解？
數(shù)據(jù)湖是一個存儲企業(yè)的各種各樣原始數(shù)據(jù)的大型倉庫，其中的數(shù)據(jù)可供存取、處理、分析及傳輸。
數(shù)倉最重要的是什么？
個人認(rèn)為是數(shù)據(jù)集成。
企業(yè)的數(shù)據(jù)通常是存儲在多個異構(gòu)數(shù)據(jù)庫中的，要進(jìn)行分析，必須先要對數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性整合。
集成整合后才可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘數(shù)據(jù)潛在的價值。
概念數(shù)據(jù)模型、邏輯數(shù)據(jù)模型、物理數(shù)據(jù)模型
概念數(shù)據(jù)模型設(shè)計與邏輯數(shù)據(jù)模型設(shè)計、物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計是數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)倉庫模型設(shè)計的三個主要步驟。
概念數(shù)據(jù)模型CDM
概念數(shù)據(jù)模型是最終用戶對數(shù)據(jù)存儲的看法，反映了最終用戶綜合性的信息需求，以數(shù)據(jù)類的方式描述企業(yè)級的數(shù)據(jù)需求。
概念數(shù)據(jù)模型的內(nèi)容包括重要的實體與實體之間的關(guān)系。在概念數(shù)據(jù)模型中不包含實體的屬性，也不包含定義實體的主鍵
概念數(shù)據(jù)模型的目標(biāo)是統(tǒng)一業(yè)務(wù)概念，作為業(yè)務(wù)人員和技術(shù)人員之間溝通的橋梁，確定不同實體之間的更高層次的關(guān)系
邏輯數(shù)據(jù)模型LDM
邏輯數(shù)據(jù)模型反應(yīng)的是系統(tǒng)分析設(shè)計人員對數(shù)據(jù)存儲的觀點，是對概念數(shù)據(jù)模型的進(jìn)一步的分解和細(xì)化。邏輯數(shù)據(jù)模型是根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則確定的，關(guān)于業(yè)務(wù)對象、業(yè)務(wù)對象的數(shù)據(jù)項以及業(yè)務(wù)對象之間關(guān)系的基本藍(lán)圖。
邏輯數(shù)據(jù)模型的內(nèi)容包括所有的實體和關(guān)系，確定每個實體的屬性，定義每個實體的主鍵，指定實體的外鍵，需要進(jìn)行范式化處理。
邏輯數(shù)據(jù)模型的目標(biāo)是盡可能詳細(xì)的描述數(shù)據(jù)，但并不考慮在物理上如何實現(xiàn)。
物理數(shù)據(jù)模型PDM
物理數(shù)據(jù)模型是在邏輯數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上，考慮各種具體的技術(shù)實現(xiàn)因素，進(jìn)行數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)設(shè)計，真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中的存放。
物理數(shù)據(jù)模型的內(nèi)容包括確定所有的表和列，定義外鍵用于確認(rèn)表之間的關(guān)系，基于用戶的需求可能要進(jìn)行反范式化等內(nèi)容。
SCD的常用處理方式？
slowly changing dimensions緩慢變化維度
不記錄歷史變化信息
添加列來記錄歷史變化
新插入數(shù)據(jù)行，并添加對應(yīng)標(biāo)識字段來記錄歷史數(shù)據(jù)。拉鏈表。
元數(shù)據(jù)的理解？
狹義來講就是用來描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)
廣義來看，除了業(yè)務(wù)邏輯直接讀寫處理的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，所有其他用來維護(hù)整個系統(tǒng)運轉(zhuǎn)所需要的數(shù)據(jù)，都可以較為元數(shù)據(jù)。
定義：元數(shù)據(jù)metadata是關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。在數(shù)倉系統(tǒng)中，元數(shù)據(jù)可以幫助數(shù)據(jù)倉庫管理員和數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)人員方便的找到他們所關(guān)心的數(shù)據(jù)；元數(shù)據(jù)是描述數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)部數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和建立方法的數(shù)據(jù)。按照用途可分為：技術(shù)元數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)。
技術(shù)元數(shù)據(jù)
存儲關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)細(xì)節(jié)的數(shù)據(jù)，用于開發(fā)和管理數(shù)據(jù)倉庫使用的數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)的描述，包括數(shù)據(jù)模式、視圖、維、層次結(jié)構(gòu)和導(dǎo)出數(shù)據(jù)的定義，以及數(shù)據(jù)集市的位置和內(nèi)容
業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的體系結(jié)構(gòu)和模式
由操作環(huán)境到數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境的映射，包括元數(shù)據(jù)和他們的內(nèi)容、數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換規(guī)則和數(shù)據(jù)刷新規(guī)則、權(quán)限等。
業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)
從業(yè)務(wù)角度描述了數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)，他提供了介于使用者和實際系統(tǒng)之間的語義層，使不懂計算機(jī)技術(shù)的業(yè)務(wù)人員也能讀懂?dāng)?shù)倉中的數(shù)據(jù)。
企業(yè)概念模型：表示企業(yè)數(shù)據(jù)模型的高層信息。整個企業(yè)業(yè)務(wù)概念和相互關(guān)系。以這個企業(yè)模型為基礎(chǔ)，不懂sql的人也能做到心中有數(shù)
多維數(shù)據(jù)模型。告訴業(yè)務(wù)分析人員在數(shù)據(jù)集市中有哪些維、維的類別、數(shù)據(jù)立方體以及數(shù)據(jù)集市中的聚合規(guī)則。
業(yè)務(wù)概念模型和物理數(shù)據(jù)之間的依賴。業(yè)務(wù)視圖和實際數(shù)倉的表、字段、維的對應(yīng)關(guān)系也應(yīng)該在元數(shù)據(jù)知識庫中有所體現(xiàn)。
元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)？
元數(shù)據(jù)管理往往容易被忽視，但是元數(shù)據(jù)管理是不可或缺的。一方面元數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)需求方提供了完整的數(shù)倉使用文檔，幫助他們能自主快速的獲取數(shù)據(jù)；另一方面數(shù)倉團(tuán)隊可以從日常的數(shù)據(jù)解釋中解脫出來，無論是對后期的迭代更新還是維護(hù)，都有很大的好處。元數(shù)據(jù)管理可以讓數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用和維護(hù)更加的高效。
元數(shù)據(jù)管理功能
數(shù)據(jù)地圖：以拓?fù)鋱D的形式對數(shù)據(jù)系統(tǒng)的各類數(shù)據(jù)實體、數(shù)據(jù)處理過程元數(shù)據(jù)進(jìn)行分層次的圖形化展示，并通過不同層次的圖形展現(xiàn)。
元數(shù)據(jù)分析：血緣分析、影響分析、實體關(guān)聯(lián)分析、實體差異分析、指標(biāo)一致性分析。
輔助應(yīng)用優(yōu)化：結(jié)合元數(shù)據(jù)分析功能，可以對數(shù)據(jù)系統(tǒng)的應(yīng)用進(jìn)行優(yōu)化。
輔助安全管理：采用合理的安全管理機(jī)制來保障系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全；對數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)訪問和功能使用進(jìn)行有效監(jiān)控。
基于元數(shù)據(jù)的開發(fā)管理：通過元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)規(guī)范日常開發(fā)的工作流程
元數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)
對于相對簡單的環(huán)境，按照通用的元數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)建立一個集中式的元數(shù)據(jù)知識庫
對于比較復(fù)雜的環(huán)境，分別建立各部分的元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，形成分布式元數(shù)據(jù)知識庫，然后通過建立標(biāo)準(zhǔn)的元數(shù)據(jù)交換格式，實現(xiàn)元數(shù)據(jù)的集成管理。
數(shù)倉如何確定主題域？
主題
主題是在較高層次上將數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合、歸類和分析利用的一個抽象概念，每一個主題基本對應(yīng)一個宏觀的分析領(lǐng)域。在邏輯意義上，它是對企業(yè)中某一宏觀分析領(lǐng)域所涉及的分析對象。
面向主題的數(shù)據(jù)組織方式，就是在較高層次上對分析對象數(shù)據(jù)的一個完整并且一致的描述，能刻畫各個分析對象所涉及的企業(yè)各項數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。
主題是根據(jù)分析的要求來確定的。
主題域
從數(shù)據(jù)角度看（論）
主題語通常是聯(lián)系較為緊密的數(shù)據(jù)主題的?？梢愿鶕?jù)業(yè)務(wù)的關(guān)注點，將這些數(shù)據(jù)主題劃分到不同的主題域。主題域的確定由最終用戶和數(shù)倉設(shè)計人員共同完成。
從需要建設(shè)的數(shù)倉主題看（邊界論）
主題域是對某個主題進(jìn)行分析后確定的主題的邊界。
數(shù)倉建設(shè)過程中，需要對主題進(jìn)行分析，確定主題所涉及到的表、字段、維度等界限。
確定主題內(nèi)容
數(shù)倉主題定義好以后，數(shù)倉中的邏輯模型也就基本成形了，需要在主題的邏輯關(guān)系中列出屬性和系統(tǒng)相關(guān)行為。此階段需要定義好數(shù)據(jù)倉庫的存儲結(jié)構(gòu)，向主題模型中添加所需要的信息和能充分代表主題的屬性組。
如何控制數(shù)據(jù)質(zhì)量？
校驗機(jī)制，每天進(jìn)行數(shù)據(jù)量的比對 select count(*)，早發(fā)現(xiàn)，早修復(fù)
數(shù)據(jù)內(nèi)容的比對，抽樣比對
復(fù)盤、每月做一次全量
如何做數(shù)據(jù)治理？
數(shù)據(jù)治理不僅需要完善的保障機(jī)制，還需要理解具體的治理內(nèi)容，比如數(shù)據(jù)應(yīng)該怎么進(jìn)行規(guī)范，元數(shù)據(jù)該怎么來管理，每個過程需要那些系統(tǒng)或者工具來配合？
數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域包括但不限于以下內(nèi)容：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)分布、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)聲明周期管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全以及數(shù)據(jù)共享服務(wù)。
模型設(shè)計的思路？業(yè)務(wù)驅(qū)動？數(shù)據(jù)驅(qū)動？
構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫有兩種方式：自上而下、自下而上
Bill Inmon推崇自上而下的方式，一個企業(yè)建立唯一的數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)是經(jīng)過整合、清洗、去掉臟數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)的、能夠提供統(tǒng)一的視圖。要從整個企業(yè)的環(huán)境入手，建立數(shù)據(jù)倉庫，要做很全面的設(shè)計。偏數(shù)據(jù)驅(qū)動
Ralph Kimball推崇自下而上的方式，認(rèn)為數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)該按照實際的應(yīng)用需求，架子啊需要的數(shù)據(jù)，不需要的數(shù)據(jù)不要加載到數(shù)據(jù)倉庫中。這種方式建設(shè)周期短，用戶能很快看到結(jié)果。偏業(yè)務(wù)驅(qū)動
數(shù)據(jù)質(zhì)量管理
數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是對數(shù)據(jù)從計劃、獲取、存儲、共享、維護(hù)、應(yīng)用、消亡生命周期的每個階段里可能引發(fā)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，進(jìn)行識別、度量、監(jiān)控、預(yù)警等，通過改善了提高組織的管理水平使數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)一步提高。
數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是一個集方法論、技術(shù)、業(yè)務(wù)和管理為一體的解決方案。放過有效的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制手段，進(jìn)行數(shù)據(jù)的管理和控制，消除數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，從而提高企業(yè)數(shù)據(jù)變現(xiàn)的能力。
會遇到的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：數(shù)據(jù)真實性、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)一致性、數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)唯一性、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性、數(shù)據(jù)及時性
什么是數(shù)據(jù)模型？
數(shù)據(jù)模型就是數(shù)據(jù)組織和存儲的方法，通過抽象的實體以及實體間聯(lián)系的形式來表達(dá)現(xiàn)實世界中事務(wù)的相互關(guān)系的一種映射，他強(qiáng)調(diào)從業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)存取和使用角度合理的存儲數(shù)據(jù)。
為什么需要數(shù)據(jù)倉庫建模？
數(shù)倉建模需要按照一定的數(shù)據(jù)模型，對整個企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，整理，提供跨部門、完全一致的報表數(shù)據(jù)。
合適的數(shù)據(jù)模型，對于大數(shù)據(jù)處理來講，可以獲得得更好的性能、成本、效率和質(zhì)量。良好的模型可以幫助我們快速查詢數(shù)據(jù)，減少不必要的數(shù)據(jù)冗余，提高用戶的使用效率。
數(shù)據(jù)建模進(jìn)行全方面的業(yè)務(wù)梳理，改進(jìn)業(yè)務(wù)流程，消滅信息孤島，更好的推進(jìn)數(shù)倉系統(tǒng)的建設(shè)。
OLAP和OLTP的模型方法的選擇？
OLTP系統(tǒng)是操作事物型系統(tǒng)，主要數(shù)據(jù)操作是隨機(jī)讀寫，主要采用滿足3NF的實體關(guān)系模型存儲數(shù)據(jù)，在事物處理中解決數(shù)據(jù)的冗余和一致性問題。
OLAP系統(tǒng)是分析型系統(tǒng)，主要數(shù)據(jù)操作是批量讀寫，不需要關(guān)注事務(wù)處理的一致性，主要關(guān)注數(shù)據(jù)的整合，以及復(fù)雜大數(shù)據(jù)量的查詢和處理的性能。
3范式
每個屬性值唯一，不具有多義性
每個非主屬性必須完全依賴于整個主鍵，而非主鍵的一部分
每個非主屬性不能依賴于其他關(guān)系中的屬性
數(shù)據(jù)倉庫建模方法？
有四種模型：ER模型、維度模型、Data Vault模型、Anchor模型。用的較多的是維度模型和ER模型。
ER模型
ER模型用實體關(guān)系模型描述企業(yè)業(yè)務(wù)，在范式理論上滿足3NF。數(shù)倉中的3NF是站在企業(yè)角度面向主題的抽象，而不是針對某個具體業(yè)務(wù)流程的實體對象關(guān)系的抽象。
采用ER模型建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫模型的出發(fā)點是整合數(shù)據(jù)，將各個系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)按照主題進(jìn)行相似性整合，并進(jìn)行一致性處理。
ER模型特點：
需要全方位了解企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
實施周期較長
對建模人員要求教高
維度建模
維度建模按照事實表和維度表來構(gòu)建數(shù)倉。
維度建模從分析決策的需求出發(fā)構(gòu)建模型，為分析需求服務(wù)。重點關(guān)注用戶如何快速的完成數(shù)據(jù)分析，可以直觀的反應(yīng)業(yè)務(wù)模型中的業(yè)務(wù)問題，需要大量的數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)冗余，有較好的大規(guī)模復(fù)雜查詢的響應(yīng)性能。
事實表
發(fā)生在現(xiàn)實世界中的操作性事件，其產(chǎn)生的可度量數(shù)值，存儲在事實表中。從最細(xì)粒度級別來看，事實表的一行對應(yīng)一個度量事件。事實表表示對分析主題的度量。
事實表中包含了與各個維度表相關(guān)聯(lián)的外鍵，可與維度表關(guān)聯(lián)。事實表的度量通常是數(shù)值類型，且記錄數(shù)不斷增加，表數(shù)據(jù)量迅速增長。
維度表
維度表示分析數(shù)據(jù)時所用的環(huán)境。
每個維度表都包含單獨的主鍵列。維度表行的描述環(huán)境應(yīng)該與事實表行完全對應(yīng)。維度表通常比較寬，是扁平型的非規(guī)范表，包含大量的低粒度的文本屬性。
注意：
事實表的設(shè)計是以能夠正確記錄歷史信息為準(zhǔn)則
維度表的設(shè)計是以能夠以合適的角度來聚合主題內(nèi)容為準(zhǔn)則
維度建模的三種模式
星形模型：以事實表為中心，所有的維度直接連接在事實表上。由一個事實表和一組維度表組成。
雪花模型：是對星形模型的擴(kuò)展。雪花模型的維度表可以擁有更細(xì)的維度，比星形更規(guī)范一點。維護(hù)成本較高，且查詢是要關(guān)聯(lián)多層維表，性能較低
星座模型：基于多張事實表，多張事實表共享維度信息
維度建模步驟：
選擇業(yè)務(wù)過程
選擇粒度
選定事實表
選擇維度
事實表的類型？
事實表有：事務(wù)事實表、周期快照事實表、累積快照事實表、非事實事實表
事務(wù)事實表
事務(wù)事實表記錄的是事務(wù)層面的事實，保存的是最原子的數(shù)據(jù)，也稱“原子事實表”。事務(wù)事實表中的數(shù)據(jù)在事務(wù)事件發(fā)生后產(chǎn)生，數(shù)據(jù)的粒度通常是每個事務(wù)記錄一條記錄。
周期快照事實表
以具有規(guī)律性的、可預(yù)見的時間間隔來記錄事實。它統(tǒng)計的是間隔周期內(nèi)的度量統(tǒng)計，每個時間段一條記錄，是在事務(wù)事實表之上建立的聚集表。
累積快照事實表
累積快照表記錄的不確定的周期的數(shù)據(jù)。代表的是完全覆蓋一個事務(wù)或產(chǎn)品的生命周期的時間跨度，通常具有多個日期字段，用來記錄整個生命周期中的關(guān)鍵時間點。
非事實型事實表
在維度建模的數(shù)據(jù)倉庫中，有一種事實表叫Factless Fact Table，中文一般翻譯為“非事實型事實表”。在事實表中，通常會保存十個左右的維度外鍵和多個度量事實，度量事實是事實表的關(guān)鍵所在。在非事實型事實表中沒有這些度量事實，只有多個維度外鍵。非事實型事實表通常用來跟蹤一些事件或者說明某些活動的范圍。下面舉例來進(jìn)行說明。
之一類非事實型事實表是用來跟蹤事件的事實表。例如：學(xué)生注冊事件，學(xué)校需要對學(xué)生按學(xué)期進(jìn)行跟蹤。維度表包括學(xué)期維度、課程維度、系維度、學(xué)生維度、注冊專業(yè)維度和取得學(xué)分維度，而事實表是由這些維度的主鍵組成，事實只有注冊數(shù)，并且恒為1。這樣的事實表可以回答大量關(guān)于大學(xué)開課注冊方面的問題，主要是回答各種情況下的注冊數(shù)。
第二類非事實型事實表是用來說明某些活動范圍的事實表。例如：促銷范圍事實表。通常銷售事實表可以回答如促銷商品的銷售情況，但是對于那些沒有銷售出去的促銷商品沒法回答。這時，通過建立促銷范圍事實表，將商場需要促銷的商品單獨建立事實表保存。然后，通過這個促銷范圍事實表和銷售事實表即可得出哪些促銷商品沒有銷售出去。這樣的促銷范圍事實表只是用來說明促銷活動的范圍，其中沒有任何事實度量。
事實表中通常要保留度量事實和多個維度外鍵，度量事實是事實表的關(guān)鍵所在。
非事實表中沒有這些度量事實，只有多個維度外鍵。非事實型事實表通常用來跟蹤一些事件或說明某些活動的范圍。
之一類非事實型事實表是用來跟蹤事件的事實表。例如：學(xué)生注冊事件。
第二類非事實型事實表是用來說明某些活動范圍的事實表。例如：促銷范圍事實表。
數(shù)倉架構(gòu)為什么要分層?
分層可以清晰數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，使用時更好的定位和理解
方便追蹤數(shù)據(jù)的血緣關(guān)系
規(guī)范數(shù)據(jù)分層，可以開發(fā)一些通用的中間層數(shù)據(jù)，能夠減少極大的重復(fù)計算
把復(fù)雜問題簡單化
屏蔽原始數(shù)據(jù)的異常。不必改一次業(yè)務(wù)就重新接入數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)分層思想？
理論上數(shù)據(jù)分為：操作數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)倉庫層、數(shù)據(jù)服務(wù)層?？筛鶕?jù)需要添加新的層次，滿足不同的業(yè)務(wù)需求。
操作數(shù)據(jù)層ODS
Operate Data Store操作數(shù)據(jù)存儲。數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)經(jīng)過ETL后裝入ODS層。
ODS層數(shù)據(jù)的來源一般有：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫、日志、抓取等。
數(shù)據(jù)倉庫層DW
根據(jù)ODS層中的數(shù)據(jù)按照主題建立各種數(shù)據(jù)模型。
DW通常有：DWD、DWB、DWS
DWD: data warehouse detail細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)層，是業(yè)務(wù)層和數(shù)據(jù)倉庫的隔離層。
DWB: data warehouse base基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層，存儲的是客觀數(shù)據(jù)，一般用作于中間層。
DWS: data warehouse service服務(wù)數(shù)據(jù)層，整合匯總分析某個主題域的服務(wù)數(shù)據(jù)。一般是大寬表。
數(shù)據(jù)服務(wù)層/應(yīng)用層ADS
該層主要提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品和數(shù)據(jù)分析使用的數(shù)據(jù)，一般會放在ES、Mysql系統(tǒng)中供線上系統(tǒng)使用
數(shù)倉架構(gòu)進(jìn)化
經(jīng)典數(shù)倉架構(gòu)：使用傳統(tǒng)工具來建設(shè)數(shù)倉
離線大數(shù)據(jù)架構(gòu)：開始使用大數(shù)據(jù)工具來替代經(jīng)典數(shù)倉中的傳統(tǒng)工具
Lambda架構(gòu)：在離線大數(shù)據(jù)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，使用流處理技術(shù)直接完成實時性較高的指標(biāo)計算
Kappa：實時處理變成了主要的部分，出現(xiàn)了以實時處理為核心的kappa架構(gòu)
離線大數(shù)據(jù)架構(gòu)
數(shù)據(jù)源通過離線的方式導(dǎo)入離線數(shù)倉中。下游應(yīng)用根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇獲取數(shù)據(jù)的方式
Lambda架構(gòu)
在離線數(shù)倉的基礎(chǔ)上增加了實時計算的鏈路，并對數(shù)據(jù)源進(jìn)行流式改造，實時計算去訂閱消息隊列，并推送到下游的數(shù)據(jù)服務(wù)中去。
Lambda架構(gòu)問題：同樣的需求需要開發(fā)兩套一樣的代碼；資源占用增多
Kappa架構(gòu)
kappa架構(gòu)可以認(rèn)為是lambda架構(gòu)的簡化版，移除了lambda架構(gòu)中的批處理部分。
在kappa架構(gòu)中，需求修改或者歷史數(shù)據(jù)重新處理都通過上游重放完成
kappa架構(gòu)更大的問題是流式重新處理歷史數(shù)據(jù)的吞吐能力會低于批處理，但可以通過增加計算資源來彌補(bǔ)
總結(jié)
真實場景中，是lambda架構(gòu)和kappa架構(gòu)的混合。大部分實時指標(biāo)通過kappa架構(gòu)計算，少量關(guān)鍵指標(biāo)用lambda架構(gòu)批量計算
隨著數(shù)據(jù)多樣性的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫這種提前規(guī)定schema的模式顯得力不從心。這時出現(xiàn)了數(shù)據(jù)湖技術(shù)，把原始數(shù)據(jù)全部緩存到某個大數(shù)據(jù)存儲上，后續(xù)分析時根據(jù)需求去解析原始數(shù)據(jù)。簡單來說，數(shù)據(jù)倉庫模式是schema on write，數(shù)據(jù)湖模式是schema on read
OLAP簡介
OLAP（On-line Analytical Processing），聯(lián)機(jī)分析處理，其主要的功能在于方便大規(guī)模數(shù)據(jù)分析及統(tǒng)計計算，對決策提供參考和支持。
特點：數(shù)據(jù)量大、高速響應(yīng)、靈活交互、多維分析
OLAP分類
存儲類型分類
ROLAP（RelationalOLAP）
MOLAP（MultimensionalOLAP）
HOLAP（HybridOLAP）
處理類型分類
MPP架構(gòu)
搜索引擎架構(gòu)
預(yù)處理架構(gòu)
開源OLAP解決方案
Persto、SparkSQL、Impala等MPP架構(gòu)和ROLAP的引擎
Druid和Kylin等預(yù)處理架構(gòu)和MOLAP的引擎
ES這種搜索引擎架構(gòu)
ClickHouse及IndexR這種列式數(shù)據(jù)庫
OLAP引擎
Presto
Facebook開發(fā)的分布式大數(shù)據(jù)SQL查詢引擎，專門進(jìn)行快速數(shù)據(jù)分析
特點
可以將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，可以跨越整個組織進(jìn)行分析
直接從HDFS讀取數(shù)據(jù)，在使用前不需要大量的ETL操作
查詢原理
完全基于內(nèi)存的并行計算
流水線
本地化計算
動態(tài)編譯執(zhí)行計劃
小心使用內(nèi)存和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
類BlinkDB的近似查詢
GC控制
Druid
Druid是一個用于實時查詢和分析的分布式實時處理系統(tǒng)，主要用于廣告分析，互聯(lián)網(wǎng)廣告監(jiān)控、度量和網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控
特點
快速的交互式查詢——Druid的低延遲數(shù)據(jù)攝取架構(gòu)允許事件在它們創(chuàng)建后毫秒內(nèi)可被查詢到。
高可用性——Druid的數(shù)據(jù)在系統(tǒng)更新時依然可用，規(guī)模的擴(kuò)大和縮小都不會造成數(shù)據(jù)丟失；
可擴(kuò)展——Druid已實現(xiàn)每天能夠處理數(shù)十億事件和TB級數(shù)據(jù)。
為分析而設(shè)計——Druid是為OLAP工作流的探索性分析而構(gòu)建，它支持各種過濾、聚合和查詢
應(yīng)用場景
需要實時查詢分析
具有大量數(shù)據(jù)時，如每天數(shù)億事件的新增、每天數(shù)10T數(shù)據(jù)的增加；
需要一個高可用、高容錯、高性能數(shù)據(jù)庫時。
需要交互式聚合和快速探究大量數(shù)據(jù)時
Kylin
Kylin是提供與Hadoop之上的SQL查詢接口及多維分析能力以支持超大規(guī)模數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)指純粹的大量數(shù)據(jù)；大數(shù)據(jù)開發(fā)指從大量數(shù)據(jù)中找到有用的信息加以開發(fā)利用。
什么是大數(shù)據(jù),通俗的講
在很多人的眼里大數(shù)據(jù)可能是一個很模糊的概念，但是，在日常生活中大數(shù)據(jù)有離我們很近，我們無時無刻不再享受著大數(shù)據(jù)所給我們帶來的便利，個性化，人性化。全面的了解大數(shù)據(jù)我們應(yīng)該從四個方面簡單了解。定義，結(jié)構(gòu)特點，我們身邊有哪些大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)帶來了什么，這四個方面了解。
那么“大數(shù)據(jù)”到底是什么呢？
在麥肯錫全球研究所給出的定義中指出：大數(shù)據(jù)即是一種規(guī)模大到在獲取，存儲，管理，分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)。擾孝簡單而言大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)多到爆表。大數(shù)據(jù)的單位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以稱為大數(shù)據(jù)。
如圖：
衡量單位一覽表
其次，大數(shù)據(jù)具有什么樣的特點和結(jié)構(gòu)呢？
大數(shù)據(jù)從整體上看分為四個特點，
之一，大量。
衡量單位PB級別，存儲內(nèi)容多。
第二，高速。
大數(shù)據(jù)需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內(nèi)更多的人接收到信息。
第二，多樣。緩羨稿
數(shù)據(jù)的來源是各種渠道上獲取的，有文本數(shù)據(jù)，圖片數(shù)據(jù)，視頻數(shù)據(jù)等。派旦因此數(shù)據(jù)是多種多樣的。
第三，價值。
大數(shù)據(jù)不僅僅擁有本身的信息價值，還擁有商業(yè)價值。大數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)上還分為：結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化。結(jié)構(gòu)化簡單來講是數(shù)據(jù)庫，是由二維表來邏輯表達(dá)和實現(xiàn)的數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化即數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整，沒有預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型。由人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大部分是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)如廳行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)，簡單來說大數(shù)據(jù)就是海量的數(shù)據(jù)，慎握就是數(shù)據(jù)量大、來源廣、種類繁多(日志、視頻、音頻)，大到PB級別，現(xiàn)階段的框架就是為了解決PB級別的數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)的7大特征：海量性，多樣性，高速寬橡慶性，可變性，真實性，復(fù)雜性，價值性
隨著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，它逐漸從一個高端的、理論性的概念演變?yōu)榫唧w的、實用的理念。
很多情況下大數(shù)據(jù)來源于生活。
比如你點外賣，準(zhǔn)備什么時候買，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什么……這都是數(shù)據(jù)，人一多各種各樣的信息就越多，還不斷增長，把這些信息集中，就是大數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)的價值并不是在這些數(shù)據(jù)上，而是在于隱藏在數(shù)據(jù)背后的——用戶的喜好、習(xí)慣還有信息。
1、大數(shù)據(jù)又稱巨量資料，是海量具有高
增長率
和多樣化特性的有價值的信息資產(chǎn)的。它不僅僅包括數(shù)字，還包括圖片、文本、答昌視頻、交互記錄等等。大數(shù)據(jù)無法在可承受時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、處理和管理。具有大亮、高速、多樣、價值這四個特點，主要應(yīng)用于計算機(jī)，它的蘆舉顫
最小單位
是bit。
2、大數(shù)據(jù)可以說是云計算不斷發(fā)展下的一個產(chǎn)物，同時也必須依托于云計算的分布式處理、
分布式數(shù)據(jù)庫
、和云存儲、
虛擬化技術(shù)
對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理陪敗。
3、大數(shù)據(jù)中的信息資料大都來源于一些交互平臺或者是公司企業(yè)、網(wǎng)站。這些信息經(jīng)過處理后，其中一部分會轉(zhuǎn)變?yōu)橛幸?guī)律的信息結(jié)構(gòu)，這樣就可以對他們進(jìn)行分析從而利于企業(yè)的
市場營銷
，甚至
國家安全
。
大數(shù)據(jù)的4個“V”，或者說特點有四個層面：
之一，數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別；
第二，
數(shù)據(jù)類型
繁多。前文提到的
網(wǎng)絡(luò)日志
、視頻、圖片、地理位置信息等等。
第三，處理速度快，1秒定律，可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價值的信息，這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。
第四，只要合理利用數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行正確、準(zhǔn)確的分析，將會帶來很高的價值回報。業(yè)界將其歸納為4個“V”——Volume（數(shù)據(jù)體量大）、Variety（數(shù)據(jù)類型繁多）、Velocity（處理速度快）、Value（價值密度低）。
有人說大數(shù)據(jù)技術(shù)是第四次技術(shù)革命，這個說法其實不為過。
很多人只是聽過大數(shù)據(jù)這個詞或告咐者是簡單知道它是什么，那么它是什么呢，在這里就通俗點來說一下個人對大數(shù)據(jù)的理解。
大數(shù)據(jù)，很明顯從字面上理解就是大量的數(shù)據(jù)，海量的數(shù)據(jù)。大，意思就是數(shù)據(jù)的量級很大，不上TB都不好意思說是大數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)，狹義上理解就是12345那么些數(shù)據(jù)，畢竟計算機(jī)底層是二進(jìn)制來存的，那么在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)就不僅僅包括數(shù)字這些，它可以是所有格式的東西，比如日志，音頻視頻，文件等等。
所以，大數(shù)據(jù)從字面上理解就是海量的數(shù)據(jù)，技術(shù)上它包括這些海量數(shù)據(jù)的采集，過濾，清洗，存儲，處理，查看等等部分，每一個部分包括一些大數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)框架來支持。
舉個例子，淘寶雙十一的總交易額的顯示，后面就是大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持，全國那么多淘寶用戶的交易記錄匯聚到一起，數(shù)據(jù)量很大，而且要做到實時的展現(xiàn)，就需要強(qiáng)有力的大數(shù)據(jù)技術(shù)來處理了。
數(shù)據(jù)量一大，那么得找地方來存，一個服務(wù)器硬盤可以掛多少，肯定滿足不了這么大的數(shù)據(jù)量存儲啊，所以，分布式的存儲系統(tǒng)應(yīng)運而生，那就是HDFS分布式文件系統(tǒng)。簡單的說，就是把這么大的數(shù)據(jù)分開存在甚至幾百甚至幾千臺服務(wù)器上，那么管理他們的系統(tǒng)就是HDFS文件系統(tǒng)，也是大數(shù)據(jù)技術(shù)的最基本的組件。
有地方存了，需要一些分布式的數(shù)據(jù)庫來管理查詢啊，那就有了Hbase等，還需要一些組件來計算分析這些數(shù)據(jù)啊，mapreduce是最基本的計算框架，其他的計算框架Spark和Storm可以完成實時的處理，其中HDFS和MapReduce組成了Hadoop1.
總之，一切都是數(shù)據(jù)。我們的歷史，是不是都是大量的數(shù)據(jù)保存下來的，現(xiàn)在我們也是大數(shù)據(jù)的生活，天天有沒有接到讓消騷擾還知道你姓什么，你查話費什么的從幾億人的數(shù)據(jù)中查到你的信息，大襪滑純數(shù)據(jù)生活。未來，大數(shù)據(jù)將更深刻的滲透到生活中。
大數(shù)據(jù)指的是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件不足以處理它們的大或復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的術(shù)語，在總數(shù)據(jù)量相同的情況下，與個別分析獨立的小型數(shù)據(jù)集（Data set）相比，將各個小型數(shù)據(jù)并后進(jìn)行分析可得出許多額外的信息和數(shù)據(jù)關(guān)系。隨著大數(shù)據(jù)被越來越多的提及，有些灶慶人驚呼大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來了，2023年《》的一篇專欄中寫到，“大數(shù)據(jù)”時代謹(jǐn)孫已經(jīng)降臨，在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)及其他領(lǐng)域中隱晌握，決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出，而并非基于經(jīng)驗和直覺。
白話一下，我們的衣食住行溝通都會產(chǎn)生數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的量級很大，我們就把他稱之為大數(shù)據(jù)，為什么它如此重要？商家可以通過對數(shù)據(jù)的分析更好的盈利，可以借用大數(shù)據(jù)解決老賴等社會問題，作為普通人則可以享受互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展帶來的紅利
gbase哪個證書要花錢
GBase 8a MPP Cluster（以下簡稱“8a集群”）是南大通用公司自主研發(fā)、國內(nèi)領(lǐng)先的大規(guī)模分布式并行處理數(shù)據(jù)庫集群產(chǎn)品，在金融、電信、政務(wù)、國防、高世企事業(yè)等領(lǐng)域廣泛使用。8a集群現(xiàn)已成為數(shù)據(jù)倉庫頃旦等系統(tǒng)的有力支撐。近90％的南大通用產(chǎn)品用戶雀念擾都表示8a集群產(chǎn)品性能優(yōu)越、功能全面。8a集群良好的市場反饋，使越來越多的用戶有深入學(xué)習(xí)的需求。
國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫浪潮之下，學(xué)習(xí)國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的人越來越多，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫認(rèn)證的含金量也越來越高。獲得國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫相關(guān)認(rèn)證的小伙伴，在求職、晉升等方面都具有極大的優(yōu)勢。小編整理了國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫免費認(rèn)證匯總，想要完善知識體系，系統(tǒng)學(xué)習(xí)并獲得免費認(rèn)證的朋友，看這一篇就夠了！
目錄
TiDB
認(rèn)證介紹
學(xué)習(xí)方式
OceanBase
認(rèn)證介紹
學(xué)習(xí)方式
GBase
認(rèn)證介紹
學(xué)習(xí)方式
騰訊云
認(rèn)證介紹
學(xué)習(xí)方式
國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫認(rèn)證考試指南匯總
TiDB
TiDB是 PingCAP 公司自主設(shè)計、研發(fā)的開源分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，目前PingCAP Education 共推出了 PCTA & PCTP 兩門在線認(rèn)證考試，兩門在線認(rèn)證都可以免費獲得。
認(rèn)證介紹
PCTA （ PingCAP Certified TiDB Associate ）是 PingCAP 公司認(rèn)證 TiDB 數(shù)據(jù)庫專員的縮寫。 PCTA 要求具備安裝部署及日常運維分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的能力。PCTA 需要學(xué)習(xí)并熟練掌握 TiDB 架構(gòu)原理、安裝部署、周邊工具等基礎(chǔ)知識。
PCTP （ PingCAP Certified TiDB Professional ）是 PingCAP 公司認(rèn)證 TiDB 數(shù)據(jù)庫專家的縮寫 。PCTP 要求具備管理大型分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫集群的能力。 PCTP 需要學(xué)習(xí)并熟練掌握 TiDB 的深度原理及高級 Feature、性能調(diào)優(yōu)、SQL 優(yōu)化、故障排除和高可用架構(gòu)等進(jìn)階內(nèi)容。 要成為 PCTP 必須先獲得 PCTA 認(rèn)證。
PCTA考取后，才可以考 PCTP，PCTP難度大于 PCTA。順利通過 PCTA / PCTP 認(rèn)證考試，即可獲得相應(yīng)認(rèn)證證書。
學(xué)習(xí)方式
直接在官網(wǎng)：
報名，課程進(jìn)度達(dá)到一定值，即可報名考試。
1、PCTA 認(rèn)證考試。 學(xué)習(xí)《301 TiDB 系統(tǒng)管理基礎(chǔ)》課程，學(xué)習(xí)進(jìn)度達(dá)到60%及以上即可報名考試。考試豎慧滲時長 60 分鐘，共 60 道題（單選 30 道，多選 30 道，每題 1 分）滿分 60 分， 36 分為及格 。認(rèn)證證書（電子版）將于考試結(jié)束后 1 個工作日內(nèi)發(fā)放，一經(jīng)發(fā)放，長期有效。
最近報名時間：:00至:00
最近考試時間：:00至:05
2、PCTP 認(rèn)證考試。 PCTP 認(rèn)證考試為遠(yuǎn)程閉卷考試，學(xué)習(xí)《302 TiDB 高級系統(tǒng)管理》課程進(jìn)度達(dá)到80%及以上即可報名參加考試，考試時長 90 分鐘，共 70 道題（單選 35 道，多選 35 道，每題 1 分）滿分 70 分， 42 分為及格 。 認(rèn)證證書（電子版）將于考試結(jié)束后 2 個工作日內(nèi)發(fā)放。證書一經(jīng)發(fā)放，長期有效。六月PCTP考試已結(jié)束，大家可以在官網(wǎng)關(guān)注七月認(rèn)證時間。官網(wǎng)報名費900元，可以通過以下兩種方式獲得免費考試兌換碼：
1）4000 社區(qū)積分可兌換 1 個 PCTP 考試兌換碼。
2）成為 TiDB 社區(qū)版主，版主任職滿 6 個月，可獲得 1 個 PCTP 認(rèn)證考試兌換碼。
OceanBase
OceanBase是由螞蟻集團(tuán)完全自主研發(fā)的企業(yè)級分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫，目前推出了OBCA、OBCP 以及OBCE三種認(rèn)證，其中OBCA（OceanBase 數(shù)據(jù)庫認(rèn)證專員）目前限時免費，可在官網(wǎng)：
報名。
認(rèn)證介紹
OBCA 認(rèn)證主要講解 OceanBase 的發(fā)展歷程、應(yīng)用案例、產(chǎn)品架構(gòu)、核心功能、部署安裝等知識。幫助您理解多副本一致性協(xié)議、數(shù)據(jù)可靠及高可用、在線水平擴(kuò)展、分布式事務(wù)等 OceanBase 的重要特性。OBCA 認(rèn)證主要面向具備 IT 通用基礎(chǔ)能力的學(xué)員，了解至少一門關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（MySQL 或者 Oracle），對分布式系統(tǒng)或分布式事務(wù)有基本了解，適合初級數(shù)據(jù)庫管理員，初級應(yīng)用開發(fā)人員，合作伙伴駐場服務(wù)人員等。
學(xué)習(xí)方式
在OceanBase官網(wǎng)平臺注冊碧爛登錄，進(jìn)行個人實名認(rèn)證后，點擊OBCA認(rèn)證考試，即可免費報名。目前OBCA 認(rèn)證培訓(xùn)有線上、線下兩種方式參與，線上學(xué)習(xí)有六章視頻課程。OBCA的考試題目一共50道題（余脊從題庫中隨機(jī)抽?。Ｆ渲?5道判斷題（每題1分）、20道單選題目（每題2分）、15道多選題目（每題3分），總分為100分，通過分?jǐn)?shù)為60分。
OBCA考試現(xiàn)階段為每位考生提供3次免費考試機(jī)會，考生每天限考1次。考試通過以后，可以在OceanBase官網(wǎng)查詢領(lǐng)取OBCA證書，證書終身有效。
GBase
GBase是南大通用數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司推出的自主品牌的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，GBASE繼續(xù)在今年暑假期間，舉辦“千人優(yōu)學(xué)-GBase數(shù)據(jù)庫大學(xué)生專場實訓(xùn)”培訓(xùn)，專為在校大學(xué)生量身定做、全程免費的GBase 8s GDCA認(rèn)證培訓(xùn)。
認(rèn)證介紹
面向?qū)a(chǎn)數(shù)據(jù)庫感興趣、有意愿未來從事數(shù)據(jù)庫交付運維、售前支持的在校學(xué)生，通過課程，了解國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫，掌握GBase 8s原理及基本運維開發(fā)?？荚囃ㄟ^者免費獲得GBase管理工程師認(rèn)證證書（電子）。
學(xué)習(xí)方式
整個課程分為學(xué)習(xí)和考試2個階段，14天學(xué)習(xí)（內(nèi)含1次模擬考試），2次認(rèn)證考試機(jī)會，整個課程以在線學(xué)習(xí)平臺組織培訓(xùn)考試，通過群內(nèi)專業(yè)老師答疑，2次直播說明答疑，通過科學(xué)合理的安排，循序漸進(jìn)、輕松掌握國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識。認(rèn)證考試成績60分（含）以上課程及格，可獲得實訓(xùn)學(xué)分；80分（含）以上獲得GBase 8s GDCA認(rèn)證證書（電子版）；低于60分的同學(xué)可申請1次補(bǔ)考。
學(xué)習(xí)日期：6月20-7月3日 每天解鎖一節(jié)課
考試日期：7月7日 19:00-21:00 （答題時長60分鐘）
補(bǔ)考日期：7月9日 19:00-21:00 （答題時長60分鐘）
具體報名方式：
騰訊云
騰訊云推出的“云梯計劃”，為學(xué)生開發(fā)者及高校提供全面的騰訊云學(xué)習(xí)、實戰(zhàn)資源，助力未來開發(fā)者登上筑夢云梯。學(xué)生群體完成學(xué)生認(rèn)證后，可以免費上認(rèn)證課程、免費獲得動手實驗課程，最后能獲得8折優(yōu)惠券報名認(rèn)證考試，認(rèn)證證書兩年內(nèi)有效。具體四項認(rèn)證如下圖所示：
認(rèn)證介紹
騰訊云從業(yè)者認(rèn)證是云計算行業(yè)從業(yè)者的初級技能認(rèn)證，通過該認(rèn)證可有效驗證是否具備掌握云計算基礎(chǔ)知識以及理解騰訊云基礎(chǔ)產(chǎn)品的功能和使用場景的能力。適用于初入云計算行業(yè)，計劃從事售前工作，或逐步向運維、架構(gòu)等角色提升的人員。
騰訊云開發(fā)工程師認(rèn)證是針對云上業(yè)務(wù)應(yīng)用開發(fā)工程師的技能認(rèn)證。通過該認(rèn)證，可有效驗證是否具備將傳統(tǒng)應(yīng)用重構(gòu)并遷移上云的能力，以及基于騰訊云進(jìn)行云原生應(yīng)用和分布式微服務(wù)的設(shè)計和開發(fā)能力。適用于騰訊云開發(fā)工程師，負(fù)責(zé)云應(yīng)用程序開發(fā)的人員。
騰訊云運維工程師認(rèn)證是針對騰訊云產(chǎn)品運維人員的技能認(rèn)證，通過該認(rèn)證，可有效驗證是否具備騰訊云基礎(chǔ)產(chǎn)品的部署、監(jiān)控、運維能力。適用于從事運維騰訊云產(chǎn)品和服務(wù)的人員，負(fù)責(zé)在云上部署業(yè)務(wù)的技術(shù)人員，保障云上業(yè)務(wù)正常穩(wěn)定運行的維護(hù)人員。
騰訊云架構(gòu)工程師認(rèn)證是針對云解決方案架構(gòu)師的技能認(rèn)證，通過該認(rèn)證，可有效驗證是否具備設(shè)計中小型云架構(gòu)的能力，根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)劃高可用、高安全、成本優(yōu)化的云架構(gòu)方案。適用于騰訊云架構(gòu)設(shè)計師，負(fù)責(zé)分析業(yè)務(wù)特性，并進(jìn)行云上業(yè)務(wù)架構(gòu)設(shè)計的技術(shù)人員。
學(xué)習(xí)方式
您想獲得相關(guān)認(rèn)證，需要按照下列步驟操作：
1、在官網(wǎng)認(rèn)證頁面：
完成學(xué)生認(rèn)證。
2、領(lǐng)取相關(guān)課程以及實驗資源，并學(xué)習(xí)。
3、獲得8折優(yōu)惠券，報名參與認(rèn)證考試。
考試時間 90分鐘
考試總分 100分
考試題型 60單選 + 20多選 + 不計分測試
通過條件 70分及以上
國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫認(rèn)證考試指南匯總
目前國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫絕大多數(shù)都是付費認(rèn)證培訓(xùn)，也有一部分免費認(rèn)證是限時的，大家可以多多關(guān)注國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫各官網(wǎng)動態(tài)。國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫認(rèn)證考試可參考下方表格：
廠商 等級認(rèn)證名稱培訓(xùn)認(rèn)證費用
達(dá)夢入門DAE認(rèn)證——達(dá)夢助理工程師
達(dá)夢初級DM8-DCA認(rèn)證——達(dá)夢認(rèn)證管理員4800元
達(dá)夢中級DM8-DCP認(rèn)證——達(dá)夢認(rèn)證專家7800元
達(dá)夢高級DCM認(rèn)證——達(dá)夢認(rèn)證大師
PingCAP初級PCTA認(rèn)證——TiDB認(rèn)證數(shù)據(jù)庫專員限時免費
PingCAP中級PCTP認(rèn)證——TiDB認(rèn)證數(shù)據(jù)庫專家1200元
華為初級HCIA-GaussDB 認(rèn)證——華為認(rèn)證GaussDB數(shù)據(jù)庫工程師200USD
華為初級OGCA認(rèn)證——openGauss初級管理員認(rèn)證2100元（限時優(yōu)惠）
華為中級OGCP認(rèn)證——openGauss中級管理員認(rèn)證待上線
華為高級OGCE認(rèn)證——openGauss高級管理員認(rèn)證待上線
華為中級HCIP-GaussDB-OLAP 認(rèn)證——華為認(rèn)證GaussDB OLAP數(shù)據(jù)庫高級工程師300USD
華為中級HCIP-GaussDB-OLTP 認(rèn)證——華為認(rèn)證GaussDB OLTP數(shù)據(jù)庫高級工程師300USD
螞蟻金服初級OBCA 認(rèn)證——OceanBase 數(shù)據(jù)庫認(rèn)證專員限時免費
螞蟻金服中級OBCP 認(rèn)證——OceanBase 數(shù)據(jù)庫認(rèn)證專家6000元
阿里云初級ACA認(rèn)證——阿里云云原生數(shù)據(jù)庫PolarDB助理工程師600元
阿里云中級ACP認(rèn)證——阿里云云原生數(shù)據(jù)庫PolarDB工程師1200元
阿里云高級ACE認(rèn)證
騰訊云初級TCA認(rèn)證—— 騰訊云TBase數(shù)據(jù)庫交付運維初級工程師1200元
騰訊云初級TCA認(rèn)證—— 騰訊云TDSQL數(shù)據(jù)庫交付運維初級工程師1200元
騰訊云中級TCP認(rèn)證——騰訊云TBase數(shù)據(jù)庫交付運維工程師1800元
騰訊云中級TCP認(rèn)證——騰訊云TDSQL數(shù)據(jù)庫交付運維工程師（MySQL/PostgreSQL）1800元
騰訊云高級TCE認(rèn)證——數(shù)據(jù)庫交付運維級工程師-騰訊云TDSQL（MySQL/PostgreSQL）2400元
人大金倉初級KCA認(rèn)證200元
人大金倉中級KCA認(rèn)證200元
人大金倉高級KCM認(rèn)證待添加
巨杉初級SCDA認(rèn)證——巨杉數(shù)據(jù)庫助理工程師599元
巨杉中級SCDP認(rèn)證——巨杉數(shù)據(jù)庫中級工程師1599元
巨杉中級SCDD認(rèn)證——巨杉數(shù)據(jù)庫開發(fā)工程師1599元
云和恩墨初級MGCA1800元
云和恩墨中級MGCP1800元
云和恩墨高級MGCE1800元
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《國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫認(rèn)證考試指南匯總》：
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國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫
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評論
慚愧小七
軟考（計算機(jī)技術(shù)與軟件專業(yè)技術(shù)資格（水平）考試），國家級的考試，不存在包過、題庫這種情況，很值得考的;
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嚴(yán)少安
PCTA認(rèn)證 — 10月起收費
OBCP — 下周開始升級為V3，考試內(nèi)容和形式都有所變化
墨天輪福利君 : 感謝補(bǔ)充！
嚴(yán)少安 : @墨天輪福利君 GBase 還有 GBase 8a 認(rèn)證
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