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    維度表上又關(guān)聯(lián)了其他維度表。這種模型使用過程中會造成大量的join，維護(hù)成本高，性能方面也較差，所以一般不建議使用。尤其是基于hadoop體系構(gòu)建數(shù)倉，減少join就是減少shuffle，性能差距會很大。c.星座模型星座模型，是對星型模型的擴(kuò)展延伸，多張事實(shí)表共享維度表。數(shù)倉模型建設(shè)后期，當(dāng)一個(gè)星型模型為一個(gè)實(shí)體，又有多個(gè)是實(shí)體，實(shí)體間又共用維表(這個(gè)是很常見的)，就自然成了星座模型了。大部分維度建模都是星座模型。構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，必不可少的就是制定數(shù)倉規(guī)范。包括命名規(guī)范，流程規(guī)范，設(shè)計(jì)規(guī)范，開發(fā)規(guī)范等。開發(fā)規(guī)范示例：開發(fā)語言，傳統(tǒng)數(shù)倉一般SQL/Shell為主，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)倉又對Python、Java、Scala提出了新的要求。不管是傳統(tǒng)數(shù)倉，還是基于Hadoop生態(tài)的構(gòu)建的(hive、spark、flink)數(shù)倉，SQL雖然戲碼在下降，但依然是重頭戲。在數(shù)倉中sql的基本操作既簡單又實(shí)用，sql中比較復(fù)雜和重要的就是join，下面用一張圖清晰的解釋了各種join的邏輯SQL開發(fā)規(guī)范：在大數(shù)據(jù)生態(tài)，不管哪種數(shù)據(jù)處理框架，總有都會孵化出強(qiáng)大SQL的支持。如HiveSQL，SparkSQL，BlinkSQL等。但本質(zhì)上還是SQL.數(shù)據(jù)治理大數(shù)據(jù)時(shí)代必不可少的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，可從元數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，數(shù)據(jù)的定義是指所有能輸入到計(jì)算機(jī)并被計(jì)算機(jī)程序處理的符號的介質(zhì)的總稱。都江堰商務(wù)數(shù)據(jù)庫

什么是小數(shù)據(jù)？小數(shù)據(jù)，顧名思義就是相對于大數(shù)據(jù)而言的，指的是與我們個(gè)人家庭相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，正是無數(shù)的小數(shù)據(jù)經(jīng)過匯集處理才形成了如今的大數(shù)據(jù)。小數(shù)據(jù)就是個(gè)體化的數(shù)據(jù)，是我們每個(gè)個(gè)體的數(shù)字化信息。比如我天天都喝一兩酒，突然有天喝完酒胃疼，我就想了，這天和之前有何不同？原來，這天喝的酒是個(gè)新牌子，可能就是喝了這個(gè)新牌子的酒所以胃疼。這就是我生活中的“小數(shù)據(jù)”，它不像大數(shù)據(jù)那樣浩瀚繁雜，卻對我自身至關(guān)重要。成都購物中心數(shù)據(jù)海數(shù)據(jù)和信息是不可分離的，信息依賴數(shù)據(jù)來表達(dá)，數(shù)據(jù)則生動(dòng)具體表達(dá)出信息。

    如：同名異義、同物異名..。減少多余冗余數(shù)據(jù)，因?yàn)榱私鈹?shù)據(jù)之間的關(guān)系，以及數(shù)據(jù)的作用。在數(shù)據(jù)平臺中根據(jù)需求采集那些用于分析的數(shù)據(jù)，而不需要那些純粹用于操作的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)模型在數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)倉庫中是一個(gè)統(tǒng)稱，嚴(yán)格上來講分為概念模型、邏輯模型、物理模型。(備注：四類模型如何去詳細(xì)構(gòu)建文本不深講，關(guān)于非互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)模型網(wǎng)上非常多)BillInmon對EDW的定義是面向事物處理、面向數(shù)據(jù)管理，從數(shù)據(jù)的特征上需要堅(jiān)持維護(hù)細(xì)粒度的數(shù)據(jù)、維護(hù)微觀層次的數(shù)據(jù)關(guān)系、保存數(shù)據(jù)歷史。所以在構(gòu)建完畢的數(shù)據(jù)平臺中可以從中映射并檢查業(yè)務(wù)信息的完整性（同時(shí)也是養(yǎng)數(shù)據(jù)過程中的重要反饋點(diǎn)），這種方式還可以找出多個(gè)系統(tǒng)相關(guān)和重合的信息，減少多個(gè)系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)的重復(fù)定義和不一致性，減小了應(yīng)用集成的難度。Ralphkilmball對DM（備注：數(shù)據(jù)集市，非挖掘模型）的定義是面向分析過程的(AnalyticalProcessoriented)，因?yàn)檫@個(gè)模型對業(yè)務(wù)用戶非常容易理解，同時(shí)為了查詢也是做了專門的性能優(yōu)化。所以星型、雪花模型很直觀比較高性能為用戶提供查詢分析。該方式的建模首先確定用戶需求問題與業(yè)務(wù)需求數(shù)據(jù)粒度，構(gòu)建分析所需要的維度、與度量值形成星型模型；。

    只不過當(dāng)時(shí)由于數(shù)據(jù)處理能力有限，所以大數(shù)據(jù)一直沒有被提起來，直到2005年，Hadoop項(xiàng)目誕生，從技術(shù)層面上搭建了一個(gè)使對結(jié)構(gòu)化和復(fù)雜數(shù)據(jù)快速、可靠分析變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)的平臺。從這個(gè)時(shí)候開始，“大數(shù)據(jù)”才逐步成為互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行業(yè)的高頻詞匯，為人們所熟知。從這個(gè)上，我們可以看出，技術(shù)的發(fā)展不僅在改變?nèi)藗兊纳睿浔旧硪苍谕七M(jìn)著更高級的技術(shù)的誕生。話說回來，“大數(shù)據(jù)”是不是只是一種規(guī)模大的數(shù)據(jù)就夠了呢，顯然不是的，還必須具備4V的特征。先說說海量的數(shù)據(jù)規(guī)模，前面說到處理PB/EB/ZB級的數(shù)據(jù)量，正是大數(shù)據(jù)優(yōu)勢所在，處理數(shù)據(jù)量的PB化，以前是不可能的事情，但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，將會是一個(gè)常態(tài)，這是一個(gè)什么概念呢，一部高清電影約4g,一個(gè)PB=1024*1024g，大數(shù)據(jù)瞬時(shí)處理1PB的數(shù)據(jù)量，就相當(dāng)于瞬時(shí)處理26萬部的高清電影的量。其次，說到“快速的數(shù)據(jù)流傳”，怎么說呢，所有數(shù)據(jù)都有時(shí)效的，商業(yè)業(yè)務(wù)決策也是有時(shí)效的，如果不快速處理，得到結(jié)果來，那么就很可能會失去商機(jī)，所以，我們也在一直強(qiáng)調(diào)利用大數(shù)據(jù)做實(shí)時(shí)分析。再次，“多樣的數(shù)據(jù)類型”又是什么呢，在大數(shù)據(jù)走進(jìn)大眾之前，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工具，往往處理的是標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)即將進(jìn)入數(shù)據(jù)資本時(shí)代。

    線上行為數(shù)據(jù)：頁面數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、表單數(shù)據(jù)、會話數(shù)據(jù)等。?內(nèi)容數(shù)據(jù)：應(yīng)用日志、電子文檔、機(jī)器數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等。大數(shù)據(jù)的主要來源：商業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳感器數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)采集區(qū)別傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集來源單一，數(shù)據(jù)量相對于大數(shù)據(jù)較小結(jié)構(gòu)單一關(guān)系數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集來源，數(shù)據(jù)量巨大數(shù)據(jù)類型豐富，包括結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化分布式數(shù)據(jù)庫傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集的不足傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來源單一，且存儲、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對較小，大多采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫即可處理。對依靠并行計(jì)算提升數(shù)據(jù)處理速度方面而言，傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫技術(shù)追求高度一致性和容錯(cuò)性，根據(jù)CAP理論，難以保證其可用性和擴(kuò)展性。大數(shù)據(jù)采集新的方法?系統(tǒng)日志采集方法很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都有自己的海量數(shù)據(jù)采集工具，多用于系統(tǒng)日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，F(xiàn)acebook的Scribe等，這些工具均采用分布式架構(gòu)，能滿足每秒數(shù)百M(fèi)B的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需求。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集方法網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集是指通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲或網(wǎng)站公開API等方式從網(wǎng)站上獲取數(shù)據(jù)信息。該方法可以將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)從網(wǎng)頁中抽取出來，將其存儲為統(tǒng)一的本地?cái)?shù)據(jù)文件。小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的區(qū)別是什么？青羊區(qū)購物中心數(shù)據(jù)調(diào)研

信息與數(shù)據(jù)既有聯(lián)系，又有區(qū)別。都江堰商務(wù)數(shù)據(jù)庫

    我在這里整理一個(gè)表格不同時(shí)代數(shù)據(jù)源的差異性（備注可能整理的有點(diǎn)不全）：數(shù)據(jù)平臺的用戶：總結(jié)下來互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)平臺“服務(wù)”方式迭代演進(jìn)大約可以分為三個(gè)階段。階段一：約在2008年-2011年初的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺，那時(shí)建設(shè)與使用上與非互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺有這蠻大的相似性，主要相似點(diǎn)在數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)角色、與使用到的技術(shù)上。老板們、運(yùn)營的需求主要是依賴于報(bào)表、分析報(bào)告、臨時(shí)需求、商業(yè)智能團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)分析師去各種分析、臨時(shí)需求、挖掘，這些角色是數(shù)據(jù)平臺的適用方。ETL開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)模型建模、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、報(bào)表設(shè)計(jì)人員，同時(shí)這些角色又是數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)建設(shè)與使用方。數(shù)據(jù)平臺的技術(shù)框架與工具實(shí)現(xiàn)主要有技術(shù)架構(gòu)師、JAVA開發(fā)等。用戶面對是結(jié)構(gòu)化的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、PC端非結(jié)構(gòu)化log等數(shù)據(jù)。ELT的數(shù)據(jù)處理方式（備注在數(shù)據(jù)處理的方式上，由傳統(tǒng)企業(yè)的ETL基本進(jìn)化為ELT）?，F(xiàn)在的淘寶是從2004年開始構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)倉庫，2004年是采用DELL的6650單節(jié)點(diǎn)、到2005年更換為IBM的P550再到2008年的12節(jié)點(diǎn)Rac環(huán)境。在這段時(shí)間的在IBM、EMC、Oracle身上的投入巨大(備注：對這段歷史有興趣可以去度娘：“【深度】阿里巴巴的技術(shù)發(fā)展路徑“)。都江堰商務(wù)數(shù)據(jù)庫

成都達(dá)智咨詢股份有限公司是以數(shù)據(jù)調(diào)研分析，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)策略咨詢，數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)為一體的商務(wù)信息咨詢;市場調(diào)查研究預(yù)測;企業(yè)管理咨詢;企業(yè)策劃咨詢、營銷咨詢、經(jīng)濟(jì)貿(mào)易咨詢;會議服務(wù);計(jì)算機(jī)技術(shù)的開發(fā)、轉(zhuǎn)讓、咨詢、服務(wù);數(shù)據(jù)處理、分析及咨詢服務(wù);應(yīng)用軟件服務(wù);質(zhì)檢技術(shù)服務(wù);公共關(guān)系服務(wù);互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù);地理信息加工處理、測繪服務(wù);廣告設(shè)計(jì)、制作、代理、發(fā)布。企業(yè)，公司成立于1999-01-07，地址在成都市人民東路61號。至創(chuàng)始至今，公司已經(jīng)頗有規(guī)模。本公司主要從事數(shù)據(jù)調(diào)研分析，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)策略咨詢，數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)調(diào)研分析，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)策略咨詢，數(shù)據(jù)智慧科技系統(tǒng)等產(chǎn)品的研究開發(fā)。擁有一支研發(fā)能力強(qiáng)、成果豐碩的技術(shù)隊(duì)伍。公司先后與行業(yè)上游與下游企業(yè)建立了長期合作的關(guān)系。達(dá)智咨詢,達(dá)智方輿,達(dá)智品諾,達(dá)智智業(yè)致力于開拓國內(nèi)市場，與商務(wù)服務(wù)行業(yè)內(nèi)企業(yè)建立長期穩(wěn)定的伙伴關(guān)系，公司以產(chǎn)品質(zhì)量及良好的售后服務(wù)，獲得客戶及業(yè)內(nèi)的一致好評。成都達(dá)智咨詢股份有限公司通過多年的深耕細(xì)作，企業(yè)已通過商務(wù)服務(wù)質(zhì)量體系認(rèn)證，確保公司各類產(chǎn)品以高技術(shù)、高性能、高精密度服務(wù)于廣大客戶。歡迎各界朋友蒞臨參觀、 指導(dǎo)和業(yè)務(wù)洽談。