1、首先你得搞清楚建设数仓的目的是什么
是偏向于整合各系统数据,为数据分析决策服务,还是偏向于快速的完成分析决策需求?
如果是前者,那么在数据仓库建模的时候一般会选择ER建模方法;
如果是后者,一般会选择维度建模方法。
ER建模:即实体关系建模,由数据仓库之父BIll Inmon提出,核心思想是从全企业的高度去设计三范式模型,用实体关系描述企业服务。主张的是自上而下的架构,将不同的OLTP数据集中到面向主题的数据仓库中。
维度建模:由Kimball提出,核心思想是从分析决策的需求出发构建模型。这种模型由事实表和维表组成,即星型模型和雪花模型。Kimball倡导自下而上的架构,可以针对独立部门建立数据集市,再递增的构建,汇总成数据仓库。
2、其次你得进行深入的业务调研和数据调研
业务调研:深入的业务调研能使你更加明确数仓建设的目的;同时也利于后续的建模设计,随着调研的开展,如何将实体业务抽象为数仓模型会更加明朗。
数据调研:各部门或各科室的数据现状了解,包括数据分类、数据存储方式、数据量、具体的数据内容等等。这对后续的主数据串联或者维度一致性处理等等都是必须的基础。
3、然后是数据仓库工具选型
传统型数据仓库:一般会选择第三方厂家的数据库和配套ETL工具。因为有第三方支持,相对有保障;但缺点也很明显,受约束以及成本较高。
NoSQL型数据仓库:一般是基于hadoop生态的数据仓库。hadoop生态已经非常强大,可以找到各种开源组件去支持数据仓库。缺点是需要招聘专门人士去摸索,并且相对会存在一些未知隐患。
4、最后是设计与实施
设计:包括数据架构中的数据层次划分以及具体的模型设计;也包括程序架构中的数据质量管理、元数据管理、调度管理等;
实施:规范化的项目管理实施,但同时也需记住一点,数据仓库不是一个项目,它是一个过程。
一下步骤以mysql数据库为例:
登录数据库
代码:mysql -u root -p
输入密码
创建数据库
代码:
create database test;
使用刚才创建的数据库
代码: use test;
创建一张表
代码:
create table user(id int not null,username varchar(100) not null,password varchar(100) not null,primary key(id));
向表里添加一条数据
insert into user(id,username,password) values(1,'zhang','123');
查询数据
代码:select from user;
至此,一套完整的流程就跑完了。
mysql创建数据库方法如下
1创建数据库。在MySQL命令行中,输入命令CREATE DATABASE ;。 把命令中的替换为你的数据库的名称。其中不能包含空格。 例如,要创建包含所有美国各州的
2显示可用数据库列表。输入命令SHOW DATABASES;列出所有已保存的数据库。除了你所创建的数据库外,你还将看到一个mysql数据库和一个test数据库。当前你可以忽略它们。
3选择你的数据库。创建数据库后,你需要在对其进行编辑前先选中它。输入命令USE us_states
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