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数仓建模分层理论

所以数仓分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节， 优秀的分层设计能够让整个数据体系更容易理解和使用 。

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数据有秩序地流转，数据的整个生命周期能够清晰明确被设计者和使用者感知。简单说就是使数仓整体看起来层次清晰、依赖关系直观。

两种经典的数据仓库建模方法 前面的分层设计中你会发现有两种设计方法，关系建模和维度建模，下面分别简单介绍其特点和适用场景。 维度建模 (1)定义 维度模型是数据仓库领域另一位大师Ralph Kimball 所倡导的。

数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、且随时间变化的数据集合。

MySQL的GIS、GEO入门笔记

MySQL中自带函数 st_geohash(longtude，latitude，max_length) 或 st_geohash(point， max_length) 即可生成某一点的geohash值。

哦，对了，geometry类型好像不能为null，所以建表时必须为not null。geomfromtext()函数是将字符串格式的点坐标，转化成geometry类型，还有个字段geohash是根据gis字段的值自动生成的，可以仔细看看建表脚本。

习题：①将Raster文件、Shapefile文件导入Geodatebase；②gird文件生成坡度图的方法和流程；③*.mxd是什么文件，具有什么功能。

第一：ArcGIS入门教程系列 我们根据ArcGIS最新版本整理了详细的入门教程，有了她，你可以最快的速度上手ArcGIS产品。

在gis中计算栅格面积一般是用栅格进行叠加计算。因为栅格计算面积并不能像矢量数据那样在属性表中使用Calculate Geometry工具计算。一种简单的方法是将栅格转成矢量，然后计算。

GIS内核 Geotools Geotools是一套基于Java平台的开源GIS API中间件，实现了完整的GIS底层功能。空间数据导入/转换地理数据的获取 地理数据来自文件、数据库和WMS/WFS服务器。

大数据治理平台——维度管理

苏宁八大产业，每个产业有自己的数据集市，每个数据集市有自己的维度表，没有统一的维度管理(包括管理规范和系统支撑)。

因为在磨合期，所以现有设备不能满足大数据时代的数据中心管理要求；运维管理人员的没有经过大数据时代新的运维管理思路的熏陶，技术水平与之不匹配；还有就是数据中心的运维管理制度不都完善，相应的管理水平不高。

维度属于一个数据域，如地理维度(其中包括国家、地区、 省以及城市等级别的内容)、时间维度(其中包括年、季、月、周、日等级别的内容)。维度是维度建模的基础和灵魂。

在微观层，大数据治理的概念包括以下三个层面：数据获取与采集层：这一层面涉及到从各种来源收集和获取数据的过程。包括确定需要采集的数据类型和来源，建立数据采集系统和流程，并确保数据的准确性、完整性和及时性。

数据库架构选型与落地,看这篇就够了

以下，我从数据库架构、选型与落地来让大家入门。 数据库会面临什么样的挑战呢？ 业务刚开始我们只用单机数据库就够了，但随着业务增长，数据规模和用户规模上升，这个时候数据库会面临IO瓶颈、存储瓶颈、可用性、安全性问题。

与上层的分析工具结合较好，上层的分析工具接入这类数据产品后，可直接实现数据的图形化展示和olap分析。对数据处理性能的提高，这类产品都对 数据的分析性能做了处理，虽然方式不尽相同，有内存映射文件存储的，也有分布式架构、列数据存储的。

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。

Apache Cassandra是一款开源分布式NoSQL数据库系统，使用了基于Google BigTable的数据模型，与面向行(row)的传统关系型数据库或键值存储key-value数据库不同，Cassandra使用的是宽列存储模型(Wide Column Stores)。

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