GaussDB(DWS)数据仓库概述丨【这次高斯不是数学家】

AXYZdong 发表于 2022/05/24 15:20:50 2022/05/24
【摘要】 数据架构设计Shared - Disk各个处理单元使用自己的私有CPU和内存,共享磁盘系统。Shared - Everything—般是针对单个主机,完全透明共享CPU/内存/IO,并行处理能力是最差的。shared - Nothing各个处理单元都有自己私有的CPU/内存/硬盘等,不存在共享资源,各处理单元之间通过协议通信,并行处理和扩展能力更好。 数据库架构的衍变满足各类零散分析需求的...

数据架构设计

  • Shared - Disk
    各个处理单元使用自己的私有CPU和内存,共享磁盘系统。

  • Shared - Everything
    —般是针对单个主机,完全透明共享CPU/内存/IO,并行处理能力是最差的。

  • shared - Nothing
    各个处理单元都有自己私有的CPU/内存/硬盘等,不存在共享资源,各处理单元之间通过协议通信,并行处理和扩展能力更好。

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数据库架构的衍变

  • 满足各类零散分析需求的数据库架构

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  • 数据指标统一的ODS架构

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  • 模块化存储的数仓架构

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数据仓库

数据仓库( data warehouse,也称为企业数据仓库) 是用于报告和数据分析的系统,被认为是商业智能的核心组件。

数据仓库是一种信息系统的数据存储理论,此理论强调利用某些特殊数据存储方式,让所包含的数据,特别有利于分析处理,以产生有价值的信息并依此作决策。

数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(DecisionSupport)。

数据仓库本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据,数据来源于外部,并且开放给外部应用。

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数据仓库基于维护细节数据的基础上再对数据进行处理,使其真正地能够应用于分析。主要包括三个方面:

业务模型:基于某些数据分析和决策支持而建立起来的数据模型

数据聚合:基于特定需求的简单聚合(基于多维数据的聚合体现在多维数据模型中)

多维数据模型:提供了多角度多层次的分析应用

数据仓库的应用

  • 数据挖掘:基于数据仓库中已经构建起来的业务模型展开。

  • 报表展示:将聚合数据和多维分析数据展示到报表,提供了最为简单和直观的数据。

  • 即席查询:提供了足够灵活的数据获取方式,用户可以根据自己的需要查询获取数据。

  • 数据分析:可以基于构建的业务模型展开,也可以使用聚合的数据进行趋势分析、比较分析、相关分析等,而多维数据模型提供了多维分析的数据基础。

OLTP & OLTP

对比项 OLTP OLAP
用户 操作人员、低级管理人员 决策人员、高级管理人员
功能 日常操作处理 分析决策
DB设计 面向应用 面向主题
数据 当前的、最新的、细节的、二维的、分立的 历史的、聚集的、多维的、集成的、统一的
存取 读/写数十条记录 读上百万条记录
工作单位 简单的事务 复杂的查询
用户数 上千个 上百万个
DB大小 100MB~GB 100GB~TB
时间要求 具有实时性 对时间的要求不严格
主要应用 数据库 数据仓库

传统数据库应用的趋势和挑战

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融合仓库

随着精准营销、客户画像、互联网平台等业务的上线,需要引入非结构化数据,以及提升对实时数据的计算处理能力,建立以数仓为核心,大数据平台为延伸的融合架构。

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——END——

参考文献


【这次高斯不是数学家】有奖征文火热进行中:https://bbs.huaweicloud.com/blogs/345260

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